Разработка и внедрение искусственного интеллекта для бизнеса

Разрабатываем ИИ-решения под процессы и данные компании: от пилота до интеграции с корпоративными системами и запуска в рабочем контуре.

Оставить заявку

Какие ИИ-решения разрабатываем и внедряем

ИИ-ассистенты и базы знаний

Разрабатываем ассистентов для сотрудников и клиентов. Подключаем документы, базы знаний и внутренние системы, чтобы ИИ мог находить информацию и отвечать с учётом данных компании.

ИИ-агенты

Создаём агентов для отдельных бизнес-процессов. Они работают с данными и внешними системами, выполняют разрешённые действия и передают результат сотруднику или следующему этапу процесса.

RAG-системы

Разрабатываем системы, которые дают языковой модели доступ к документам, базам знаний и другим источникам компании. RAG можно встроить в портал, CRM, приложение или внутренний сервис.

Обработка документов с помощью ИИ

Настраиваем распознавание документов, извлечение нужных данных, обработку текста и передачу результата в корпоративные системы.

Интеграция ИИ с корпоративными системами

Встраиваем ИИ в существующие CRM, 1С, порталы, приложения и внутренние сервисы.

Автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ

Автоматизируем процессы, где сотрудники вручную обрабатывают обращения, письма и данные, проверяют информацию, классифицируют документы или выполняют повторяющиеся операции.

Какие задачи бизнеса можно решать с помощью ИИ

Поиск информации внутри компании

Сотрудники могут искать данные в документах, базах знаний и внутренних системах обычными вопросами вместо ручного просмотра нескольких источников.

Поддержка клиентов

ИИ отвечает на типовые вопросы, ищет информацию в базе знаний и помогает готовить ответы операторам. Обращения, которые требуют участия специалиста, передаются сотруднику по заданным правилам.

Работа с продажами

ИИ помогает обрабатывать входящие обращения, готовить материалы для менеджеров и использовать данные из CRM в рабочих сценариях отдела продаж.

Аналитика и работа с данными

ИИ помогает анализировать данные из корпоративных систем, находить закономерности, готовить сводки и использовать результаты анализа в работе сотрудников и при принятии решений.

Как проходит разработка и внедрение ИИ

Анализ задачи

Определяем бизнес-процесс, пользователей, сценарий работы системы и критерии, по которым будем оценивать результат.

Аудит данных и систем

Проверяем источники данных, их формат и доступность. Изучаем существующую инфраструктуру, интеграции и доступные API.

Прототип

Проверяем выбранный сценарий на ограниченной задаче и реальных данных. По результатам уточняем требования и архитектуру до основной разработки.

Разработка и интеграция

Разрабатываем серверную и прикладную логику, подключаем модели, источники данных и рабочие системы. Встраиваем решение в существующий процесс через API или пользовательский интерфейс.

Тестирование

Проверяем основные сценарии, интеграции, права доступа, нагрузку и обработку ошибок. Дорабатываем решение перед запуском.

Запуск и развитие

Переводим систему в рабочий контур и подключаем пользователей. После запуска анализируем её работу и дорабатываем сценарии и настройки по результатам эксплуатации.

Интеграция с корпоративными системами

CRM и 1С

Подключаем ИИ к CRM, 1С и другим бизнес-системам через API. Решение получает нужные данные и может передавать результат обратно в систему.

Порталы и базы знаний

Встраиваем ИИ во внутренние сервисы компании и подключаем документы, базы знаний и другие источники, которыми уже пользуются сотрудники.

Сайты и приложения

Добавляем ИИ-функции в сайт, личный кабинет, мобильное приложение или другой цифровой продукт. Обмен данными организуем через backend и API.

ИИ внутри инфраструктуры компании

Если проект требует локального размещения, можем развернуть модели и серверные компоненты внутри инфраструктуры компании. Архитектуру можно построить так, чтобы внутренние данные не передавались во внешние LLM-сервисы.

Если использование облачных моделей допустимо, подключаем их через API. Вариант размещения выбираем с учётом задачи, инфраструктуры и требований к работе с данными.

Кейсы разработки и внедрения ИИ

Python / React / Electron.js

AI-ассистент для управления потоком задач

Desktop-приложение с ИИ для автоматического извлечения задач из мессенеджеров. LLM обработка данных, самообучающиеся автотесты и экономия 5-8 часов в неделю на менеджера.

Node.js / Битрикс / MAX / ИИ

AI-подборщик бытовой техники для EKROM

От прототипа к вовлекающему интерактиву: дизайн панели для Credit Europe Bank

Провели анализ исходных данных, учли физические и технические ограничения и разработали дизайн интерактивной панели

Смотреть все кейсы

Стоимость разработки и внедрения ИИ

Пилотный проект

от 600 000 ₽

Срок: от 1 недели

Один ограниченный бизнес-сценарий
Анализ задачи, данных и существующих систем
Рабочий прототип на реальных данных
Подключение данных и интеграций, необходимых для пилота
Проверка основных сценариев работы
Уточнение требований и архитектуры перед внедрением

Обсудить пилот

Полное внедрение под ключ

от 2 000 000 ₽

Срок: 2–4 недели

Разработка рабочего ИИ-решения под бизнес-процесс
Подключение корпоративных данных и систем
Интеграция с CRM, 1С, порталом, сайтом или приложением
Настройка прав доступа и логики работы системы
Облачное или локальное размещение компонентов
Тестирование, запуск и последующая доработка

Обсудить внедрение

Что влияет на стоимость проекта

Задача и сценарии

Учитываем количество сценариев, логику работы системы и действия, которые должен выполнять ИИ.

Данные

На объём работ влияют количество и формат источников, качество данных, необходимость подготовки и обновления.

Интеграции

Стоимость зависит от количества подключаемых систем, доступных API и сложности обмена данными.

Модели и инфраструктура

Учитываем выбранные модели и вариант размещения: облачный API, серверы компании или закрытый контур.

Интерфейс и нагрузка

Отдельно оцениваем пользовательский интерфейс, количество пользователей и запросов, требования к доступу и устойчивости системы.

Технологии для разработки ИИ-решений

Языковые модели

Выбираем модель с учётом сценария, языка, требований к данным, скорости и стоимости обработки

GPT-5 mini Claude Gemma A-Vibe (Авито)

Поиск и RAG

Векторный поиск и получение контекста из корпоративных источников

Qdrant pgvector ChromaDB

Backend и API

Серверная логика, обработка запросов и взаимодействие с корпоративными системами

Python FastAPI LangChain Next.js REST API

Эмбеддинги

Векторизация документов и запросов для семантического поиска

multilingual-e5-large-instruct

Вопросы о разработке и внедрении ИИ

С чего начать внедрение ИИ в компании?

С выбора одного процесса, где результат можно проверить на ограниченном сценарии. До разработки оцениваем задачу, данные, интеграции и критерии результата. Подробнее — как выбрать первый процесс для внедрения ИИ .

Сколько стоит разработка и внедрение ИИ?

Пилотный проект стоит от 600 000 ₽, полноценное решение с интеграциями — от 2 000 000 ₽. Итоговая стоимость зависит от задачи, данных, инфраструктуры и объёма интеграций.

Сколько занимает разработка и внедрение ИИ?

Прототип одного сценария можно подготовить примерно за неделю. Полное внедрение обычно занимает от 2 до 4 недель. Для более сложных проектов срок оцениваем отдельно.

Какие данные нужны для старта проекта?

Нужны данные, связанные с выбранным процессом: документы, база знаний, записи из CRM, справочники или другие источники. На старте проверяем их доступность и качество.

Можно ли развернуть ИИ на серверах компании?

Да. При необходимости модели и серверные компоненты размещаем внутри инфраструктуры компании. Для других сценариев можно использовать облачные модели через API.

Когда бизнесу нужна RAG-система?

RAG подходит для задач, где ИИ должен отвечать по документам, базе знаний или другим внутренним источникам компании. Подробнее — как работает RAG .

Чем ИИ-агент отличается от чат-бота?

Чат-бот в первую очередь ведёт диалог. ИИ-агент может получать данные из внешних систем и выполнять разрешённые действия в рамках заданного процесса. Подробнее — как работают ИИ-агенты .

Отзывы

Благодарим компанию Alto, и в частности, Ивана, за внимание к деталям и ответственный подход к проекту, в результате которого удалось достичь поставленных целей
Павел Борченко, генеральный директорrpa-robin.ru

Подтверждаем, что компания Alto является надёжным партнёром по разработке модулей, технической поддержке наших проектов.
Г.А. Яковлев, генеральный директорekipland.ru

В век столь изменчивых интернет технологий и растущей конкуренции в интернет маркетинге, обрести столь чуткого и надежного партнера, настоящая удача.
Лидия Шудрико, руководитель отдела маркетингаzgbi7.ru

Все отзывы