Консалтинг
AI-стратегия для бизнеса
Большинство компаний уже запустили хотя бы один пилот с ИИ. Меньшинство довело хоть один пилот до устойчивой эксплуатации. Разница обычно не в модели, а в том, выбрали ли процесс с измеримым эффектом и посчитали ли реальную стоимость эксплуатации до старта. Мы помогаем выбрать правильную точку входа и не потратить бюджет на демо, которое так и останется демо.
- Стоимость
- От 60 000 ₽
- Сроки
- Аудит и стратегия — 1–2 недели. Сам пилот, если решите его строить, оценивается отдельно и обычно занимает 4–6 недель.
Стартовая цена. Итог зависит от объёма, интеграций и сроков.
Коротко
AI-стратегия стоит от 60 000 ₽ и занимает 1–2 недели: аудит процессов на предмет пригодности для ИИ, расчёт ROI по каждому кандидату, выбор пилотного процесса, архитектурные рекомендации (RAG, готовая модель, агент) и план внедрения на 3–6 месяцев с метриками успеха, согласованными заранее. По разным оценкам, 60–70% компаний уже запустили хотя бы один пилот с генеративным ИИ, но лишь 25–30% довели его до промышленной эксплуатации — стратегия существует, чтобы оказаться в этой второй группе.
Почему пилоты не доходят до продакшена
Самая частая причина — процесс выбрали по интересности, а не по эффекту: «давайте попробуем чат-бота» звучит привлекательнее, чем «давайте автоматизируем разбор однотипных заявок», хотя второе почти всегда окупается быстрее. Вторая причина — никто не посчитал стоимость эксплуатации заранее: пилот на 20 запросов в день стоит копейки, а тот же пилот на 20 000 запросов в день при работе через внешний API — это уже статья бюджета, о которой узнают постфактум.
Третья причина — нет владельца результата. Пилот, за который отвечает «ИТ в целом», не имеет никого, кто отвечает за то, чтобы он заработал деньги или сэкономил часы, и тихо умирает после презентации на внутреннем демо-дне. У успешного пилота всегда есть один человек, который отвечает за конкретную метрику.
Как мы выбираем, с чего начать
Хороший кандидат для первого внедрения — повторяющаяся операция с большим объёмом, терпимостью к ошибке и существующими данными: разбор входящих обращений, извлечение полей из документов, поиск по внутренней базе знаний, черновики типовых ответов. Практика 2025–2026 годов показывает, что самые быстрые эффекты чаще всего возникают именно в бэк-офисе и поддержке клиентов, где много повторяющихся операций с текстом — не потому что это самая эффектная задача, а потому что она измеримая и низкорисковая.
Мы оцениваем каждого кандидата по четырём осям: рост выручки, снижение затрат, ускорение цикла, снижение рисков и ошибок. Кандидат, который выигрывает сразу по двум осям, обычно и есть правильная точка входа. Отдельно проверяем данные: есть ли они вообще, в каком состоянии, и не потребует ли задача сначала полугода на разметку — если да, честно говорим, что задача пока не готова.
Архитектура и реальная стоимость эксплуатации
Стратегия включает базовую архитектурную рекомендацию: для большинства задач с текстом достаточно связки поиска по вашим данным с языковой моделью (RAG), без дообучения собственной модели — это быстрее и дешевле. Для задач классификации часто хватает готовой модели без всякого генеративного ИИ. Для задач с чувствительными данными (персональные данные, коммерческая тайна) рассматриваем модели, разворачиваемые на вашей инфраструктуре, с учётом требований к локализации данных.
Отдельным пунктом считаем стоимость эксплуатации, а не только разработки: у решений на внешних моделях основная статья расходов — не первоначальная настройка, а ежемесячные запросы, и она растёт вместе с объёмом использования. Мы считаем эту статью на реалистичном объёме, а не на демо-нагрузке, чтобы решение об инвестиции принималось с полной картиной.
Что входит в работу
- Аудит 5–10 кандидатов на автоматизацию с оценкой по четырём осям эффекта
- Расчёт ROI для каждого кандидата на реалистичном объёме использования
- Выбор пилотного процесса с обоснованием и владельцем результата
- Архитектурная рекомендация: готовая модель, RAG или дообучение
- Оценка стоимости эксплуатации на реалистичном объёме запросов
- Проверка данных: есть ли, в каком состоянии, что нужно доразметить
- План внедрения на 3–6 месяцев с метриками успеха, согласованными заранее
- Разбор рисков: 152-ФЗ, локализация данных, зависимость от внешнего провайдера
Как мы работаем
- 01
Аудит процессов
Собираем список повторяющихся операций и оцениваем каждую по объёму, данным и терпимости к ошибке.
- 02
Расчёт ROI
Считаем эффект и стоимость эксплуатации для каждого кандидата на реалистичном объёме.
- 03
Выбор пилота и архитектуры
Выбираем процесс с максимальным эффектом при минимальном риске и рекомендуем архитектуру.
- 04
План внедрения
Собираем план на 3–6 месяцев с метриками успеха, согласованными до старта пилота.
- 05
Передача документа
Отдаём документ и разбираем его на созвоне; при желании продолжаем с разработкой пилота.
Технологии и инструменты
- Python
- LangChain
- PostgreSQL / pgvector
- Notion
- Miro
- GigaChat
- YandexGPT
Примеры работ
AI-ассистент для оптимизации объявлений
Инструмент для продавцов Avito, который помогает быстрее создавать и улучшать карточки товаров.
Sber — Guardian of Truth
Сервис проверяет ответы GigaChat на фактологические галлюцинации и выдаёт вероятность выдуманного факта без внешних API и дообучения.
MOEX Alpha Autopilot
Автономная торговая система для Московской биржи: анализирует рынок, проверяет идеи и выставляет сделки на реальном контуре MOEX с жёстким контролем риска.
Частые вопросы
Сколько стоит AI-стратегия?
От 60 000 ₽ за аудит процессов, расчёт ROI по 5–10 кандидатам и план внедрения на 3–6 месяцев, срок — 1–2 недели. Это отдельная услуга от разработки самого пилота: если решите строить решение, оно оценивается по объёму задачи после того, как стратегия определит, что именно строить.
Почему так много ИИ-пилотов не доходят до продакшена?
По разным оценкам, 60–70% компаний уже запустили хотя бы один пилот с генеративным ИИ, но лишь 25–30% довели его до устойчивой эксплуатации. Чаще всего причина не в технологии: процесс выбрали по интересности, а не по измеримому эффекту, стоимость эксплуатации на реальном объёме не посчитали заранее, и у пилота не было владельца, отвечающего за конкретную метрику. Стратегия существует, чтобы закрыть все три пункта до старта, а не после.
С чего начать, если у нас вообще нет опыта с ИИ?
С аудита, а не с технологии. Мы смотрим на ваши процессы и находим повторяющуюся операцию с большим объёмом и существующими данными — обычно это разбор обращений, работа с документами или поиск информации. Первый пилот выбирается по измеримому эффекту и низкому риску, а не по тому, что интересно попробовать. Опыт команды с ИИ появится естественным образом в процессе, начинать с полноценной внутренней AI-команды не нужно.
Чем это отличается от разработки AI/ML-решения?
Эта услуга отвечает на вопрос «что строить и почему», разработка AI/ML-решения — на вопрос «как это построить». Стратегия — это аудит, расчёт ROI, выбор архитектуры и план, оформленные в документ. Дальше можно строить пилот с нами через отдельную услугу разработки или передать документ своей команде. Стратегия не привязывает вас к заказу разработки именно у нас.
Вы гарантируете, что пилот окупится?
Нет, и любой, кто это гарантирует на этапе стратегии, преувеличивает. Мы даём честный расчёт ожидаемого эффекта на основе объёма процесса и типовых показателей автоматизации для похожих задач, а также прозрачно показываем стоимость эксплуатации. Если после расчёта эффект выглядит маленьким или неопределённым, мы скажем это прямо и предложим либо другого кандидата, либо признать, что задача пока не готова к автоматизации.
Обсудим вашу задачу?
Расскажите, что нужно сделать. Разберём задачу, предложим подход и пришлём смету по этапам — это бесплатно и ни к чему не обязывает.
Смежные услуги
- Разработка AI и ML-решенийМы делаем AI, который решает конкретную задачу и окупается, а не демо ради демо. Классификаторы, рекомендации, обработка текста и документов, ассистенты на LLM, интеграция моделей в существующий продукт.
- IT-консалтинг и продуктовый аудитСамые дорогие ошибки в разработке делаются до первой строчки кода: неверно понятая задача, стек, выбранный по привычке подрядчика, и ТЗ, которого нет. Консалтинг нужен, чтобы разобраться до того, как начнётся счётчик разработки: что именно строить, из чего, за сколько и в каком порядке. Результат — документ, а не мнение на созвоне.
- Разработка веб-приложений и Telegram Mini AppКогда сайта уже мало и нужен продукт: личный кабинет, дашборд, внутренний сервис или Mini App внутри Telegram. Проектируем архитектуру, пишем бэкенд и фронтенд, доводим до релиза.
Термины из этой услуги
Полезное по теме
- Почему ИИ-пилоты не доходят до продакшена: разбор на цифрахРазрыв между «попробовали ИИ» и «ИИ реально работает в компании» — не про технологию. Три конкретные, воспроизводимые причины и как их закрыть до старта пилота.
- Где бизнесу реально нужен AI и ML, а где это дорогой хайпИИ окупается там, где есть повторяющееся решение, много однотипных данных и допустимость ошибки. Если хоть одного условия нет — не надо. Разбираем задачи, которые действительно работают, реалистичную точность, стоимость эксплуатации и формат пилота на 4–6 недель.
- ИИ-ассистент на своей базе знаний: как работает RAG и сколько стоит внедрениеРазбираем, чем RAG-ассистент отличается от бота с кнопками и от LLM без данных, откуда берутся галлюцинации и что их реально снижает, сколько стоит SaaS против кастомной разработки и на каком месяце проект выходит в ноль.