Fine tuning или RAG: что нужно вашему бизнесу?
Fine tuning или RAG: выбирайте по задачам бизнеса, подготовьте нужные материалы и запросите у поставщика проверяемую демонстрацию.
AI
Внедрение ИИ в бизнес — от готовых ассистентов до собственной LLM на ваших серверах
Начинаем с процесса, а не с модели: ChatGPT, Copilot или Gemini, настроенные для вашей команды, ИИ-агенты, встроенные в рабочие процессы, или модель с открытыми весами, развёрнутая и дообученная на вашей инфраструктуре.
Когда это про вас
Команда тратит часы на копипаст: письма, документы, отчёты, ввод данных.
Сотрудники уже пользуются ChatGPT сами — с данными компании и без всяких правил.
Вы пробовали ИИ-инструмент, он уверенно давал неверные ответы, и пилот тихо заглох.
Данные не могут покидать компанию, поэтому облачный ИИ кажется недоступным.
Что мы внедряем
Точка входа
Аудит процессов под ИИ
Карта того, где ИИ экономит часы, а где добавляет риск: задачи, объёмы, данные, ответственные.
ChatGPT · Copilot · Gemini · Claude
Готовый ИИ для команды
Бизнес-тарифы, настроенные под компанию: аккаунты, правила работы с данными, политика использования, обучение.
n8n · Make · API
ИИ-агенты и автоматизация
Агенты, которые сортируют обращения, готовят черновики ответов, извлекают данные из документов и обновляют CRM, — а там, где это важно, решение утверждает человек.
RAG
Ассистент по базе знаний
Внутренний ассистент, который отвечает по вашим договорам, инструкциям и вики — со ссылками на источник.
Llama · Mistral · Qwen
Развёртывание локальной LLM
Модель с открытыми весами на ваших серверах или в выделенном облаке в ЕС: промпты и документы не покидают ваш периметр.
LoRA · тестовые наборы
Дообучение и оценка
Дообучение модели на ваших примерах — тон, формат, отраслевая терминология — с замером на тестовом наборе до и после.
Как идёт внедрение ИИ
Карта процесса
Куда уходят часы сегодня: задачи, объёмы, кто что делает и с какими данными.
Выбор сценариев
Ранжируем по сэкономленным часам и по риску; начинаем с того, что быстрее всего окупается и проще всего измеряется.
Данные и требования
Какие данные затрагивает задача, где их можно обрабатывать, чего требуют GDPR и Регламент ЕС об ИИ (AI Act).
Выбор подхода
Готовый инструмент, автоматизация, RAG или локальная модель — по матрице ниже, с письменным обоснованием.
Пилот на реальной работе
Небольшая группа, реальные задачи и тестовый набор из ваших собственных примеров для проверки ответов.
Оценка
Точность, сэкономленное время и ошибки в сравнении с ручным процессом — а не впечатления.
Внедрение и обучение
Доступы, правила использования и обучение команды. ИИ без правил использования — это утечка данных, которая ждёт своего часа.
Мониторинг и развитие
Регулярные проверки качества, обновления моделей и следующие сценарии.
Какой подход — честная матрица
От готового ассистента до собственной модели — выбираем по задаче, данным и объёму, а не по хайпу:
| ✓ | ✕ | |
|---|---|---|
| Готовые ассистенты (ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude) | Быстрый старт для всей команды; сильные модели; администрирование и бизнес-условия обработки данных | Данные обрабатываются в облаке вендора по договору; ограниченная глубина интеграции |
| ИИ внутри ваших текущих инструментов | CRM, хелпдески и офисные пакеты уже содержат ИИ-функции — осваивать ничего нового не нужно | Вы получаете то, что сделал вендор, а не то, что нужно вашему процессу |
| Автоматизация + API моделей (n8n, Make, код) | ИИ в конкретных шагах: сортировка почты, черновики ответов, перенос данных из документов в CRM | Нужны мониторинг и обработка ошибок; сломанный процесс не починит |
| RAG — ответы по вашим документам | Ассистент, который ссылается на ваши договоры, инструкции и вики; знания обновляются без переобучения | Хорош ровно настолько, насколько хороши документы за ним: беспорядочный архив даёт беспорядочные ответы |
| Локальная LLM (модель с открытыми весами на ваших серверах) | Данные не покидают ваш периметр; предсказуемая стоимость при больших объёмах; полный контроль над версиями | Нужны оборудование или GPU-облако и человек для эксплуатации; модели меньше топовых облачных |
| Дообучение | Устойчивый тон и формат, отраслевой словарь, небольшая модель, которая хорошо делает одну узкую задачу | Не способ научить модель фактам — для этого есть RAG; нужен солидный набор хороших примеров |
Наш принцип: побеждает самый простой подход, который отвечает требованиям к вашим данным. Локальная модель — когда этого требуют данные, а не ради престижа.
Честные ожидания
- Не каждой задаче нужен ИИ. Если работу закрывает чек-лист или простая автоматизация, мы так и скажем — и сделаем именно это.
- ИИ ошибается. Всё, что видит клиент или что имеет юридическую силу, утверждает человек, — этот шаг мы закладываем с самого начала.
- Мы измеряем до внедрения: тестовый набор из ваших реальных примеров и понятная метрика. «Выглядит умно» — это не результат.
- Ваши данные — ваши активы: промпты, базы знаний, дообученные модели и аккаунты принадлежат вашей компании.
Ориентировочные цены
Стоимость внедрения ИИ в бизнес
Стартовые цены. Лицензии моделей, GPU-облако или оборудование оплачиваются отдельно — мы закладываем их в расчёт вместе с разработкой.
-
Аудит процессов под ИИ
Карта рутинной работы: где ИИ экономит часы, где добавляет риск и с какого сценария начать.
от 400 € за проект
-
ИИ-агенты и автоматизация
Обращения рассортированы, черновики ответов готовы, данные из документов — в CRM; там, где это важно, решение утверждает человек.
от 2 850 € за проект
-
Локальная LLM
Модель с открытыми весами на ваших серверах или в выделенном облаке в ЕС, подключённая к вашей базе знаний. Инфраструктура — отдельно.
от 4 900 € за проект
Точный расчёт даём после брифа и изучения вашего проекта — обоснованный, а не число с потолка.
Стартовые цены для типовых проектов, без НДС. Рекламные бюджеты, лицензии, хостинг и сторонние сервисы оплачиваются отдельно, по фактической стоимости.
Первые кейсы готовятся
Мы публикуем кейсы только с согласия клиентов и с проверенными цифрами. А пока наш метод и чек-листы выше — самое честное, что мы можем показать.
Из блога
Галлюцинации ИИ: почему бот ошибается и как сократить ошибки
ИИ даёт клиентам или сотрудникам неверные ответы? Откуда берутся галлюцинации ИИ в бизнес-ассистентах, как проверить своего и что исправить первым.
Автоматизация почты с ИИ: что отдать агенту, а что оставить
Автоматизация почты с ИИ: почему попытки срываются, как понять, какие письма может взять агент, и в каком порядке мы передаём ему работу.
Частые вопросы
С чего начать внедрение ИИ в компании?
С одного процесса, а не с инструмента. Аудит показывает, куда уходят часы и какие задачи ИИ может безопасно взять на себя; начинаем со сценария, который быстрее всего окупается и проще всего измеряется.
Безопасны ли наши данные в ChatGPT, Copilot или Gemini?
Бизнес-тарифы этих ассистентов включают договорные условия по данным и средства администрирования, и условия у разных вендоров различаются. Достаточно ли их, зависит от ваших данных и отрасли, — мы сверяем их с вашими требованиями до внедрения.
Что такое локальная LLM и когда нужна своя нейросеть на сервере компании?
Это языковая модель с открытыми весами, которая работает на ваших собственных серверах или в выделенном облаке, так что промпты и документы не покидают ваш периметр. Она оправдана для чувствительных данных — медицина, право, финансы, коммерческая тайна, — при строгих договорах с клиентами или больших объёмах, где оплата за каждый запрос быстро накапливается.
Нужно ли дообучение модели?
Обычно не на старте. Большинство бизнес-задач решают хорошая модель, ваши документы (RAG) и чёткие инструкции. Дообучение окупается, когда нужен устойчивый тон или формат, отраслевой словарь или модель поменьше и подешевле для одной узкой задачи — и когда у вас достаточно хороших примеров.
Сколько стоит внедрение ИИ в бизнес?
Аудит процессов под ИИ — от 400 €, ИИ-агенты и автоматизация — от 2 850 €, локальная LLM — от 4 900 €, без НДС. Готовые инструменты — это в основном лицензии и настройка; локальная LLM добавляет оборудование или GPU-облако и эксплуатацию. Точный расчёт даём после аудита — с учётом текущих расходов, а не только разработки.
А как же GDPR и Регламент ЕС об ИИ (AI Act)?
Мы определяем, какие правила применимы к вашему сценарию: уведомление клиентов о том, что они общаются с ИИ, соглашения об обработке данных, где и как долго хранятся данные. Мы не ваши юристы, но строим так, чтобы ваши юристы могли дать добро.
Начните с ИИ-аудита
Расскажите, какой процесс съедает больше всего часов, — мы ответим, какие сценарии стоит пилотировать и что для них нужно от ваших данных.
Объём — от одной задачи до полного ведения направления. Ориентировочные цены — выше, а точный расчёт даём после брифа и изучения вашего проекта.
Смежные услуги:
Спасибо — вот что дальше
- Отвечаем в течение одного рабочего дня.
- Короткий созвон, чтобы понять задачу.
- Предлагаем точку входа — обычно это аудит.
Хотите точнее? Заполните бриф — он придёт дополнением к вашей заявке.
Заполнить бриф