Внедрение ИИ в бизнес — от готовых ассистентов до собственной LLM на ваших серверах

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.

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.

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.

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.

Зависит от подхода: готовые инструменты — это в основном лицензии и настройка; локальная LLM добавляет оборудование или GPU-облако и эксплуатацию. Мы называем стоимость после аудита — с рассчитанными текущими расходами, а не только разработкой.

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.