wiwdev

AI и LLM-решения для бизнеса

Внедряем AI-инструменты, которые дают измеримый эффект: ускоряют обработку данных, автоматизируют рутину, повышают качество сервиса и помогают командам принимать решения быстрее.

Какие задачи бизнеса решаем

Компании приходят к нам, когда нужно сократить ручную обработку запросов, ускорить работу поддержки, упростить доступ к внутренним знаниям или быстро проверить гипотезу применения AI. Мы фокусируемся на прикладной пользе: времени сотрудников, качестве ответов, скорости операций.

Сотрудники тратят время на поиск информации по документам и регламентам

Поддержка перегружена типовыми вопросами

Рутинные операции выполняются вручную

Нужна персонализация и аналитика на больших объёмах данных

Бизнес хочет пилот AI, но не понимает, с чего начать

Что мы делаем

Закрываем полный цикл работ по AI-направлению: от оценки применимости и проектирования архитектуры до внедрения, интеграции, тестирования, запуска и развития решения.

LLM-интеграции

Подключение GPT, Claude, open-source моделей и специализированных AI-сервисов к вашим продуктам и внутренним системам

Корпоративные чат-боты и ассистенты

Для клиентов, сотрудников, службы поддержки, продаж и back-office

RAG и интеллектуальный поиск

Поиск по базе знаний, договорам, инструкциям, письмам, тикетам, внутренним документам

Извлечение и классификация данных

Работа со счетами, актами, заявками, анкетами, письмами, PDF и неструктурированным контентом

AI-аналитика

Прогнозирование, выявление аномалий, рекомендации, сегментация

AI-пилоты и MVP

Быстрый запуск с понятными критериями успеха

Типовые сценарии применения

AI имеет смысл там, где в процессе много повторяемых действий, неструктурированных данных и типовых запросов. Помогаем выбрать сценарии с быстрым и понятным бизнес-эффектом.

1

Внутренний ассистент для сотрудников по регламентам и базе знаний

2

AI-помощник поддержки первой линии

3

Поиск ответа по массиву договоров, инструкций и переписки

4

Автоматическая разметка, маршрутизация и приоритизация обращений

5

Извлечение данных из документов и передача в учётные системы

6

Генерация черновиков ответов, отчётов и аналитических сводок

Как мы работаем

Выстраиваем внедрение AI поэтапно: сначала валидируем ценность и ограничения, затем собираем рабочий прототип, после чего переводим решение в промышленный контур.

1

Анализ задачи и данных

Оцениваем задачу, данные, ограничения и целевые KPI

2

Выбор сценария и архитектуры

Определяем оптимальный подход, модели и интеграционную схему

3

Пилот или MVP

Собираем рабочее решение на реальных данных

4

Интеграция с системами

Встраиваем решение в существующий ИТ-контур заказчика

5

Оценка качества

Настраиваем guardrails, мониторинг и метрики качества ответов

6

Запуск и развитие

Выводим в эксплуатацию, сопровождаем и развиваем решение

Данные, безопасность и интеграция

Для корпоративных AI-решений критичны качество данных, управление доступом и контролируемость результата. Проектируем решения так, чтобы AI встраивался в существующий ИТ-ландшафт.

Разграничение доступа к данным и ролевая модель

Аудит логов и действий пользователей

Работа с on-prem, private cloud или внешними API — по требованиям проекта

Интеграция с CRM, ERP, BI, Service Desk, ECM, knowledge base

Human-in-the-loop для чувствительных сценариев

Формат сотрудничества

Подключаемся как команда для pilot-to-production проекта, как технологический партнёр для AI-направления или как внешняя инженерная команда для усиления внутренней разработки.

Discovery и AI-аудит
Пилот и MVP
Полноценная разработка и интеграция
Выделенная команда
Сопровождение и развитие после запуска

Частые вопросы

С анализа конкретных бизнес-процессов, где есть повторяемые задачи и достаточно данных. Мы проводим короткую discovery-сессию, чтобы определить приоритетные сценарии и оценить потенциальный эффект.

Пилот подходит, когда нужно проверить гипотезу и оценить качество модели на реальных данных. Если задача валидирована и нужна стабильная эксплуатация — переходим к production-проекту.

Подойдут любые текстовые источники: документы, регламенты, FAQ, переписка, тикеты, базы знаний. Мы помогаем структурировать и подготовить данные для индексации.

Да. Мы работаем как с коммерческими API (OpenAI, Anthropic), так и с open-source моделями, которые можно развернуть на собственной инфраструктуре заказчика.

Встраиваем систему guardrails, валидации ответов и обратной связи. Для критичных сценариев используем human-in-the-loop и мониторинг метрик качества.

Определяем KPI до старта проекта: время обработки запросов, объём ручных операций, скорость ответа. После пилота сравниваем с baseline и считаем экономию ресурсов.

Обсудить AI-проект

Разберём задачу, оценим сценарии внедрения, риски, сроки и формат пилота.

Связаться с нами