Готовый SaaS не закрывает процесс
Нужна собственная логика, данные, интерфейс или подключения.
Собираем требования к пользовательскому сценарию, данным и результатам, затем реализуем тестируемый AI-компонент с интерфейсом и подключениеми.
Сначала фиксируем, какой результат должен получать пользователь и какие ограничения нельзя нарушать. После этого определяются модели, данные, проверки и подключения.
Нужна собственная логика, данные, интерфейс или подключения.
Нужно определить, где использовать AI, а где обычные правила и передачу операций программным сценариям.
Один сценарий включает поиск, анализ, генерацию, проверку и действие.
Нужны права, логи, мониторинг, разбор ошибок и восстановление.
Состав решения определяется задачей, данными, пользователями и применяемыми системами организации.
Распознавание, извлечение реквизитов, классификация и подготовка структурированных данных.
ИИ для документов →Потоковое распознавание, AI-анализ транскрипта и голосовые алгоритмы.
Кейсы →Работа с внутренними материалами, документами и контекстом организации.
ИИ-ассистенты →Использование инструментов, API и действий с проверкой доступа.
ИИ-агенты →AI-анализ обращений, лидов и звонков внутри рабочего процесса.
ИИ для продаж →Связка внешнего AI-сервиса с 1С для выполнения задач программными средствами операций.
ИИ в 1С →Сначала фиксируем, какой результат должен получать пользователь и какие ограничения нельзя нарушать. После этого определяются модели, данные, проверки и подключения.
Сложный сценарий разбивается на независимые и тестируемые этапы.
Между компонентами используются понятные структурированные форматы.
Критичные ограничения проверяются кодом, а не доверяются модели.
Ошибки и состояния должны быть видны для диагностики и сопровождения.
Показываем только подтверждённые алгоритмы без вымышленных заказчиков, цифр и результатов.
AI-сервис распознаёт документ, данные проходят валидацию и передаются в 1С для создания рабочего документа.
Веб-приложение объединяет LLM, документы, голос, поиск и действия с проверкой полномочий AI-агента.
Поиск, сбор метрик, визуальный анализ и финальная оценка объединены в многоэтапный AI pipeline.
Фиксируем, что именно должен получать пользователь или рабочая система.
Тестируем источники, доступность и формат информации.
Выбираем AI-компоненты, проверки и подключения.
Проектируем и реализуем backend, бизнес-логику и пользовательский контур.
Тестируем рабочие и негативные алгоритмы.
Разворачиваем промышленную среду, мониторинг и эксплуатационные проверки.
Финальная стоимость определяется после разбора алгоритма, данных, интеграций и требований к эксплуатации.
Одна конкретная AI-функция с понятным входом и результатом.
Собственная алгоритмы прикладной работы, интерфейс и подключения.
Несколько AI-модулей, источников и рабочих систем.
Сторонние API, облачные модели, телефония и инфраструктура могут рассчитываться отдельно.
Форматы и ориентиры стоимости разработки Указанные суммы служат ориентиром для планирования бюджета; окончательные условия фиксируются в предложении и договоре.Это прикладная система, в которой AI выполняет конкретную функцию внутри рабочего сценария: анализирует данные, документы или речь, готовит решение, ищет информацию либо вызывает разрешённые инструменты.
Чат-бот — только один тип интерфейса. ИИ-решение может вообще не иметь чата и работать внутри 1С, CRM, сайта, телефонии или отдельного backend-сервиса.
Да. Архитектура может быть построена как отдельный AI-сервис с API и интеграцией с уже задействуемой CRM, 1С, сайтом или внутренним приложением.
Да. Для разных этапов допустимо применять разные модели, если это повышает качество, устойчивость или снижает стоимость разбора.
Результат модели отделяется от бизнес-действия. Формат и критичные ограничения проверяются программно, а если это требуется в конкретной ситуации добавляется human-in-the-loop.
Небольшое прикладное решение начинается ориентировочно от 21 000 ₽, рабочая система с подключениеми — от 84 000 ₽, комплексный контур — от 175 000 ₽.
Для первичной оценки достаточно понять пользователей, исходные данные, уже используемые системы и что должно происходить после AI-этапа.
ИИ-решение должно давать понятный результат конкретному пользователю, поэтому оцениваем не только модель, но и весь путь обработки.
Мы проектируем и реализуем AI-решения на базе современных моделей, отделяя интеллектуальный анализ от детерминированных проверок и бизнес-действий. Это даёт возможность использовать AI в промышленную среду без необоснованной автономности.
Разработка ИИ-решений в Балакове может выполняться удалённо. Для первичной оценки достаточно описать задачу, данные и целевой итог.