Нейросети на базе GPT-4/Claude, интегрированные в базу знаний. Закрывают 80% тикетов без людей.
Роботизированная связка CRM, ERP и мессенджеров. Исключаем ручной ввод данных навсегда.
Предиктивные модели, предсказывающие кассовые разрывы и поведение клиентов до события.
Машинное зрение для контроля качества на производстве. Глаза, которые не моргают.
Сканируем текущую архитектуру вашего бизнеса. Ищем «узкие горлышки», утечки данных и процессы, где люди делают работу алгоритмов.
Подбираем оптимальный стек (LLM, Computer Vision, RPA). Проектируем логику баз данных и пути движения информации.
Разворачиваем алгоритмы поверх ваших текущих систем. Хирургическая точность. Никакой остановки текущих бизнес-процессов.
Система обучается на реальных данных. Мы калибруем алгоритмы, доводя точность до 99.9%.
"У нас был штат поддержки в 40 человек. После внедрения RAG-системы от DS, кастомная нейросеть закрывает 82% тикетов самостоятельно. Мы сократили ФОТ отдела в 3 раза за первый квартал. Окупилось за 2.5 месяца."
"DS не продают ботов, они продают масштабируемость. Перестроили наш скоринг на базе предиктивных моделей. Время одобрения заявки сократилось с 12 часов до 3 секунд. Архитекторы нашего роста."
"Мы теряли миллионы на логистических ошибках. DS внедрили систему машинного зрения на складах. Алгоритм контролирует отгрузки с точностью 99.8%. Впервые вижу прозрачную аналитику без Excel."
Мы не используем публичные версии ChatGPT. Мы строим RAG-архитектуру. Нейросеть отвечает строго на базе вашей закрытой корпоративной документации. Если данных для ответа нет — переводит на человека.
Работаем по enterprise-стандартам. Для проектов с высокой секретностью (NDA) мы разворачиваем open-source модели (например, Llama 3) локально на ваших изолированных серверах. Данные не покидают контур компании.
Аудит и проектирование — 2-3 недели. Запуск MVP — 4-6 недель. Полный цикл перехода в автономный режим занимает от 2 до 4 месяцев, в зависимости от сложности ваших legacy-систем.
Нет. Мы исповедуем принцип «бесшовной интеграции». Новая AI-архитектура строится параллельно и подключается через API к вашим текущим системам. Переключение происходит незаметно.
На этапе Discovery мы строим предиктивную финансовую модель. Показываем, сколько часов рутины алгоритм сэкономит, как это конвертируется в сокращение ФОТ. Вы видите реальные цифры до старта.
Гибридный подход. Где нужна скорость связки (n8n), берем коннекторы. Где требуется сложная логика, машинное обучение и работа с векторными БД — пишем кастомную архитектуру на Python.
Первый этап нашей работы — создание Data Pipeline. Мы спроектируем систему автоматического сбора, очистки и векторизации вашей информации, превратив хаос в единую базу, пригодную для алгоритмов.