Перейти к содержимому
Nyoka

ИИ-разработка · внедрение · поддержка

ИИ, который доходит до прода — а не остаётся в презентации

Разрабатываем и внедряем ИИ-агентов, чат-ботов на LLM и RAG, компьютерное зрение и ML. От рабочего прототипа за 14 дней до промышленного масштаба. Данные остаются в вашем контуре.

On-prem / гибрид / облако·Интеграции: CRM, ERP, 1С·Работаем по 152-ФЗ

Для кого

От стартапа до корпорации

Под каждый тип бизнеса — свой сценарий внедрения ИИ: от быстрого прототипа до промышленной эксплуатации в закрытом контуре.

Стартапы

Рабочий прототип за 14 дней и быстрый выход на рынок. Проверяем гипотезу с фиксированной ценой и экономим бюджет на ранней стадии.

Средний бизнес

Быстрое внедрение без роста штата и понятный ROI. Автоматизируем рутину и показываем эффект на ваших данных до масштабирования.

Крупные компании

Безопасность, интеграции с CRM/ERP/1С, SLA и масштабируемость. Разворачиваем в вашем контуре с доступом по ролям и аудитом.

Боли → возможности

Где ИИ окупается быстрее всего

Дорого и долго масштабировать поддержку и операции

Автономные агенты, которые работают 24/7

Растут издержки на рутину

Сокращение операционных затрат на 20–40%

Коробочные решения не подходят под ваши процессы

Кастомная разработка под вашу модель бизнеса

Страшно за данные

On-prem и доступ по ролям — данные не покидают контур

Услуги

Что мы разрабатываем

Ключевые направления ИИ-разработки — от автономных агентов до компьютерного зрения. Каждое доводим до эксплуатации и поддерживаем.

Результаты

Что получают клиенты

Диапазоны по нашим проектам. Итог зависит от качества данных и процесса — точную оценку даём на диагностике.

до +77%

производительность команды

до −40%

операционные затраты

до ×6

скорость обработки

до 93%

точность моделей

Как мы внедряем

Доводим ИИ до эксплуатации

Пять этапов с критериями успеха на каждом. Если гипотеза не подтвердилась на прототипе — честно скажем и предложим более простое решение.

  1. 01

    Диагностика

    3–5 дней

    Разбираем процесс, оцениваем данные, проектируем архитектуру. На выходе — план и оценка.

  2. 02

    Прототип

    до 2 недель

    Прототип на ваших данных: проверяем гипотезу измерениями до вложений в разработку.

  3. 03

    Пилот

    3–6 недель

    Расширяем сценарии, тестируем, доводим до нужного качества на реальных пользователях.

  4. 04

    Внедрение

    4–12 недель

    Интеграции с вашими системами, обучение команды, контроль качества.

  5. 05

    Поддержка

    12+ мес

    MLOps, мониторинг, дообучение и обновление моделей.

Архитектура и безопасность

Готово к Enterprise

Разворачиваем решения в вашем контуре по 152-ФЗ, с доступом по ролям, аудитом и контролем качества ответов модели.

Развёртывание

On-prem / гибрид / облако, Kubernetes, автомасштабирование.

Данные

Шифрование, управление секретами, данные не покидают ваш контур.

Доступ

RBAC, SSO / SAML / OIDC, журналирование и аудит.

Качество ответов

Проверка человеком, тестовые сценарии, метрики точности.

Надёжность

SLA / SLO, мониторинг и оповещения.

Пакеты и бюджет

Прозрачные ориентиры стоимости

Стартовые вилки под рынок РФ. Точную оценку даём после диагностики по вашим сценариям и интеграциям.

Start

Прототип

от 600 тыс. ₽

  • 1 сценарий
  • 1 интеграция
  • Прототип за 2 недели
Обсудить проект

Growth

Популярный

Пилот

1,5–3,5 млн ₽

  • 3–5 сценариев
  • 3+ интеграции
  • 4–6 недель
  • Обучение команды
Обсудить проект

Scale

Корпоративный уровень

индивидуально

  • Ваш контур / гибрид / облако
  • Безопасность, SLA / SLO
  • Обучение команды
  • Поддержка 12+ мес
Получить КП

FAQ

Частые вопросы

Сколько длится пилот?

Обычно 2–4 недели после диагностики. За это время собираем прототип на ваших данных и проверяем гипотезу на реальных пользователях.

Можно без облака, в своём контуре?

Да. Разворачиваем решение on-premise — данные остаются у вас и не покидают периметр. Работаем по 152-ФЗ.

Какие модели вы используете?

Подбираем под задачу: открытые, закрытые и отечественные (GigaChat, YandexGPT), с RAG и тонкой настройкой. Для чувствительных данных — локальные модели в контуре.

Как вы контролируете качество ответов?

Тестовые сценарии, метрики точности и безопасные политики контекста. Ответы привязаны к первоисточнику, а спорные случаи уходят на проверку человеку.

Что если качество модели окажется недостаточным?

На каждом этапе есть критерии успеха. Если гипотеза не подтвердилась на прототипе — честно скажем и предложим более простое решение. Это точка выхода без лишних затрат.

Поможете с изменениями в процессах?

Да. Даём регламенты, обучаем сотрудников и сопровождаем после запуска — MLOps, мониторинг и обновление моделей.

Проверим эффект за 14 дней

Оставьте заявку — пришлём план пилота и расчёт ROI по вашим данным. Покажем, где ИИ реально окупится, и честно скажем, если не окупится.