Почему 88% AI-пилотов не доходят до запуска и как этого избежать
Разбираем, почему большинство AI-экспериментов в российских компаниях застревают на стадии демо, и что нужно поменять, чтобы проект дошёл до рабочей системы в эксплуатации.
ПодробнееНаша инженерная команда из 20+ специалистов проектирует и внедряет AI-системы для среднего и крупного бизнеса в России. Все роли внутри: аналитики, ML-инженеры, бэкенд, фронтенд, DevOps, дизайнеры, менеджеры проектов.
Большинство AI-пилотов упираются в разрыв между бизнес-задачей и инженерной реализацией. Технологии здесь почти ни при чём.
Одни понимают процессы, но не умеют строить системы. Другие умеют строить системы, но не видят, где они приносят бизнесу реальную пользу. Qwerty Digital появилась, чтобы закрыть этот разрыв.
Сначала разбираемся в вашем бизнесе и честно говорим, где AI даст измеримый эффект, а где не стоит и начинать. Потом проектируем архитектуру, обучаем модели, интегрируем с вашими системами, запускаем систему и остаёмся рядом после старта. Всё одной командой, без подрядчиков и посредников.
В портфеле команды проекты в работе с документами, агентных системах, RAG, предиктивной аналитике и корпоративном обучении. Умеем работать с чувствительными данными: on-premise развёртывание, 152-ФЗ, изоляция от внешних API там, где это критично.
Мы строим системы, которые работают на практике, с первого дня проекта. Это определяет, как мы заходим в каждую задачу.
Средний и крупный бизнес в России. Там, где много данных, сложные процессы или перегруженные сотрудники, всегда находятся задачи для AI.
Прогнозирование спроса, контроль качества, работа с техдокументацией.
Рекомендательные системы, аналитика клиентских данных, поддержка.
Скоринг, обработка документов, ассистенты для сотрудников.
AI-тьюторы, генерация курсов, аналитика обучения.
Оптимизация маршрутов, обработка заявок и сопроводительных документов.
Тендерная документация, регламентные процессы, on-premise решения.
Инженерные разборы, практика внедрения и ответы на вопросы, которые чаще всего задают клиенты на первом звонке.
Разбираем, почему большинство AI-экспериментов в российских компаниях застревают на стадии демо, и что нужно поменять, чтобы проект дошёл до рабочей системы в эксплуатации.
ПодробнееРазбираем на примере демо-проекта, как устроен пайплайн извлечения данных из тендерной документации с помощью LLM: от OCR до классификации релевантности лота.
ПодробнееНачнём с бесплатного 30-минутного AI-аудита. Разберём ваши процессы и честно скажем, где AI даст эффект, а где нет.