AI-агенты, RAG-системы, прогнозные модели и динамическое ценообразование. От дискавери до прода с SLA.
Мы не доставляем коробочный AI. Мы встраиваемся в существующий стек заказчика — CRM, CRS, ERP, BI, SIP, производственные контуры — и делаем так, чтобы AI работал внутри, а не рядом. У нас нет кейсов «попробовали, не зашло» — потому что на дискавери мы режем то, что не взлетит в интеграции.
Любой вывод модели, любой шаг агента — залогирован, трассируется, воспроизводится. Метрики качества на проде в реальном времени. Drift-детекция. Evals на каждом релизе. Если модель ошиблась — мы знаем, почему, и у нас есть механизм отката.
Контракт на результат: +X% к выручке, −Y% к нагрузке, Z% точности. Код — это инструмент. Если для метрики нужно переписать модуль три раза — мы перепишем три раза. Мы не продаём человеко-часы, мы продаём рабочие системы с целевыми показателями.
Автономные агенты, которые выполняют задачи в реальных системах: совершают звонки, бронируют, оформляют лиды, обновляют CRM, отправляют документы.
Retrieval-augmented системы поверх корпоративной базы знаний, документов, каталогов и продуктовых данных.
Оркестрированные системы из специализированных агентов для автоматизации исследований, планирования, аналитики.
Прогнозные модели для выручки, загрузки, потребления ресурсов. От SARIMAX и Prophet до gradient boosting и TS-трансформеров.
Системы, которые меняют цены в реальном времени на основе спроса, загрузки, конкурентов и бизнес-правил.
Стратегия внедрения AI, аудит решений, приоритизация задач по бизнес-эффекту, построение AI-команд и процессов MLOps.
Туристической компании нужен был инструмент, который не просто отвечает на общие вопросы, а полноценно ведёт клиента от первого касания до передачи в отдел продаж — с реальным поиском по каталогу круизов, знанием маршрутов, кают, условий, промо, и с корректной передачей лида в CRM с полным контекстом диалога.
Разговорного агента на основе LLM, который работает как фронтенд к внутренним системам. Под капотом — tool-router, который принимает запрос на естественном языке и решает, что нужно: вызвать поиск в CRS (с фильтрацией по 50+ параметрам), сходить в RAG поверх базы знаний и контента сайта, передать лид в Bitrix24 с UTM и контекстом, переключить на живого оператора.
Агент знает свои границы и не придумывает, когда данных нет. Каждый вызов инструмента логируется, каждый ответ сопровождается ссылками на источник.
Коммерческому блоку круизной компании нужна была платформа, которая сводит в одном месте всю аналитику по собственному флоту и действиям конкурентов — цены, загрузку, рейсы, промо, динамику бронирований — и не просто показывает графики, а сама ходит за данными, сравнивает, выявляет аномалии и формирует рекомендации.
Продукт с десятками дашбордов, drill-down навигацией от верхнеуровневых метрик до конкретной каюты конкретного рейса, и встроенным слоем AI-агентов, которые работают на фоне.
Агенты ежедневно анализируют данные конкурентов — цены и доступность, нормализуют их в общую схему, сравнивают с нашими предложениями и пишут краткие сводки.
Отдельный агент помогает аналитику — в чате можно спросить «покажи рейсы, где NPS ниже 7 и загрузка выше 80%» — и агент возвращает ответ, ссылки на нужные дашборды и исходные данные.
Отдельная подсистема — планирование продаж с AI: агент строит прогноз выручки по сегментам с учётом сезонности, конкурентной динамики и коммерческих целей.
Pricing-движок, который в реальном времени пересчитывает цены с учётом текущей загрузки, сезонности, исторического спроса, цен конкурентов и бизнес-правил коммерческого блока. Два режима: рекомендательный (human-in-the-loop) и автономный с коридорами допустимых изменений, аудитом и откатами.
Feature store, который собирает актуальные данные из CRS, CRM и конкурентного мониторинга. Ансамбль моделей (gradient boosting + elasticity model), предсказывающий реакцию спроса на изменение цены.
Rule engine, который накладывает бизнес-ограничения (минимальная маржа, максимальное отклонение от листовой цены, запрет на изменения ближе N дней до рейса). Pricing API, который отдаёт рекомендацию или применяет её автоматически.
Всё — с трассировкой, версионированием решений и механизмом отката за последние N часов. Параллельно — A/B-фреймворк для тестирования pricing-стратегий на контролируемой части каталога.
Автоматизировать цикл, который коммерческий блок делает руками — собрать данные по конкурентам, сопоставить, выявить тренды, написать отчёт, построить план продаж на квартал, критически проверить. Всё это — с аудитом источников, потому что решения принимаются на основе этого отчёта.
Оркестрированную команду из шести специализированных агентов — Scout, Normalizer, Analyst, Planner, Critic, Reporter. Оркестратор управляет зависимостями и параллелизмом, все шаги трассируются, каждый вывод — с указанием источника.
Комплекс прогнозных моделей для финансового и операционного блока. Финансам нужен надёжный прогноз выручки и прибыли по сегментам. Операциям — прогноз потребления топлива на маршрут с учётом погоды, загрузки и гидрологии, и прогноз электропотребления объектов с детекцией аномалий.
Пайплайны подготовки признаков в Airflow (внутренние данные + внешние — погода, гидрология, календари). Ансамбль моделей под каждую задачу: Prophet для долгих трендов, SARIMAX для оперативных прогнозов, LightGBM + N-BEATS для сложных зависимостей.
Anomaly detector, который сравнивает факт с прогнозом и поднимает алерт на превышение доверительного интервала. Retraining по расписанию плюс drift-детекция, которая триггерит переобучение раньше срока, если распределение входов поехало.
У компании на десятке площадок накопились десятки тысяч отзывов — отзовики, маркетплейсы, соцсети, собственные каналы. Прочитать всё вручную невозможно, при этом в отзывах — живая информация о том, что работает и что нет. Нужна была система, которая автоматически собирает отзывы со всех источников, структурирует их по темам и тональности, позволяет общаться с массивом на естественном языке, и формирует периодические отчёты об имидже.
Сборщики, которые ежедневно подтягивают отзывы с площадок (плюс CSAT/NPS из внутренних систем), нормализуют и дедуплицируют. Классификатор, который размечает каждый отзыв по темам и тональности с учётом контекста.
Chat-интерфейс поверх векторного индекса — можно задавать вопросы «что говорят про ужины в июньских рейсах», «какие темы самые проблемные для 40+», «найди отзывы с похвалой конкретного гида» — и получать сводки с цитатами и ссылками на первоисточник.
Периодические отчёты об имидже — с динамикой по темам, сравнением с конкурентами, рекомендациями по точкам роста.
У заказчика — большая библиотека контента: десятки тысяч фотографий с продуктовых съёмок, рекламных кампаний, шоурумов и пользовательского контента. Проблема — найти нужное. Структура папок устаревает, ручные теги не ставятся, маркетинг тратит часы на поиск «той самой фотки» — модели в красной куртке у витрины, счастливой собаки на газоне, красного кабриолета на закате, северного сияния над горой или радуги над морем.
Мультимодальная система на базе CLIP-подобных моделей, которая строит эмбеддинги всех изображений в библиотеке. Поверх — векторный индекс с возможностью семантического поиска естественным языком.
Параллельно — автоматическое тегирование, которое генерирует структурированные атрибуты (объекты, эмоции, освещение, место, сюжет) и заполняет DAM-систему метаданными. Для видео — сегментация на ключевые кадры.
Новый контент автоматически индексируется и теггируется, запускаются сценарии: «если появилась фотография с объектом X — отправить команде Y на модерацию».
Коммерческой команде нужно постоянно искать новых контрагентов — партнёров, поставщиков, потенциальных клиентов — по сложным критериям, которые не сводятся к одному фильтру в базе. Такой запрос руками закрывается за дни, и большая часть работы — рутинный сбор данных по источникам.
Автономного агента, который принимает поисковое задание в свободной форме, сам разбивает его на критерии, определяет источники, параллельно ходит по ним, собирает кандидатов, enriches данные (выручка, сотрудники, стек, контакты ЛПР по открытым источникам), фильтрует, ранжирует по релевантности и отдаёт результат с обоснованием попадания каждого кандидата и ссылками на источники.
Поддерживает итерации и работает в режиме фонового запуска — можно поставить задачу на ночь и утром получить готовую таблицу с 200 релевантными компаниями.
Короткие пункты — чтобы показать масштаб практики без разбора.
семантический поиск по всему сайту — кейсы, направления, заметки
Погружение в домен, интервью с командой, анализ данных и систем. Приоритизация задач по бизнес-эффекту.
Техническое ТЗ, архитектурный эскиз, план пилота, оценка ресурсов.
На дискавери можем сказать, что задача не взлетит в том виде, в котором вы её видите, и предложить альтернативу — или вернуть деньги.
MVP на реальных данных с интеграциями. Метрики качества, evals, guardrails. Замер бизнес-эффекта в ограниченном контуре.
Работающая система в контролируемом контуре, отчёт о метриках, go/no-go решение.
Вывод в прод с SLA, мониторингом, трейсингом и алертингом. Миграция данных, обучение команды заказчика.
Система в проде, runbook-и, дашборды мониторинга, переданные регламенты.
Retraining моделей, развитие фич, квартальные ревью метрик и roadmap. 24/7 SLA на критичные компоненты.
Контракт на результат, а не на код.
Напишите на email или позвоните — свяжемся в течение рабочего дня и договоримся о 30-минутном discovery-звонке. Без презентаций и воды.