Почему 88% AI-пилотов не доходят до прода 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 проде.
ПодробнееМы — инженерная команда из 20+ специалистов, которая проектирует и внедряет AI-системы для среднего и крупного бизнеса в России. Все роли внутри: аналитики, ML-инженеры, бэкенд, фронтенд, DevOps, дизайнеры, проджекты.
Большинство AI-пилотов не доходят до прода не из-за технологий, а из-за разрыва между бизнес-задачей и инженерной реализацией.
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, выводим в прод и остаёмся рядом после запуска. Всё одной командой, без подрядчиков и посредников.
За плечами 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 не красивые демо, а системы, которые работают в проде. Это определяет, как мы заходим в каждый проект.
Средний и крупный бизнес в России. Там, где есть много данных, сложные процессы или перегруженные сотрудники — там есть 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 созвоне.
Разбираем, почему большинство AI-экспериментов в российских компаниях застревают на стадии демо, и что нужно поменять, чтобы проект дошёл до рабочей системы в проде.
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.