Используем cookies

Мы используем необходимые файлы cookie для работы сайта, а также аналитические cookie Яндекс.Метрики — только с вашего согласия.

При согласии будут установлены: _ym_uid (1 год), _ym_d (1 год), _ym_isad (2 дня), _ym_visorc (2 нед.) — для анализа посещаемости и записи сессий (Вебвизор). Подробнее — в Политике cookie.

Консалтинг в области генеративного ИИ

Получите план внедрения генеративного ИИ в бизнес-процессы: выбор модели, архитектуру интеграции с корпоративными системами и техническое задание для запуска.
Обсудить проект

Когда нужен консалтинг по генеративному ИИ

Инструменты есть, эффекта нет

Команда использует ChatGPT и Copilot, но бизнес-процессы не изменились: сотрудники тратят столько же времени, а экономию от инструментов никто не измерял.

Непонятно, что внедрять

Генеративных моделей и платформ сотни: выбрать подходящую для конкретного процесса без понимания их ограничений и стоимости владения невозможно.

Данные есть, применение неясно

В компании накоплены базы клиентов, документы и история транзакций, но как использовать эти данные для настройки или дообучения модели, никто не знает.

Конкуренты уже применяют Gen AI

Рынок движется быстро: конкуренты автоматизируют поддержку, генерацию документов и аналитику, а разрыв в операционной эффективности становится ощутимым.

Нет понимания рисков

Генеративный ИИ создаёт риски утечки данных, галлюцинаций модели и регуляторных нарушений, но внутри компании нет компетенций для оценки этих угроз.

Генеративный ИИ в бизнесе: от эксперимента к управляемому внедрению

Консалтинг в области генеративного ИИ — это экспертная работа по оценке применимости больших языковых моделей (LLM), RAG-систем и AI-агентов в конкретных бизнес-процессах компании, с выбором подходящих решений, проектированием архитектуры интеграции и формированием плана внедрения. Консультант анализирует задачи бизнеса, данные, IT-инфраструктуру и определяет сценарии, где генеративный ИИ даёт измеримый экономический эффект.

Без профессионального консалтинга компании внедряют генеративный ИИ хаотично: выбирают инструменты под давлением моды или поставщиков, запускают пилоты без критериев оценки результата, сталкиваются с утечкой корпоративных данных через публичные API и получают решения, которые не интегрируются с корпоративными системами. Средний срок от первого эксперимента с LLM до реального влияния на бизнес-процесс без структурированного подхода превышает 18 месяцев при неконтролируемых затратах.

После консалтинга у компании появляется конкретный перечень сценариев с экономическим обоснованием: автоматизация документооборота, генерация аналитических отчётов, AI-поддержка клиентов, поиск по корпоративным базам знаний через RAG. Каждый сценарий оценён по сложности интеграции, требованиям к данным, стоимости владения и правовым ограничениям. Компания знает, что внедрять сейчас, что тестировать в пилоте, от чего отказаться.

Агентство 12 НЕМЦЕВ проводит консалтинг в области генеративного ИИ на основе аудита процессов, данных и IT-архитектуры клиента. Результат — управленческий документ с картой сценариев, техническим заданием для первого запуска и рекомендациями по выбору модели и платформы. Документ передаётся IT-команде или внешнему подрядчику для реализации без дополнительного этапа проектирования.

Помогаем бизнесу расти в цифровой среде

с 2009 года
Работаем с компаниями на этапе роста и масштабирования
300+ проектов
SEO, разработка и цифровые продукты
10+ крупных брендов
Клиенты федерального уровня
5+ лет
Длительно работаем с ключевыми клиентами
Лэтуаль кейс — SEO, ИИ-решения, контент (десктоп)

ЛЭТУАЛЬ

SEO и масштабирование органического трафика для одного из крупнейших бьюти-ритейлеров в России
Изучить

Apteka.ru

SEO для одного из крупнейших онлайн-сервисов продажи лекарств и товаров для здоровья в России
Изучить

Аптека 36.6

SEO для крупной аптечной сети Москвы и Московской области
Изучить

Аптека Горздрав

SEO для крупной аптечной сети с присутствием в Москве и регионах России
Изучить
ЛЭТУАЛЬ
Apteka.ru
36.6
Горздрав

Как мы работаем

1

Аудит процессов и данных

Анализируем бизнес-процессы, IT-инфраструктуру и качество данных: выявляем точки ручного труда, оцениваем объём и структуру корпоративных баз, определяем зоны, где генеративный ИИ применим технически и экономически.
2

Исследование рынка решений

Изучаем доступные LLM-платформы, RAG-фреймворки и AI-агенты, разбираем отраслевые кейсы применения генеративного ИИ, анализируем стоимость лицензий, API и инфраструктуры.
3

Карта сценариев и приоритизация

Формируем перечень применимых сценариев и оцениваем каждый по пяти параметрам: ожидаемый бизнес-эффект, сложность интеграции, требования к данным, стоимость владения и регуляторные риски.
4

Проверка совместимости с IT-контуром

Проверяем, как приоритетные решения стыкуются с корпоративными системами: CRM, ERP, документооборот, хранилища данных. Прописываем архитектуру интеграции и ограничения безопасности.
5

Техническое задание и дорожная карта

Готовим ТЗ для первого пилотного запуска, формируем дорожную карту на 3–6–12 месяцев и передаём рекомендации по команде, инфраструктуре и управлению результатом.

Что компания получает по итогам работы

Клиент получает полный пакет документов для запуска работы с генеративным ИИ в управляемом режиме. В пакет входят: отчёт об аудите процессов и данных, карта применимых сценариев с оценкой каждого по бизнес-эффекту и стоимости внедрения, перечень рекомендованных LLM-платформ и фреймворков с обоснованием выбора, дорожная карта на 3–6–12 месяцев и техническое задание для первого пилотного запуска.

Отдельно фиксируется список сценариев, от которых компании следует отказаться: по каждому приводится обоснование на основе качества данных, стоимости владения, регуляторных ограничений или несовместимости с текущей IT-архитектурой. Это позволяет избежать трат на инструменты, которые не дадут результата в конкретном IT-контуре компании.

Для каждого приоритетного сценария прописаны требования к данным, архитектура интеграции с корпоративными системами, роли сотрудников и ограничения безопасности. Документ готов к передаче IT-команде или внешнему разработчику без дополнительного этапа проектирования. При необходимости агентство 12 НЕМЦЕВ сопровождает реализацию от пилота до масштабирования.

Отдельным разделом в итоговом документе предусмотрены критерии оценки результата пилотного запуска: метрики успеха, контрольные точки и пороговые значения, при достижении которых сценарий готов к масштабированию. Это позволяет команде клиента самостоятельно управлять запуском и принимать решения о следующем шаге без дополнительного привлечения консультанта.

Усиливайте позиции на рынке с 12 НЕМЦЕВ

Опыт работы с крупным бизнесом

Понимаем требования, процессы и уровень ответственности в AI-проектах крупных компаний.

Использование ИИ в работе

Применяем генеративный ИИ в собственных процессах и в продуктах клиентов: консультируем на основе практического опыта.

Конкурентные ниши

Работаем в отраслях с высокими требованиями к данным и сложной IT-инфраструктурой: e-commerce, ритейл, фарма, недвижимость.

Долгосрочная работа с проектами

Сопровождаем внедрение генеративного ИИ с ростом бизнеса: адаптируем решения при изменении процессов и целей компании.

Мультинациональные рынки

Строим решения для компаний, работающих в России и за её пределами, с учётом локальных регуляторных требований к данным.

Больше ИИ услуг для бизнеса

Часто задаваемые вопросы о консалтинге в области генеративного ИИ

Что такое консалтинг в области генеративного ИИ и что он включает?
Это экспертная услуга по оценке применимости LLM, RAG-систем и AI-агентов в конкретных бизнес-процессах компании. Включает аудит данных и IT-инфраструктуры, формирование карты сценариев с оценкой эффекта и стоимости, выбор платформы и модели, проектирование архитектуры интеграции и подготовку технического задания для первого запуска.
Чем генеративный ИИ отличается от классического машинного обучения?
Классический ИИ решает задачи классификации, прогнозирования и рекомендаций на основе заданных правил и обученных моделей. Генеративный ИИ создаёт текст, код, изображения и аналитику на основе запроса. Для бизнеса это принципиально другие сценарии: автоматизация коммуникаций, генерация документов, поиск по корпоративным базам знаний через RAG, создание аналитических отчётов.
Кому подходит консалтинг по генеративному ИИ?
Компаниям от 200 сотрудников, которые хотят системно применить генеративный ИИ в операционных процессах. Услуга особенно актуальна, если в компании уже есть накопленные данные, но нет понимания, как их использовать с LLM, или если эксперименты с инструментами не перешли в измеримый результат.
Сколько времени занимает консалтинг?
Стандартный цикл работы составляет 4–8 недель в зависимости от размера компании, количества бизнес-процессов и доступности данных для анализа. Аудит и исследование занимают 2–3 недели, формирование карты сценариев и технического задания — ещё 2–3 недели.
Как обеспечивается безопасность корпоративных данных?
При выборе архитектуры интеграции учитываются требования к хранению данных, работа с публичными API vs. on-premise решениями, ограничения 152-ФЗ и корпоративные политики безопасности. Для каждого сценария прописываются правила обращения с конфиденциальными данными и ограничения на передачу информации в облачные модели.
Какие сценарии генеративного ИИ чаще всего применяются в бизнесе?
Наиболее распространённые сценарии: автоматизация клиентской поддержки через AI-чат-боты на базе LLM, поиск по корпоративным документам с помощью RAG-систем, автоматическая генерация коммерческих предложений и договоров, аналитические отчёты по данным продаж, перевод и адаптация контента. Конкретный набор определяется в ходе аудита процессов.
Что происходит после завершения консалтинга?
Клиент получает готовое техническое задание для первого пилотного запуска. Его можно передать собственной IT-команде или внешнему подрядчику. Агентство 12 НЕМЦЕВ при необходимости сопровождает реализацию от пилота до масштабирования решений в рабочие процессы.
Учитывается ли отраслевая специфика при консалтинге?
Да. Анализ включает отраслевые кейсы внедрения генеративного ИИ, оценку регуляторных требований конкретной отрасли и сравнение с практиками конкурентов. Для каждой компании формируются рекомендации, применимые именно в её IT-контуре, с учётом существующих систем, данных и команды.

Давайте обсудим ваш проект

Расскажите о задаче — предложим подход и варианты решений
Обсудить проект