Генеративные ИИ для бизнеса

Получите работающее решение на основе генеративного ИИ: кастомный ассистент или чат-бот, интеграция с CRM и внутренними системами, готовый продукт под конкретный бизнес-процесс.

Обсудить проект

Когда нужны генеративные ИИ

Поддержка перегружена обращениями

Операторы тратят время на типовые запросы, очередь растет, клиенты ждут ответа часами: автоматизировать обработку обращений существующими средствами невозможно.

Контент создается вручную и медленно

Команда тратит дни на подготовку описаний, писем, ответов и карточек товаров: объем задач растет, а производительность упирается в потолок ручного труда.

Сотрудники теряют время на поиск

Базы знаний разрозненны, регламенты хранятся в разных местах, сотрудник тратит 20–30 минут на поиск ответа на стандартный вопрос.

Данные компании не используются

В CRM, переписке и документах накоплены тысячи единиц данных, но они не участвуют в принятии решений: аналитика строится на выборках, а не на полной картине.

Процессы зависят от конкретных людей

Часть задач замкнута на сотрудников, которые держат контекст в голове: при увольнении или отпуске процесс останавливается.

Почему генеративные ИИ становятся инфраструктурой, а не экспериментом

Генеративные ИИ для бизнеса — это класс решений на основе больших языковых моделей, которые генерируют текст, код, изображения и структурированные данные на основе запроса или контекста. В отличие от классической автоматизации, такие системы работают с неструктурированной информацией: перепиской, документами, базами знаний, историей обращений.

Без генеративного ИИ компании продолжают масштабировать штат пропорционально объему задач. Контент-отдел из пяти человек не справляется с ростом ассортимента в e-commerce. Служба поддержки не успевает за потоком обращений в пиковые периоды. Сотрудники тратят рабочее время на поиск информации вместо работы с клиентами. Решения принимаются медленно, потому что нужный документ лежит в трех разных системах одновременно.

Внедрение генеративного ИИ меняет структуру операционных издержек. Типовые задачи делегируются модели: обработка обращений, генерация первичных текстов, ответы на вопросы по регламентам. Сотрудники переключаются на задачи, где важен контекст и суждение. Процессы, которые раньше требовали участия нескольких людей, выполняются без очереди и в любое время суток.

Агентство 12 НЕМЦЕВ разрабатывает решения на основе LLM под конкретные бизнес-задачи: ИИ-ассистенты для сотрудников и клиентов, системы генерации контента, инструменты анализа и поиска по корпоративным данным. Клиент получает готовый продукт с интеграцией в существующую инфраструктуру, а не прототип, который нужно доделывать своими силами.

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

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

Разбираем задачу

Изучаем бизнес-процесс, который нужно автоматизировать: откуда приходят данные, какой результат нужен на выходе, какие системы задействованы. Формулируем техническое задание.

Выбираем архитектуру

Определяем, какая модель подходит под задачу: GigaChat, YandexGPT, open-source LLM или кастомное дообучение на данных компании. Выбираем между RAG-системой, файнтюнингом и стандартным API в зависимости от требований к точности и конфиденциальности.

Разрабатываем и тестируем

Собираем рабочий прототип, тестируем на реальных данных клиента, фиксируем расхождения между ожидаемым и фактическим результатом. Доводим до целевых показателей точности и скорости ответа.

Интегрируем в инфраструктуру

Подключаем решение к CRM, ERP, мессенджерам, сайту или внутренним системам. Настраиваем права доступа, логирование, хранение данных на российских серверах.

Запускаем и передаем

Проводим пилотный запуск на ограниченном потоке задач, вносим корректировки по результатам. Передаем команде документацию и инструкции по работе с системой.

Больше кейсов

Follow Me Project

SEO для знакового российского лайфстайл-проекта Мурада и Натальи Османовых — авторов культовой серии фотографий.

Level.Travel

SEO для одного из ведущих онлайн-сервисов бронирования туров в России.

123.ru

SEO для одного из первых крупных российских интернет-магазинов подарков и товаров для праздника.

ТВОЕ

Управление онлайн-каналами и e-commerce стратегия для федеральной fashion-сети ТВОЕ.

HomeMe.ru

SEO для крупного онлайн-магазина мебели и товаров для дома.

МЕГА Химки (IKEA Centres Russia)

SEO для крупнейшего торгово-развлекательного центра Подмосковья в составе сети IKEA Centres Russia.

Что компания получает по итогам разработки

Клиент получает готовое решение, встроенное в рабочие процессы: ИИ-ассистент, чат-бот, система генерации контента или инструмент анализа данных. Каждое решение проходит тестирование на реальных данных и передается с технической документацией, описанием архитектуры и инструкцией для команды.

Если задача связана с клиентской поддержкой, компания получает систему, которая обрабатывает типовые обращения без участия оператора, эскалирует нестандартные вопросы и формирует ответы на основе актуальной базы знаний. Операторы переключаются на сложные случаи, где важен живой контекст.

Если задача связана с генерацией контента, результат — инструмент, который создает тексты по заданным параметрам: описания товаров, рекламные тексты, ответы на отзывы, карточки продуктов. Скорость подготовки контента вырастает кратно, редактор работает с готовым черновиком, а не создает текст с нуля.

Если задача внутренняя — поиск по корпоративным документам, автоматизация подготовки отчетов или создание ИИ-ассистента для сотрудников — компания получает систему, которая обращается к актуальным данным: регламентам, базам знаний, переписке. Сотрудник задает вопрос и получает ответ со ссылкой на источник, а не тратит время на самостоятельный поиск.

Помимо готового продукта, клиент получает описание архитектуры с логикой работы модели, рекомендации по расширению системы при росте объема задач и контакт технической команды для поддержки в первые месяцы эксплуатации.

Усиливайте позиции на рынке с 12 НЕМЦЕВ

Опыт работы с крупным бизнесом

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

Использование ИИ в работе

Применяем искусственный интеллект для ускорения процессов как в собственной команде, так и в продуктах клиента.

Конкурентные ниши

Недвижимость, фарма, e-commerce и ритейл и другие сегменты с высокой конкуренцией и дорогим трафиком.

Долгосрочная работа с проектами

Развиваем проекты с ростом бизнеса: адаптируем решения, помогая сохранять и усиливать позиции на рынке.

Разработка под нагрузку

Создаем проекты, которые выдерживают рост трафика и пользователей.

Больше AI-услуг для бизнеса

Индивидуальные LLM и дообучение

Обучение языковой модели на данных компании для повышения точности ответов в конкретной предметной области.

Разработка ИИ-агентов

Автономные системы, которые выполняют многошаговые задачи: от анализа данных до управления процессами без участия оператора.

Разработка ИИ-чат-ботов

Чат-боты на основе LLM для поддержки клиентов, продаж и автоматизации коммуникаций в мессенджерах и на сайте.

Разработка ИИ-ассистентов

Ассистенты для сотрудников: поиск по корпоративным данным, автоматизация рутинных запросов, подготовка первичных черновиков документов.

Computer Vision разработка

Системы компьютерного зрения для распознавания объектов, контроля качества, анализа видео и работы с визуальными данными.

NLP-разработка

Обработка естественного языка: классификация текстов, анализ тональности, извлечение сущностей, поиск по неструктурированным данным.

ML-разработка

Машинное обучение под задачи прогнозирования, рекомендаций, сегментации и принятия решений на основе данных компании.

MLOps разработка

Инфраструктура для развертывания, мониторинга и обновления ML-моделей в производственной среде.

Разработка RAG-систем

Системы поиска с генерацией ответа: модель обращается к актуальным корпоративным документам и дает ответ со ссылкой на источник.

ИИ-креативы для рекламы

Генерация рекламных текстов, баннеров и креативов для digital-кампаний с учетом аудитории и целей размещения.

Интеграция ИИ-сервисов Яндекса и GigaChat

Подключение YandexGPT, GigaChat и других отечественных LLM к продуктам и процессам компании с хранением данных на российских серверах.

Часто задаваемые вопросы о генеративных ИИ для бизнеса

Что такое генеративный ИИ для бизнеса и как он отличается от обычной автоматизации?

Генеративные ИИ для бизнеса — это решения на основе больших языковых моделей, которые работают с неструктурированными данными: текстом, документами, перепиской, базами знаний. В отличие от классической автоматизации на основе правил, они не требуют прописывать каждый сценарий вручную. Модель генерирует ответ на основе контекста, обучения и набора данных компании. Это позволяет автоматизировать задачи, которые раньше требовали участия человека: обработку обращений, написание текстов, поиск информации в корпоративных системах.

Какие задачи бизнеса можно решить с помощью генеративного ИИ?

Наиболее распространенные направления: автоматизация клиентской поддержки, генерация и редактирование контента, создание ИИ-ассистентов для сотрудников, поиск по корпоративным документам и базам знаний, анализ переписки и обращений, подготовка аналитических сводок, автоматизация рутинных коммуникаций. Конкретный набор задач определяется в ходе анализа бизнес-процессов: часть из них имеет очевидный эффект от автоматизации, часть требует дополнительной оценки.

Какие модели вы используете в разработке?

Выбор модели зависит от задачи, требований к конфиденциальности данных и инфраструктуры клиента. Для задач, где данные должны оставаться в российском контуре, используем GigaChat, YandexGPT и open-source модели с развертыванием на серверах клиента. Для задач, где приоритет — качество генерации и скорость разработки, оцениваем доступные варианты и предлагаем оптимальное решение с обоснованием.

Нужно ли дообучать модель на данных нашей компании?

Зависит от задачи. Для стандартных сценариев — поддержки клиентов или генерации типовых текстов — достаточно RAG-системы, которая обращается к актуальным документам и дает ответы на их основе. Дообучение применяется, когда нужна высокая точность в специфической предметной области: медицина, юриспруденция, технические регламенты. Мы оцениваем оба варианта и рекомендуем тот, который дает нужный результат с разумными затратами.

Как обеспечивается безопасность данных при разработке?

Данные клиента не передаются в открытые облачные API без согласования. Для чувствительных данных предусмотрено развертывание модели на серверах клиента или в закрытом российском контуре. Архитектура решения проектируется с учетом требований к хранению и обработке данных: определяется, какие данные модель видит, как они логируются и где хранятся.

Сколько времени занимает разработка?

Сроки зависят от сложности задачи и объема интеграций. Простой ИИ-ассистент на базе RAG-системы с подключением к одной базе знаний разрабатывается за 4–8 недель. Решения с дообучением модели, несколькими источниками данных и интеграцией в CRM или ERP занимают от 10 до 20 недель. Точные сроки фиксируются после анализа задачи и проектирования архитектуры.

Как выглядит процесс запуска: с чего начать?

Работа начинается с анализа процесса, который нужно автоматизировать: какие данные есть, как выглядит текущий сценарий, что должен делать ИИ на выходе. На основе этого формируется техническое задание, выбирается архитектура и определяются контрольные точки. Первый результат — рабочий прототип на реальных данных клиента — появляется до завершения полной разработки.

Что происходит после запуска: кто поддерживает систему?

После запуска клиент получает документацию по архитектуре, инструкции для команды и рекомендации по обновлению базы знаний или дообучению модели при изменении данных. На период первых месяцев эксплуатации предусмотрена поддержка от технической команды. Развитие системы при росте объема задач или добавлении новых сценариев — отдельный этап работы, который планируется заранее.

Можно ли интегрировать генеративный ИИ с нашими CRM и ERP?

Да. Большинство решений предполагают интеграцию с существующей инфраструктурой: CRM, ERP, системами управления документами, мессенджерами, порталами. Конкретный перечень интеграций и способ подключения определяется на этапе проектирования архитектуры. Опыт работы с 1С, Битрикс24, amoCRM и другими распространенными системами позволяет сократить время на интеграцию.

Для компаний какого размера подходит разработка генеративного ИИ?

Разработка на основе LLM целесообразна для компаний, у которых есть регулярный поток однотипных задач: обращения клиентов, подготовка контента, внутренние запросы сотрудников. Это могут быть как средние компании с командой от 50 человек, так и крупные корпорации с тысячами ежедневных обращений. Чем выше объем задач, тем быстрее окупается разработка.

Готовы обсудить проект?

Расскажите о задаче — предложим подход и варианты решений

Обсудить проект