AI и Machine Learning
Разработка AI/ML-решений под ключ
ML-модели, RAG-системы и ИИ-решения, которые автоматизируют бизнес-процессы и превращают ваши данные в измеримый результат.
Разрабатываем ML-модели, ИИ-агентов и RAG-системы под ключ: прогнозы спроса и оттока, скоринг, компьютерное зрение, обработка текста и документов. Работаем от подготовки данных до внедрения модели в ваш продукт и её сопровождения в проде. Оцениваем реальную пользу и метрики качества, чтобы решение работало на бизнес, а не оставалось экспериментом.
Бесплатно оценим задачу, данные и предложим подход.
Сначала — аудит данных, а не обещание «внедрить ИИ»
AI/ML окупается не всегда. Перед стартом мы бесплатно смотрим ваши данные и задачу и даём вердикт go / no-go: если данных мало или задачу дешевле закрыть обычной автоматизацией — говорим об этом прямо, до подписания договора. Метрику приёмки (точность, полнота, доля автоответов) фиксируем заранее, чтобы решение работало на бизнес, а не оставалось экспериментом.
AI/ML окупится, если
- есть исторические данные (заявки, транзакции, документы, логи) — хотя бы за 6–12 месяцев;
- задача повторяется тысячи раз и её дорого делать людьми;
- нужен поиск и ответы по большой базе знаний (RAG);
- есть измеримая цель: снизить отток, ускорить обработку, поднять точность прогноза.
Пока рано — и мы скажем это честно
- данные не собираются или лежат в разных местах без структуры;
- задачу решает простой скрипт, регламент или интеграция без ML;
- нужна гарантированная 100% точность там, где модель ошибается по природе;
- нет владельца задачи на стороне бизнеса, кто примет результат по метрике.
Если данных пока недостаточно — поможем выстроить их сбор и вернёмся к модели позже. Это дешевле, чем обучать модель на «пустом» датасете.
Наши клиенты
Наши проекты
Автоматизация бизнес-процессов, работа с данными и интеграция ML-решений — области, в которых мы работаем каждый день. Полный список кейсов — в портфолио.
Система электронного документооборота с ML-классификацией
Веб-платформа ЭДО для крупной розничной компании со сложной иерархией: автоматическая маршрутизация и классификация документов, роли, аналитика.
xRouten — интеллектуальная маршрутизация
Платформа для управления маршрутами с аналитикой данных о движении, загрузке и эффективности: автоматическое распределение задач и данные в реальном времени.
Юнилаб — цифровая лабораторная аналитика
Цифровизация аналитических процессов медицинской лаборатории: обработка данных исследований, автоматизированные отчёты, личный кабинет пациента.
Получите бесплатный аудит данных и вердикт go/no-go
Опишите задачу — в течение 1–2 рабочих дней мы оценим данные, предложим тип решения (ML/RAG/агент), назовём ориентировочную вилку цены и метрику приёмки. Без обязательств и до договора.
Отзывы клиентов
Руководители и основатели — о совместной работе с командой YuSMP над цифровыми продуктами: от постановки задачи и данных до внедрения и измеримого результата после запуска.
Нам нужна была веб-платформа для автосалонов с расчётом рассрочки и заявками онлайн. YuSMP спроектировали и собрали сервис под ключ — конверсия заявок с сайта выросла, а менеджеры получили удобную админку.
Образовательная платформа — это тысячи уроков и нагрузка в пиковые часы. YuSMP собрали быстрый и адаптивный веб-сервис, который стабильно держит аудиторию и одинаково удобен на телефоне и десктопе.
Нам требовалась PropTech-платформа с личными кабинетами, ролями и аналитикой. YuSMP реализовали сложный веб-продукт с продуманным UX — пользователи разобрались без обучения, а мы получили гибкую основу для роста.
Интернет-магазин автозапчастей — это огромный каталог, фильтры и интеграция с 1С. YuSMP собрали быстрый магазин с удобным поиском и оформлением заказа, и продажи через сайт заметно выросли.
Финтех-сервису нужен был личный кабинет с понятной аналитикой и безопасным доступом. YuSMP спроектировали и разработали веб-кабинет — чистый интерфейс, ноль критических дефектов после запуска.
Наши преимущества
Аудит данных и честный вердикт. Беремся, только если данных хватает для нужной точности. Если задачу дешевле закрыть обычной автоматизацией — скажем прямо, до договора.
Метрика приёмки — до старта. Фиксируем целевую точность, полноту или долю автоответов и проверяем модель на ваших реальных данных, а не на демо. Вы видите ошибки и ограничения.
LLM на вашем контуре. Разворачиваем GigaChat, YandexGPT или open-source (Llama, Qwen) on-prem — данные не уходят наружу, соответствие 152-ФЗ и требованиям импортозамещения.
MLOps и борьба с деградацией. Мониторим качество в проде, дообучаем модель на новых данных и отслеживаем data drift — решение не «протухает» через полгода.
Смежные услуги для AI/ML-проекта
AI/ML редко живёт в вакууме — модели и агенты нужно кормить данными и встраивать в контур. Собираем весь стек под задачу: от инженерии данных до интеграции с вашими системами. Если нужен весь путь от аудита процессов до обучения команды, смотрите внедрение ИИ в бизнес под ключ.
Чат-боты и ассистенты на LLM
Подробнее →Data Engineering / ETL / DWH
Подробнее →BI-дашборды и аналитика
Подробнее →Автоматизация бизнес-процессов
Подробнее →RPA — роботизация процессов
Подробнее →Системная интеграция
Подробнее →API-разработка и шлюзы
Подробнее →Информационная безопасность
Подробнее →IT-аудит и данные
Подробнее →Что мы разрабатываем на AI/ML
Подбираем тип решения под задачу и данные — от быстрого прогноза на табличных данных до автономного ИИ-агента, который выполняет цепочку действий в ваших системах.
Прогнозные ML-модели
Спрос, отток, скоринг, планирование запасов.
RAG-системы по базе знаний
Точные ответы по вашим документам со ссылками на источник.
ИИ-агенты
Автономные цепочки действий: поиск, анализ, вызов ваших систем.
Компьютерное зрение
Распознавание объектов, дефектов, документов и лиц.
Обработка текста и документов
Классификация, извлечение полей, OCR, суммаризация.
Рекомендательные системы
Персональные подборки товаров и контента.
Поиск аномалий и фрод
Выявление подозрительных операций и сбоев.
Речевая аналитика (ASR)
Транскрибация и анализ звонков и встреч.
On-prem LLM под 152-ФЗ
Модели в вашем контуре — данные не уходят наружу.
Как выбрать тип AI/ML-решения под вашу задачу
Прогнозная модель, RAG, чат-бот на LLM и ИИ-агент — это разные инструменты с разной ценой, сроками и требованиями к данным. Выбор зависит от того, что именно нужно автоматизировать. Вот ориентир — и мы уточним его на бесплатном аудите.
Прогнозная ML-модель
Подходит, когда у вас есть исторические данные и нужен точечный ответ: число, класс, вероятность. Типичные задачи — прогноз спроса и запасов, скоринг клиентов по риску, детекция аномалий в транзакциях или производственных показателях, персонализация рекомендаций.
Модель обучается на ваших данных, работает быстро (миллисекунды на запрос) и не требует LLM или GPU в продакшне. Минимальный порог: ~12 месяцев истории по целевому показателю или несколько тысяч размеченных примеров.
- Данных достаточно и они структурированы
- Нужен конкретный прогноз или класс
- Стоимость вычислений критична
RAG по базе знаний
Подходит, когда сотрудники или клиенты задают вопросы по большому корпусу документов — регламенты, договоры, технические мануалы, база знаний поддержки. RAG (Retrieval-Augmented Generation) находит нужный фрагмент и генерирует ответ со ссылкой на источник, а не выдумывает его.
Ключевые параметры качества: точность поиска (recall) и точность ответа (faithfulness). Мы измеряем оба показателя на реальных вопросах до сдачи системы. Данные не нужно размечать заранее — достаточно загрузить PDF, Word, базу знаний в формате JSON или HTML.
- Есть большая база документов
- Нужны ответы со ссылками на источник
- Требования 152-ФЗ или on-prem
ИИ-агент
Подходит, когда нужно автоматизировать не один ответ, а целую цепочку действий (подробно — на странице создание ИИ-агента под задачи бизнеса): агент сам решает, что делать следующим шагом — ищет данные, вызывает ваше API или CRM, пишет результат в базу и уведомляет нужных людей. Это ближе к роботизации процесса, чем к обычному чат-боту.
Агент может работать в фоне по расписанию или запускаться вручную. Примеры: автоматическая обработка входящих заявок и постановка задач в CRM, мониторинг конкурентов и формирование еженедельного отчёта, обогащение лидов данными из внешних источников.
- Нужно автоматизировать многошаговый процесс
- Есть API или интеграция с системами
- Объём операций большой и повторяющийся
Компьютерное зрение / ASR
Подходит, когда источник данных — не текст и не таблицы, а изображения, видео или аудио. Задачи: контроль качества на производственной линии, распознавание и верификация документов (паспорт, накладная, чек), транскрибация звонков с классификацией тональности и ключевых тем, видеоаналитика в торговых залах.
Такие решения требуют GPU на этапе обучения, но готовые модели (YOLO, Whisper, EasyOCR) часто работают на CPU в продакшне. Важный вопрос перед стартом — достаточно ли у вас размеченных изображений или аудио, и насколько типичны они для реальных условий эксплуатации.
- Данные — изображения, видео или аудио
- Нужно распознавание объектов или текста
- Задача повторяется тысячи раз в день
Не знаете, какой тип подходит вашей задаче? Опишите её на бесплатном аудите — дадим вердикт и объясним, почему именно такой подход, до подписания договора.
AI/ML по отраслям: где это реально работает
Машинное обучение одинаково хорошо применяется и в e-commerce, и на производстве, и в финансах — но задачи, данные и метрики везде разные. Вот конкретные применения, которые мы реализуем чаще всего.
E-commerce и ритейл
Персонализированные рекомендации товаров увеличивают средний чек на 15–30%. Прогноз спроса сокращает излишки склада на 20–40% — модель учитывает сезонность, промо и ценовую эластичность. Детекция фрода при оформлении заказа снижает возвраты. Динамическое ценообразование реагирует на конкурентов без ручного мониторинга.
Финансы и банки
Скоринг кредитного риска и предодобрение: модель за секунды оценивает заявителя по сотням признаков там, где аналитик тратил часы. Детекция аномальных транзакций в реальном времени с низким числом ложных срабатываний. RAG-ассистент по регуляторным документам и внутренним регламентам — юрист и комплаенс экономят часы в день. Прогноз оттока клиентов за 30–60 дней до расторжения договора.
Производство и промышленность
Предиктивное обслуживание оборудования: модель по телеметрии предсказывает отказ за 48–72 часа и экономит на внеплановых простоях. Компьютерное зрение для визуального контроля дефектов на линии — точнее и быстрее ручной инспекции. Оптимизация загрузки производственных мощностей с учётом заказов и сроков поставки сырья.
Медицина и фармацевтика
Интеллектуальный ассистент врача по клиническим протоколам и справочнику МКБ-11: RAG-система со строгим on-prem режимом и аудит-логом запросов. Автоматическая обработка и классификация медицинских документов и выписок. Прогноз повторных госпитализаций по истории болезни — приоритизация пациентов для проактивного наблюдения.
Логистика и транспорт
Оптимизация маршрутов доставки с учётом трафика, временных окон клиентов и грузоподъёмности — ML сокращает пробег на 10–20%. Прогноз задержек поставок и автоматическое уведомление получателей. ИИ-агент для диспетчера: принимает заявки, распределяет транспорт, создаёт накладные в ERP без ручного ввода данных.
HR и управление персоналом
Скрининг резюме и ранжирование кандидатов по соответствию вакансии — HR-менеджер видит топ-10 вместо 200 откликов. Прогноз оттока сотрудников: модель по опросам вовлечённости, частоте обращений к HR и паттернам отгулов определяет группы риска за 60–90 дней. RAG-база по кадровому законодательству и корпоративным политикам для HR и руководителей.
Что обычно даёт AI/ML-проект: ориентиры по результатам
Конкретный эффект зависит от ваших данных и базового процесса. Ниже — типичные результаты по типу решения. Метрику приёмки для вашей задачи фиксируем письменно на бесплатном аудите — до подписания договора.
Прогнозные ML-модели
- Прогноз спроса и запасов: снижение излишков склада на 20–35%, сокращение упущенных продаж на 10–20%.
- Скоринг кредитного риска: решение за секунды вместо часов, снижение дефолтов на 15–25%.
- Прогноз оттока клиентов: удержание 30–50% «отточных» клиентов до расторжения договора.
- Детекция фрода: снижение финансовых потерь на 40–65% при сохранении конверсии.
RAG-системы и ИИ-агенты
- RAG-ассистент по базе знаний: ответ за 15–30 секунд вместо 20–40 минут поиска сотрудника.
- ИИ-агент в CRM/ERP: обработка стандартной заявки в 3–8 раз быстрее без ручного ввода данных.
- Обработка документов: извлечение полей из 1 000 документов за минуты вместо дней.
- Речевая аналитика (ASR): 100% транскрибация и контроль звонков против выборочных 5–10%.
Срок окупаемости AI/ML-проекта — в среднем 6–18 месяцев в зависимости от объёма автоматизируемого процесса и стоимости ручного труда. Считаем ROI-модель вместе на этапе аудита данных.
Стоимость AI/ML-разработки
Цена зависит от типа решения, состояния данных и глубины внедрения. Ниже — ориентиры по форматам работ и что в них входит. Точную вилку и метрику приёмки фиксируем после бесплатного аудита данных, до старта. Оплату разбиваем на этапы.
- Аудит и оценка данных
- Целевая метрика качества
- Рабочий прототип
- Вывод: масштабировать или нет
- Подготовка и разметка данных
- Обучение и валидация
- Деплой и интеграция по API
- Мониторинг и дообучение
- Индексация и векторизация
- Выбор и настройка LLM
- Интеграция с источниками
- Оценка точности ответов
- Проектирование сценариев
- Логика и инструменты агента
- Интеграция с CRM/ERP/API
- Тестирование и приёмка
Что обычно оплачивается отдельно: разметка больших датасетов силами внешних разметчиков, лицензии на коммерческие LLM-API и платные источники данных, аренда GPU-серверов, а также ежемесячное сопровождение и дообучение после запуска (по отдельному SLA). Всё это мы называем на этапе аудита, до договора.
*Функционал в пакетах примерный, набор работ под каждую задачу индивидуален. *Информация на сайте носит сугубо информационный характер и ни при каких условиях не является публичной офертой, определяемой положениями Статьи 437(2) Гражданского кодекса РФ.
Стек технологий
Языки и ML-фреймворки
Python
PyTorch
TensorFlow
scikit-learn
LLM и RAG
LangChain
Hugging Face
Qdrant- LlamaIndex
- pgvector
Модели
- GigaChat
- YandexGPT
Llama- Qwen
MLOps и инфра
MLflow
Airflow
FastAPI
Docker
Этапы AI/ML-проекта
Каждый этап заканчивается конкретным результатом, по которому вы принимаете решение продолжать. После пилота вы можете остановиться, если модель не достигла целевой метрики — и не платить за полное внедрение.
Аудит данных и цели
Сроки: 1 неделяСмотрим, какие данные есть, их качество, объём и доступность. Формулируем задачу в терминах метрики и даём вердикт go / no-go — стоит ли вообще запускать ML.
PoC / пилот
Сроки: 2–3 неделиСобираем прототип на ваших данных и проверяем, достижима ли метрика. Дешёвый способ проверить гипотезу до большого бюджета.
Подготовка данных
Сроки: 1–3 неделиОчищаем данные, размечаем, конструируем признаки; для RAG — индексируем и векторизуем базу знаний. Качество данных здесь важнее выбора модели.
Обучение и сборка
Сроки: 3–8 недельОбучаем модель, собираем RAG-конвейер или логику агента, подбираем LLM (в т. ч. on-prem под 152-ФЗ). Итеративно улучшаем качество.
Валидация и приёмка
Сроки: 1–2 неделиПроверяем решение на реальных данных по заранее заданной метрике, показываем ошибки, ограничения и граничные случаи.
Внедрение и MLOps
Сроки: 1 неделя + сопровождениеРазворачиваем решение в вашем контуре, настраиваем мониторинг качества, дообучение и борьбу с деградацией модели.
Мы в каталогах и рейтингах
Рейтинги и каталоги
Публикации наших экспертов об ИИ и AI/ML
Разбираем ИИ-агентов, машинное обучение и RAG-системы простым языком: как выбрать подход, подготовить данные и избежать типичных ошибок внедрения.
