Не нужно нанимать специалиста в штат
Если задачи по ИИ возникают несколько раз в месяц, отдельному инженеру может просто не хватать постоянной загрузки.
Внешнего специалиста можно подключать к конкретным встречам, проектам и техническим решениям.
Внешний AI-инженер для бизнеса
Есть задача, где может помочь искусственный интеллект? Подключите AI-инженера без найма специалиста в штат.
Разберём процесс, оценим, нужен ли здесь ИИ, предложим технический подход и определим следующий шаг.
Если одной консультации недостаточно — проверим гипотезу через PoC и только после этого решим, стоит ли переходить к полноценной разработке.
ИИ-консалтинг — от 3 000 ₽/час (Первичная консультация бесплатно)
Сначала проверяем. Потом внедряем
Внедрение ИИ не обязательно начинать с большого проекта.
Сначала нужно понять три вещи:
- решает ли ИИ конкретную задачу;
- можно ли получить приемлемое качество;
- сходится ли экономика решения.
Поэтому мы идём от простого к сложному:
обсуждение задачи → техническая оценка → PoC → MVP → внедрение → эксплуатация
Если достаточно консультации — на ней и заканчиваем.
Если есть техническая неопределённость — собираем небольшой прототип.
Если гипотеза подтверждается — переходим к MVP и рабочему внедрению.
Так бизнес не платит за полноценную систему до того, как станет понятно, что она вообще нужна.
Зачем бизнесу внешний AI-инженер
Не нужно оплачивать разработку вслепую
Сначала разбираем задачу и проверяем гипотезу.
Если решение технически не работает или не имеет экономического смысла, лучше узнать об этом до разработки.
Не нужно сразу строить инфраструктуру
Для первого прототипа не обязательно покупать серверы, разворачивать базы, настраивать модели и собирать отдельный AI-контур.
Гипотезу можно проверить на нашей инфраструктуре, а уже после успешного теста решить, где будет работать итоговая система.
Что можно разобрать уже на первой встрече
Для консультации по внедрению ИИ не требуется готовое техническое задание.
Достаточно описать текущую задачу и желаемый результат.
- Работа с документами
Можно ли автоматически извлекать данные, классифицировать документы, сравнивать условия, находить нужную информацию или готовить черновики. - CRM и внутренние системы
Как подключить ИИ к CRM, базе данных, сайту, ERP или внутреннему сервису и какие действия можно безопасно автоматизировать. - AI-агенты
Нужен ли здесь действительно агент, какие инструменты ему дать и где должен оставаться контроль человека. - Корпоративная база знаний
Как построить AI-консультанта по внутренней документации, регламентам, инструкциям и другим материалам компании. - Коммерческие предложения
Можно ли автоматически собирать КП на основе данных клиента, CRM, каталога, прайс-листов и шаблонов. - AI-функции в существующем продукте
Как добавить ИИ в действующий сайт, сервис или приложение без полной перестройки системы.
Не нужно заранее разбираться в RAG, моделях, векторных базах и оркестрации агентов. Это не домашнее задание для клиента.
Что делает внешний AI-инженер
Инженер разбирает текущий процесс, данные и ограничения, определяет, нужен ли здесь ИИ, предлагает технический подход и следующий шаг.
- Иногда это готовая схема решения.
- Иногда — PoC.
- Иногда оказывается, что обычный алгоритм, API или автоматизация решат задачу дешевле и надёжнее.
И это тоже хороший результат.
Наша задача — не найти применение ИИ любой ценой, а выбрать рациональный способ решить бизнес-задачу.
Проверяем гипотезу через PoC
PoC — небольшой прототип для проверки технической гипотезы.
Например, можно взять реальные документы и проверить точность извлечения данных.
Подключить тестовую базу знаний и оценить качество RAG.
Собрать AI-агента и проверить его работу с API.
Или посчитать, сколько реально будет стоить обработка одной операции.
На этапе PoC проверяем:
- качество результата;
- основные ошибки;
- ограничения;
- скорость работы;
- стоимость эксплуатации;
- возможность интеграции с существующими системами.
Красивый интерфейс на этом этапе вторичен.
Сначала нужно доказать, что сама механика работает.
Что вы получите после первой консультации
После встречи должно стать понятно:
- подходит ли ИИ для этой задачи;
- какой подход имеет смысл использовать;
- какие данные и интеграции потребуются;
- где находятся основные ограничения;
- нужен ли PoC;
- какой следующий шаг рационален.
Если требуется отдельное исследование, полноценное проектирование архитектуры, техническая документация или тестирование на данных компании, такую работу оцениваем отдельно.
Когда внешний AI-инженер подходит лучше штатного специалиста
Внешний формат имеет смысл, если:
- компания только начинает внедрение ИИ;
- задачи появляются периодически;
- пока нет постоянной загрузки на full-time;
- нужно проверить несколько гипотез;
- внутри уже есть разработчики, но не хватает AI-компетенции;
- нужен специалист для отдельных технических решений и пилотов.
Если у компании каждый день есть полноценная работа для нескольких AI-инженеров, собственная команда может оказаться рациональнее.
Мы не пытаемся заменить штат любой ценой. Внешний формат нужен там, где он действительно экономит ресурсы.
Практический опыт
Мы работаем не только с консультациями, но и с реальными AI-системами.
AI-система определения кода ТН ВЭД
Используем несколько уровней проверки: модель, векторную базу официальных документов и внешние API с актуальными данными.
AI-система для определения кода ТН ВЭД >>>
AI-аналитика
Разрабатываем системы, которые получают данные из аналитических сервисов, диагностируют изменения и помогают находить причины роста или падения показателей.
Разработка AI-агентов для бизнеса >>>
RAG и AI-консультанты
Проектируем решения, которые работают с внутренней документацией компании, корпоративными знаниями и специализированными базами.
Поэтому консультация строится не вокруг вопроса «что умеет нейросеть», а вокруг того, как решение будет работать в реальном контуре компании.
Сколько стоит консультация по внедрению ИИ
AI-инженер — от 3 000 ₽/час (Первичная консультация бесплатно)
Подключить AI-инженера
В стоимость входит работа инженера на встрече:
- разбор задачи;
- техническая оценка;
- обсуждение возможных решений;
- определение следующего шага.
Можно начать с одного часа.
PoC, проектирование, разработку, интеграции и инфраструктуру оцениваем отдельно, если они понадобятся.
Частые вопросы
Нет. Можно прийти с описанием процесса, идеи или текущего ограничения.
Если для оценки не хватает данных, определим, что именно нужно собрать.
Да. Инженер может участвовать в обсуждении вместе с разработчиками, руководителем проекта, аналитиком или другими специалистами компании.
Так и скажем.
Иногда обычная автоматизация оказывается проще, дешевле и надёжнее AI-решения.
Да. Для PoC можно использовать нашу тестовую инфраструктуру и только после подтверждения гипотезы решать, где размещать рабочую систему.
Зависит от результата.
Можно закончить на рекомендациях, провести дополнительное исследование, собрать PoC, перейти к MVP или полноценному внедрению.
Есть задача, где может помочь ИИ?
Не обязательно начинать с большого проекта.
Подключите внешнего AI-инженера на один час. Разберём задачу, ограничения и определим, стоит ли переходить к разработке.
Первичная консультация бесплатно | 3 000 ₽ / час