Разработка решений на базе машинного обучения и AI

Находим процессы, где AI дает измеримый эффект, готовим данные, создаем модель и встраиваем ее в работающую IT-систему

01

Что такое AI и ML?

ML (Машинное обучение) — это система, которая находит закономерности в ваших данных быстрее любой аналитической группы.

AI (Искусственный интеллект) — это когда мы берем эти закономерности и превращаем их в автоматические действия: ответы на звонки, проверку документов или прогнозы продаж.

02

Варианты для бизнеса

Готовые решения для бизнеса с расчетом "от". Выберете нужный вариант или закажите индивидуальный проект

Разработка рекомендательных систем

от 400 000
  • Персонализируем товары, контент и следующие шаги пользователей
  • Адаптируем рекомендации под контекст и бизнес-ограничения
  • Интегрируем через API с вашими системами
ПОДРОБНЕЕ

Прогнозирование и предиктивная аналитика для бизнеса

от 200 000
  • Предсказываем будущие продажи, спрос и загрузку мощностей
  • Рекомендуем действия для удержания каждого клиента
  • Интеграция с CRM и автоматическая маршрутизация
ПОДРОБНЕЕ

Разработка LLM и AI-ассистентов для бизнеса

от 400 000
  • Автоматизируем работу с текстами: поиск, ответы, анализ, классификации
  • Настраиваем безопасность, контроль источников и права доступа
  • Интегрируем через API с вашими системами
ПОДРОБНЕЕ

Интеллектуальная обработка документов с AI

от 200 000
  • Автоматизируем ввод данных из счетов, договоров, актов и анкет в ваши учетные системы
  • Распознаем, классифицируем и извлекаем поля с контролем качества и проверками
  • Интегрируем через API с СЭД, ERP, CRM и бизнес-процессами
ПОДРОБНЕЕ

MLOps и сопровождение ML-моделей

от 300 000
  • Обеспечиваем стабильную работу моделей в production с автоматическим мониторингом и оповещениями
  • Управляем версиями данных, кода и моделей для полной воспроизводимости
  • Настраиваем автоматическое переобучение и безопасный откат при ухудшении качества
ПОДРОБНЕЕ

Разработка систем компьютерного зрения

от 200 000
  • Автоматизируем визуальный контроль, поиск дефектов и распознавание объектов
  • Настраиваем под ваши камеры, освещение и требования к скорости
  • Интегрируем через API с вашими производственными системами
ПОДРОБНЕЕ
03

С чего начинать разработку?

Любая разработка AI стартует не с выбора библиотеки, а с ответов на четыре вопроса:

Бизнес-проблема

Что именно не работает?

Стоимость ошибки

Сколько вы теряете, если модель ошибется?

Данные

Где сейчас хранятся ваши данные?

Метрика успеха

Что изменится в цифрах после внедрения?

04

Нужен ли вашему бизнесу AI?

Прежде чем строить сложную инфраструктуру, мы проводим пилот. Это — самый честный способ проверить, принесет ли AI реальную пользу вашему бизнесу

Baseline (Без ML)

Считаем, как бизнес работает сейчас. Нужно ли тут машинное обучение или хватит правила из 5 строк кода?

Качество данных

Проверяем, достаточно ли у вас истории, чтобы модель научилась прогнозировать

Быстрый прототип

Делаем "скелет" модели за 2–4 недели

Критерии продолжения

Заранее оговариваем цифру. Достигли — идем в разработку

05

Где применяется?

ML работает там, где есть повторяющиеся паттерны

Прогнозирование

Рекомендации

Обработка текста

Компьютерное зрение

Интеллектуальная обработка документов

Автоматизация решений

06

Процесс разработки

Прозрачный процесс от анализа до запуска и поддержки

01

Анализ бизнеса и данных

Анализируем задачу, данные и метрику успеха. Определяем, что будем улучшать и как измерим результат

02

Проверка гипотезы

Оцениваем качество и полноту данных. Считаем Baseline (без ML) — возможно, хватит простого правила

03

Быстрый прототип

Создаем "скелет" модели за 2–4 недели. Если метрики не достигают порога — проект стоп

04

Выбор архитектуры и стека

Подбираем архитектуру модели и ML-стек под вашу задачу и инфраструктуру

05

Разработка модели

Создаем промышленную версию модели. Обучаем, валидируем и фиксируем лучший вариант

06

API и интеграции

Проектируем API для связи с CRM, ERP или 1С. Добавляем интерфейс для проверки оператором

07

Тестирование и валидация

Тестируем API на функциональность, нагрузку и безопасность. Проверяем модель на устойчивость

08

Развертывание и MLOps

Разворачиваем в рабочем контуре. Настраиваем мониторинг, дрейф и переобучение

07

Встраивание в процесс

Модель — это ядро. Вокруг него мы строим API, интерфейсы и сценарии, чтобы AI работал внутри ваших процессов

API-шлюз

Отдаем прогнозы в миллисекундах по REST/gRPC в ваши приложения

Интерфейс проверки

Если модель сомневается — передает задачу человеку с подсветкой своего решения

Обратная связь

Собираем действия оператора, чтобы дообучать модель

Обработка исключений

При сбое или аномалии бизнес-процесс не останавливается

08

Эксплуатация и надежность

После запуска мы не исчезаем. Модель остается под контролем — с мониторингом, защитой и автоматическим обновлением

Версионирование

Мониторинг дрейфа

Контроль качества

Автопереобучение

Конфиденциальность

Объяснимость решений

Контроль источников

Ограничения применения

Модель остается точной и безопасной на всем сроке службы. Вы получаете стабильный прогноз, полный контроль над данными и готовность к проверкам регуляторов — без простоев и сюрпризов

09

Отрасли и сферы применения

Разрабатываем ML- и AI-решения для различных отраслей бизнеса

Ритейл

Порталы для розничных сетей

Производство

Автоматизация производственных процессов

Медицина

Информационные системы медучреждений

Образование

Образовательные платформы и LMS

Логистика

Управление логистическими процессами

Финансы

Порталы для финансовых организаций

Строительство

Управление проектами и документооборотом

Крупные компании

Корпоративные решения для Enterprise

10

Примеры реализованных проектов

Кейсы разработки ML- и AI-решений

11

Чем индивидуальная разработка лучше типового решения

Коробочные решения подходят для стандартных задач, но не всегда учитывают реальные процессы компании, требования к безопасности, интеграции и масштабирование. Индивидуальная разработка позволяет создать портал под конкретную бизнес-логику, роли пользователей и внутренние системы

Доработка готовой платформы

  • Быстрый старт
  • Можно использовать как промежуточное решение
  • Подходит, если бизнес-процессы близки к возможностям платформы
  • Но сложные доработки могут стать дорогими и трудными в поддержке

Индивидуальная разработка

  • Функциональность проектируется под процессы компании
  • Можно реализовать сложные интеграции
  • Архитектура учитывает рост нагрузки
  • Гибкая настройка ролей и доступов
  • Безопасность закладывается на этапе проектирования
  • Продукт можно развивать по мере роста бизнеса

Типовое коробочное решение

  • Подходит для базовых сценариев
  • Ограничения по кастомизации

Поможем выбрать подходящий формат разработки

12

Какие данные нужны для оценки проекта

Чтобы предварительно оценить сроки, стоимость и состав работ, нам важно понять бизнес-задачу, доступные данные и системы, с которыми предстоит интеграция

Бизнес-задача и метрика успеха

Источники и структура данных

Объем и качество данных

Доступ к данным и безопасность

Необходимость разметки данных

Инфраструктура и системы для интеграции

Требования к производительности

Требования к безопасности и хранению данных

Наличие гипотезы или готового прототипа

Желаемые сроки и этапность

Требования к эксплуатации и поддержке

Если подробного технического задания пока нет — это нормально. Мы поможем структурировать требования и определить оптимальный состав первой версии проекта

Можно начать с короткого описания задачи — мы зададим уточняющие вопросы и предложим следующий шаг.
13

От чего зависит стоимость

Оцениваем проекты индивидуально с учетом всех факторов

Сложность бизнес-задачи и метрики

Чем сложнее прогноз и жестче требования к точности, тем больше времени на исследование и настройку модели

Количество моделей и подходов

Одна задача может требовать несколько моделей — это увеличивает сложность разработки

Интеграции

Количество и сложность интеграций с CRM, ERP, 1С влияют на сроки разработки API

Сложность интерфейса

Дашборды и интерфейсы проверки решений добавляют время к разработке

Требования к безопасности и конфиденциальности

Шифрование, локализация данных и регуляторы требуют дополнительной проработки

Данные и разметка

Объем, качество и доступность данных определяют время на подготовку

Скорость, нагрузка и инфраструктура

Высокие требования к скорости и количеству прогнозов усложняют архитектуру

Эксплуатация и MLOps

Мониторинг дрейфа, автоматическое переобучение и SLA требуют времени на настройку инфраструктуры

Стоимость проекта зависит от множества факторов. Для точной оценки нам нужно обсудить ваши задачи, текущую инфраструктуру и требования к системе

14

Почему выбирают UniDev

Мы не просто разрабатываем проекты — мы помогаем бизнесу решать задачи

Делаем IT понятным и удобным для бизнеса

Говорим на языке бизнеса, просто и понятно

Масштабируем команду под задачу

Гибко подбираем состав команды под потребности проекта

Реализуем сложные проекты

Опыт работы с enterprise-системами и высокими нагрузками

Помогаем подготовить технические требования

Структурируем задачи, если нет готового ТЗ

Работаем проактивно и без лишней бюрократии

Предлагаем решения, замечаем проблемы до их появления

Поддерживаем и развиваем продукт после запуска

Остаемся с проектом на долгосрочной основе

15

Часто задаваемые вопросы

Ответы на ключевые вопросы о наших IT-продуктах и проектах.

16

Разработка AI и ML-решений для бизнеса

UniDev выполняет разработку AI-решений и систем машинного обучения для бизнеса. Мы проектируем индивидуальные ML-сервисы, которые встраиваются в существующие процессы и помогают автоматизировать работу с данными, находить закономерности, прогнозировать показатели и сокращать объем ручных операций. Решение создается под конкретную задачу компании, доступные источники данных, требования к точности и условия промышленной эксплуатации.

Разработка системы искусственного интеллекта может включать подготовку и анализ данных, выбор архитектуры, обучение и проверку моделей, создание API и пользовательских интерфейсов, интеграцию с корпоративными системами и развертывание в рабочем контуре. В зависимости от задачи применяются прогнозные модели, рекомендательные алгоритмы, LLM и AI-ассистенты, компьютерное зрение, интеллектуальная обработка документов и другие подходы машинного обучения.

Кастомная AI-разработка подходит компаниям, которым нужно не экспериментальное решение, а управляемый инструмент, связанный с текущей IT-инфраструктурой и бизнес-метриками. UniDev может начать с пилота, проверить гипотезу на данных заказчика, а затем масштабировать решение и подготовить его к стабильной эксплуатации. Такой подход позволяет оценивать эффект AI не по демонстрации технологии, а по измеримому результату в конкретном процессе.