Пн-Пт 9:00-18:00 (МСК)
hello@resolventagroup.ru
Внедрение ИИ для бизнеса
Разрабатываем и внедряем AI-системы для среднего и крупного бизнеса: корпоративных ассистентов, поиск по внутренним данным, обработку документов и автоматизацию бизнес-процессов на базе LLM. Встраиваем ИИ-модули в действующие приложения и источники данных, проверяем на реальных сценариях и доводим до промышленной эксплуатации.
Старт за 2–4 недели • от 3 500 ₽/час
Команда от 2 человек • Срок от 6 месяцев
Почему нам доверяют сложные проекты
AI-first подход
Сложные проекты в 5–10 раз быстрее без потери качества
14 лет в разработке
Разрабатываем крупные ИТ-проекты с 2012 года
Лидер рейтингов Рунета
№1 по Laravel, №2 по Symfony, №1 по ИИ-решениям
4+ года срок партнерства
Не разовые задачи, а долгое партнерство
ИНТЕГРАЦИЯ ИИ В БИЗНЕС-ПРОЦЕССЫ
РАЗРАБОТКА ЦИФРОВЫХ ПРОДУКТОВ
С какими задачами приходят к нам
Готовые инструменты искусственного интеллекта изначально не связаны с данными компании, отраслевыми терминами и правилами внутренних систем. В бизнес-процессе модель подключаем к документам, каталогам, CRM или ERP и определяем, какие операции автоматизируются, а где требуется сотрудник.
Сотрудники тратят время на поиск информации
Документы и регламенты хранятся в разных системах, а обычный поиск требует точной формулировки и возвращает длинный список материалов. В такой ситуации RAG-ассистент находит нужные фрагменты по смыслу и готовит ответ на основе внутренних источников. Сотрудники быстрее получают сведения для поддержки клиентов, продаж и внутренних задач.
Подробнее: о разработке RAG-систем
Поиск не понимает запросы клиентов
Поиск по точному совпадению не находит товары, услуги или документы, если пользователь допустил опечатку либо использовал другую формулировку. Чтобы повысить релевантность, настраиваем AI-поиск с учетом синонимов, морфологии, характеристик и приоритетов выдачи. Пользователь быстрее находит нужную позицию в каталоге.
Документы и обращения разбирают вручную
Сотрудники читают резюме, договоры, заявки и письма, копируют сведения в корпоративные системы и направляют материалы ответственным. Для таких задач разрабатываем LLM- и NLP-модули, которые извлекают данные, классифицируют документы и маршрутизируют обращения. Объем ручной обработки и количество ошибок при переносе информации сокращаются.
ИИ нужно встроить в действующую систему
Коробочный AI-сервис работает отдельно от CRM, ERP или корпоративного приложения и не учитывает внутренние роли и бизнес-правила. Программный модуль на базе LLM подключаем к необходимым данным и операциям. Сотрудник использует AI-функцию в привычной системе, а процесс не приходится переносить в отдельный сервис.
Подробнее: о разработке ПО для автоматизации
РАЗРАБОТКА И ВНЕДРЕНИЕ ИИ ПОД КЛЮЧ
РАЗРАБОТКА ЦИФРОВЫХ ПРОДУКТОВ
Как мы решаем задачи
Сначала описываем бизнес-сценарий: какие данные использует система, что она выполняет самостоятельно и когда подключается сотрудник. Затем выбираем показатели приемки: точность извлечения данных, релевантность поиска, полноту ответа или время обработки. Эти параметры проверяем на документах и запросах заказчика, после чего согласуем состав AI-системы, источники данных и границы автоматизации.
На стоимость внедрения ИИ влияют количество сценариев и источников данных, готовность корпоративных материалов, сложность интеграций, требования к доступу и планируемая нагрузка. До начала работ заказчик понимает состав проекта, ограничения и показатели приемки.
Способ автоматизации зависит от характера задачи. Операции с однозначными правилами выполняет обычная программная логика, для прогнозирования используем ML-модели, для ответов по корпоративным материалам применяем RAG. LLM и AI-агенты подходят для обработки свободного текста и последовательностей связанных действий.
Актуальность ответов RAG-системы зависит от источников знаний, прав пользователей и частоты обновления информации. Документы разбиваются на смысловые фрагменты, дополняются метаданными и загружаются в поисковый индекс. Полнотекстовый и семантический поиск объединяем, когда нужно учитывать точные формулировки, синонимы и смысл запроса. От этих настроек зависит, какие материалы получит LLM для подготовки ответа.
Проверочная выборка для внедрения LLM включает документы, типовые запросы и сложные случаи. Корпоративный ассистент оцениваем по полноте и соответствию ответов источникам; поиск — по релевантности выдачи; обработку документов — по точности извлеченных полей. При недостатке данных система может задать уточняющий вопрос, обратиться к источнику или передать задачу сотруднику.
После запуска отслеживаем полноту ответов, время обработки, ошибки и стоимость запросов. Новую модель, промпт или поисковый индекс проверяем на той же выборке, чтобы сравнить показатели с действующей версией. Журнал запросов помогает разбирать спорные ответы и пополнять набор проверочных случаев.
Подробнее 🡦
Скрыть 🡥
Качество можно проверить
Приемка строится на согласованных показателях для поиска, ассистента или обработки документов. Заказчик видит, как AI-система справляется с его материалами и запросами.
Права доступа сохраняются
Роли и разрешения исходных систем учитываются при обращении AI-системы к корпоративным данным. Сотрудники получают информацию в пределах установленных для них доступов.
Расходы видны заранее
Расчет учитывает стоимость моделей, инфраструктуры и планируемую нагрузку. Заказчик сопоставляет расходы на эксплуатацию AI-системы с ожидаемым эффектом для бизнеса.
Направления внедрения
искусственного интеллекта /
RAG-СИСТЕМЫ И БАЗЫ ЗНАНИЙ
Корпоративные ассистенты ищут информацию во внутренних документах и регламентах и формируют ответы на основе найденных материалов. Подходят для поддержки, продаж и внутренних служб.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ПОИСК
Семантический поиск учитывает смысл запроса, синонимы, морфологию и опечатки. Ранжирование можно настраивать с учетом характеристик данных, действий пользователей и бизнес-приоритетов.
АНАЛИТИКА И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
ML-модели анализируют исторические данные и помогают прогнозировать спрос, потребность в запасах и другие показатели. Точность проверяется относительно текущего способа планирования.
ОБРАБОТКА ДОКУМЕНТОВ
LLM- и NLP-модули извлекают сведения из договоров, счетов, резюме и заявок, классифицируют материалы и направляют их ответственным сотрудникам.
ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ И РЕКОМЕНДАЦИИ
Рекомендательные системы используют историю действий и характеристики пользователя, чтобы подбирать товары, услуги или контент. Правила выдачи связываются с ассортиментом и приоритетами бизнеса.
АВТОМАТИЗАЦИЯ ОПЕРАЦИЙ
AI-агенты выполняют последовательности действий по заданным правилам: обрабатывают обращения, готовят данные и запускают операции в корпоративных приложениях. Исключения передаются сотруднику.
Отраслевая специализация /
При внедрении ИИ учитываем структуру отраслевых данных, действия пользователей и правила действующих систем. Основные направления опыта Resolventa — электронная коммерция, платформы подбора специалистов, B2B и корпоративное ПО.
Электронная коммерция и ритейл
Интеллектуальный поиск для товарных каталогов, персонализация выдачи и рекомендательные системы. Resolventa разработала собственный SaaS-продукт на базе Elasticsearch для поиска в интернет-магазинах.
HR и платформы подбора специалистов
NLP-парсинг резюме и вакансий, поиск кандидатов по навыкам и местоположению, работа с многоязычными каталогами. Эти сценарии реализованы в Onsiter Marketplace и Onsiter VMS.
B2B и корпоративные системы
Корпоративные ассистенты, обработка документов и интеграция LLM с внутренними приложениями. Подходит компаниям, которым нужно использовать ИИ при работе с регламентами, обращениями, CRM и ERP.
Формат работы и модели оплаты /
УСИЛЕНИЕ КОМАНДЫ
(TEAM AUGMENTATION)
от 1 000 000 ₽/мес
Интегрируем специалистов с AI-экспертизой в вашу команду разработки. Они не просто закрывают задачи — делятся стандартами, помогают выстраивать процессы и повышают общий уровень технической экспертизы.
Подходит компаниям с собственным отделом разработки, которым нужно нарастить ресурс или закрыть пробел в компетенциях.
Наши принципы /
ЧИСТЫЙ И ПОДДЕРЖИВАЕМЫЙ КОД
Разрабатываем AI-системы по стандартам чистого кода и отраслевым best practices. Структура кодовой базы позволяет безопасно добавлять новые функции и масштабировать решение спустя годы после запуска — без дорогостоящего рефакторинга.
МНОГОУРОВНЕВЫЙ КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА
Надежность кода обеспечивается автоматизированным тестированием на трех уровнях — модульном, интеграционном и E2E — и обязательным перекрёстным code review. Это снижает количество ошибок и обеспечивает обмен экспертизой внутри команды.
БЫСТРОЕ ВНЕДРЕНИЕ ИЗМЕНЕНИЙ
Используем CI/CD на всех проектах: изменения автоматически проходят проверку и деплоятся на сервер. Новые функции AI-системы становятся доступны пользователям без простоев и плановых остановок сервиса.
МАСШТАБИРУЕМАЯ АРХИТЕКТУРА
Микросервисный подход и API-first архитектура позволяют подключать новые AI-модели сторонних провайдеров и расширять функциональность системы с минимальными изменениями в существующем коде.
Практический пример создания ИИ поиска /
Создали собственный SaaS-продукт для умного поиска в интернет-магазинах
Разработали облачный сервис интеллектуального поиска для электронной коммерции с использованием технологий машинного обучения. Реализовали семантический анализ запросов, автоматическую индексацию товарных каталогов и аналитику поведения пользователей. Создали систему поиска на базе ИИ, которая работает без нагрузки на серверы клиентов.
ЗАДАЧА:
Создать коммерческий AI-продукт умного поиска для интернет-магазинов на разных CMS (1С-Битрикс, OpenCart, WordPress, CS-Cart, InSales). Система должна понимать естественный язык, исправлять опечатки и раскладку, распознавать синонимы, находить товары по характеристикам. Требования: интеграция за 15 минут, поддержка каталогов от 5 тысяч до 1 млн товаров, работа без нагрузки на серверы клиентов.
ТЕХНИЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ:
Построили облачную SaaS-платформу на PHP (Symfony), MySQL и ElasticSearch. При разработке ИИ поиска использовали готовые алгоритмы ML для семантического анализа запросов, триграммный поиск для исправления опечаток и раскладки, морфологический анализ русского языка. Автоматическая обработка YML-фидов с готовыми модулями для популярных CMS. Внедрение нейросети для поиска позволило системе понимать контекст запросов, а не только ключевые слова.
Ключевые технические компоненты:
- Векторная индексация и RAG-подход для семантического поиска на основе AI;
- Автоподсказки на базе ML и поведенческого анализа;
- Ранжирование по популярности и маржинальности;
- RESTful API для интеграции с e-commerce платформами;
- Аналитика с метриками эффективности поиска;
- Управление синонимами без технических знаний.
РЕЗУЛЬТАТ:
Создали коммерческий продукт, которым пользуются сотни интернет-магазинов. Интеграция от 15 минут и обработка запросов за 20-50 мс без нагрузки на клиентские серверы. Рост конверсии до 30% — пользователи поиска покупают в 1.7 раза чаще. Получили статус резидента Сколково, представили сервис в Маркетплейсе 1С-Битрикс.
AI-first подход к разработке
Мы встроили ИИ во все этапы разработки, от анализа требований до тестирования. Это ускоряет сложные проекты в 5–10 раз. При этом ИИ помогает инженерам работать быстрее, но не заменяет их: архитектуру, ревью кода и погружение в ваш бизнес по-прежнему ведут senior-разработчики. Поэтому скорость не идет в ущерб надежности.
СТЕК ТЕХНОЛОГИЙ
Backend
Frontend
Mobile
QA
PHP, Symfony, Laravel, MySQL, PostgreSQL, ElasticSearch, RabbitMQ, Redis, Memcached
Javascript, Typescript, React, Vue.js, HTML5, CSS3, LESS/SASS/SCSS
Kotlin, Swift, Flutter, PWA
PHPUnit, Codeception, Selenium
В разы быстрее и дешевле
Сложный кастомный продукт, требующий лет и десятков миллионов, выходит на рынок кратно быстрее и за меньший бюджет.
Инженеры заняты главным
ИИ берет рутину на себя, а команда концентрируется на архитектуре и бизнес-логике вашего проекта.
Экспертиза остается за человеком
ИИ ускоряет работу, но понимание ваших задач и ответственность за результат остаются за командой.
СТЕК ТЕХНОЛОГИЙ
Backend
Frontend
Mobile
QA
PHP, Symfony, Laravel, MySQL, PostgreSQL, ElasticSearch, RabbitMQ, Redis, Memcached
Javascript, Typescript, React, Vue.js, HTML5, CSS3, LESS/SASS/SCSS
Kotlin, Swift, Flutter, PWA
PHPUnit, Codeception, Selenium
Часто задаваемые вопросы /
Какой минимальный размер проекта по внедрению AI вы берете в работу?
Специализируемся на разработке масштабных AI-решений для среднего и крупного бизнеса. Минимальные условия для старта:
- Бюджет от 4 млн рублей
- Срок от 6 месяцев
- Команда от 3 специалистов
Реализуем сложные проекты с нестандартной архитектурой: RAG-системы и корпоративные базы знаний, интеллектуальный поиск на ElasticSearch, автоматизацию бизнес-процессов на базе LLM. Берем на себя полный цикл — от проектирования архитектуры до запуска и поддержки.
Как формируется команда для проекта по внедрению ИИ?
Подбираем состав под конкретную задачу в четыре этапа: анализируем требования → подбираем специалистов с опытом аналогичных AI-проектов → назначаем тимлида → проводим погружение в проект через серию установочных встреч.
В команду входят бэкенд-разработчики (PHP/Symfony/Laravel), фронтенд (React, Vue.js), мобильная разработка (Kotlin, Flutter) и QA. Все специалисты уже работали вместе — это исключает время на «притирку» и обеспечивает старт в течение 2–4 недель с момента первого контакта.
ЧЕМ ЗАКАЗНАЯ РАЗРАБОТКА AI-РЕШЕНИЙ ОТЛИЧАЕТСЯ ОТ ГОТОВЫХ SAAS-ИНСТРУМЕНТОВ?
Готовые SaaS-решения решают типовые задачи, но имеют ограничения: нет доступа к вашим корпоративным данным, невозможна глубокая интеграция с CRM и ERP, ограничены сценарии кастомизации. Заказная разработка строится под конкретные бизнес-процессы.
Например, RAG-система на базе LLM, обученная на внутренней документации компании, даёт принципиально другое качество ответов по сравнению с универсальным чат-ботом. То же касается умного поиска: поисковая система, дообученная на реальном каталоге и поведении ваших покупателей, конвертирует на 20–30% лучше коробочного решения.
Как оценить эффективность от внедрения AI в бизнес-процессы?
Фиксируем метрики успеха до начала разработки — не после. Для каждого типа решений свои KPI:
- Автоматизация документооборота — сокращение времени обработки;
- Предиктивная аналитика — точность прогнозов vs. исторический baseline;
- Рекомендательные системы — рост конверсии и среднего чека;
- RAG-ассистенты — скорость и точность ответов, снижение нагрузки на поддержку.
После запуска устанавливаем мониторинг производительности и проводим регулярный анализ ROI. Результат сравниваем с показателями до интеграции — в цифрах, а не в ощущениях.
Актуальную стоимость внедрения ИИ под ваш проект рассчитываем индивидуально — после ИИ-аудита и фиксации метрик успеха.
ЧТО ТАКОЕ RAG И КОГДА ЭТА ТЕХНОЛОГИЯ НУЖНА БИЗНЕСУ?
RAG (Retrieval-Augmented Generation), или генерация, дополненная поиском по корпоративной базе знаний, — архитектурный подход, при котором существующая языковая модель перед формированием ответа обращается к внешней базе данных компании: документам, регламентам и т.п. Это устраняет главный недостаток обычных LLM — галлюцинации и устаревшие данные.
RAG нужен, когда бизнесу требуется корпоративный ИИ-ассистент, работающий на актуальных внутренних данных: отвечает на вопросы сотрудников по регламентам, помогает менеджерам быстро находить информацию в CRM, обрабатывает входящие запросы на основе базы знаний поддержки. Типичный результат внедрения — сокращение времени на поиск информации на 60–70%.
Можно ли начать с пилотного проекта, чтобы оценить качество работы?
Да, и мы это рекомендуем. Предлагаем два формата входа:
Пилотный проект: MVP AI-решения с четко определенными сроками и бюджетом. Минимальный срок — 4 недели, бюджет от 650 000 ₽. Позволяет быстро проверить гипотезу и оценить потенциальный эффект до инвестиций в полномасштабное внедрение.
ИИ-аудит для действующих систем: анализируем бизнес-процессы и определяем, где AI даст максимальный ROI. Результат — стратегия внедрения с приоритизацией задач и оценкой окупаемости каждого решения.
После успешного пилота масштабируем систему с учётом полученного опыта и особенностей вашего бизнеса.
Наши награды /
1 МЕСТО
Рейтинг Рунета
2025 год
Рейтинг агентств по поддержке и развитию сайтов на Laravel (Lumen)
2 МЕСТО
Рейтинг Рунета
2025 год
Рейтинг агентств по поддержке и развитию сайтов на Symfony
1 МЕСТО
Рейтинг Рунета
2025 год
Рейтинг агентств по поддержке и развитию сайтов в Новосибирске
1 МЕСТО
Рейтинг Рунета
2025 год
Рейтинг агентств по поддержке ИИ-решений
Отзывы клиентов /
Профессиональные разработчики
Resolventa — это группа профессиональных разработчиков, которые работают в соответствии с лучшими практиками современной архитектуры программного обеспечения.
Они влились в нашу команду, и не только подстроились под наши процессы, но и улучшили их.
Дополнительное преимущество работы с Resolventa — это то, что первый контакт берёт на себя Дмитрий, опытный разработчик программного обеспечения. Вместо того, чтобы работать с менеджером, который ничего не знает о том, что вам нужно, вы имеете дело с кем-то, кто может правильно и честно оценить ваш проект и посоветовать лучшую стратегию развития. Итог — эти ребята великолепны и могут создавать программное обеспечение, которое будет масштабироваться вместе с вашим бизнесом.
Читать весь отзыв
Свернуть
Project Manager. Janus Trade Group. Starship
Опыт работы с большими порталами
Помощь и советы Дмитрия помогли нам с настройкой огромного портала. У него большой опыт работы с крупными веб-проектами, при этом с ним можно прямо и быстро обсудить любую задачу.
Нам было приятно работать с ним во время консультаций, и мы продолжим общение на этапе разработки.
Читать весь отзыв
Свернуть
Founder & CEO. Wein.plus
Четко и в установленный срок
В команде работают отличные профессионалы. Они пишут качественное ПО в установленные сроки и с минимальным количеством ошибок благодаря своим знаниям, навыкам и вниманию к деталям.
Они быстро и четко понимают требования и не нуждаются в подробных спецификациях. С ними приятно работать, искренне рекомендую.
Читать весь отзыв
Свернуть
CTO. SHRED
Трудолюбивые разработчики
Команда Resolventa — трудолюбивые и очень опытные разработчики, скорее всего, одни из лучших, которых вы сможете найти. Если вам нужны коммуникабельные full-stack разработчики,
разбирающиеся в PHP, не ищите дальше: Resolventa — это ваш выбор.
Читать весь отзыв
Свернуть
CTO. Right People Group. Onsiter
Подробнее о внедрении ИИ для бизнеса /
ИИ-стратегия для бизнеса
Процесс внедрения ИИ в бизнес
Преимущества внедрения AI в бизнес-процессы
Типичные задачи, решаемые с помощью ИИ
ИИ-СТРАТЕГИЯ ДЛЯ БИЗНЕСА
Прежде чем заказать внедрение ИИ, компании важно понять, какие процессы автоматизировать в первую очередь и какой архитектурный подход выбрать. Мы помогаем сформировать чёткую дорожную карту цифровой трансформации — от приоритизации задач до выбора между файн-тюнингом готовой модели и разработкой собственного решения.
- АНАЛИЗ ГОТОВНОСТИ К ВНЕДРЕНИЮ ИИ. Оцениваем существующую IT-инфраструктуру, качество и доступность корпоративных данных, зрелость процессов. Определяем, какие данные потребуют очистки и структурирования перед обучением моделей, выявляем технические и организационные барьеры.
- ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРИОРИТЕТНЫХ НАПРАВЛЕНИЙ. Выявляем бизнес-процессы с максимальным потенциалом для ИИ-автоматизации. Для каждого направления рассчитываем ожидаемый ROI и трудоёмкость реализации — это позволяет выстроить последовательность внедрения с быстрой отдачей на первых этапах.
- УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ И БЕЗОПАСНОСТЬ. Разрабатываем стратегию сбора, хранения и управления данными с учётом требований 152-ФЗ. Проектируем векторные базы данных для RAG-систем, определяем политику доступа к корпоративным данным для LLM-интеграций.
- ПЛАН МАСШТАБИРОВАНИЯ. Формируем поэтапный план расширения AI-решений по мере достижения результатов на пилотных направлениях. Архитектура проектируется с запасом: добавление новых моделей и сервисов не требует переработки системы целиком.
ПРОЦЕСС ВНЕДРЕНИЯ ИИ В БИЗНЕС
Интеграция AI-решений в бизнес-процессы требует системного подхода. Мы реализуем внедрение нейросетей и LLM через пятиэтапный процесс, который минимизирует риски и обеспечивает измеримый результат на каждом шаге.
- ИИ-АУДИТ И РАЗРАБОТКА СТРАТЕГИИ.
Анализируем бизнес-процессы, определяем задачи с наибольшим потенциалом для автоматизации. Выбираем архитектурный подход: RAG-система для работы с корпоративными данными, файн-тюнинг модели под отраслевую специфику или настройка AI-агентов для оркестрации сложных многошаговых сценариев. Оцениваем ROI каждого решения до старта разработки. Результат этапа — четкий план внедрения ИИ под ключ с зафиксированными метриками успеха и бюджетом. - СБОР И ПОДГОТОВКА ДАННЫХ.
Определяем источники данных, разрабатываем пайплайны сбора и хранения. Проводим очистку, разметку и обогащение датасетов. Для RAG-систем формируем векторные базы данных с эмбеддингами. - РАЗРАБОТКА И ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛЕЙ.
Настраиваем и дообучаем существующие модели машинного обучения на подготовленных корпоративных данных. При необходимости выполняем файн-тюнинг базовых LLM — GPT, YandexGPT, GigaChat или открытых моделей — под отраслевую специфику задачи. Тестируем и валидируем результаты, корректируем параметры до достижения целевых метрик. - ИНТЕГРАЦИЯ И МАСШТАБИРОВАНИЕ.
Встраиваем настроенные AI-модели и разработанное ПО в существующую IT-инфраструктуру через API. Реализуем оркестрацию ИИ-сервисов для сложных многошаговых сценариев. Обеспечиваем масштабируемость системы под рост нагрузки без деградации производительности. - ОБУЧЕНИЕ КОМАНДЫ И ПОДДЕРЖКА.
Обучаем сотрудников работе с новыми AI-инструментами — от рядовых пользователей до технических администраторов. Обеспечиваем мониторинг качества работы моделей и их актуализацию по мере изменения бизнес-требований.
ПРЕИМУЩЕСТВА ВНЕДРЕНИЯ AI В БИЗНЕС-ПРОЦЕССЫ
Интеграция AI-решений даёт измеримые операционные и стратегические преимущества. На основе реализованных проектов мы выделили пять ключевых эффектов, которые получают компании после внедрения нейросетей и LLM-систем.
- Сокращение операционных затрат на 20–40%.
Автоматизация рутинных операций — обработка документов, классификация запросов, формирование отчётов — высвобождает ресурс сотрудников для задач, требующих экспертизы. Корпоративные ИИ-ассистенты на базе RAG снижают нагрузку на поддержку и внутренние коммуникации. - Скорость принятия решений.
Предиктивные модели сокращают время от получения данных до управленческого решения с дней до минут. Интегрированные AI-инструменты анализируют актуальные данные в режиме реального времени — это критически важно там, где цена запоздалого решения высока. - Глубокая интеграция с существующей инфраструктурой.
Не требуем менять CRM, ERP или корпоративные порталы — AI-решения встраиваются поверх существующих систем через API. Это сокращает стоимость услуг внедрения ИИ и исключает риски, связанные с миграцией данных и заменой действующих систем. - Масштабируемая архитектура без переработки.
Проектируем AI-системы с учётом импортозамещения и долгосрочного развития: смена базовой LLM-модели или добавление новых источников данных не требует переработки всей системы. Архитектура адаптируется к новым требованиям без остановки сервиса. - Долгосрочное партнерство, а не разовая поставка.
Средний срок работы с клиентами — 4+ года. После запуска мы продолжаем развивать систему: актуализируем настройки моделей, расширяем сценарии применения, сопровождаем цифровую трансформацию бизнеса на каждом этапе роста. Результат: №1 по поддержке ИИ-решений в Рейтинге Рунета 2025.
ТИПИЧНЫЕ ЗАДАЧИ, РЕШАЕМЫЕ С ПОМОЩЬЮ AI
Наша компания предоставляет услуги внедрения ИИ и разработки ПО для интеграции AI-решений в бизнес — ниже направления, в которых Resolventa имеет реализованный опыт и измеримые результаты.
RAG-СИСТЕМЫ И КОРПОРАТИВНЫЕ ИИ-АССИСТЕНТЫ
Для корпоративных ассистентов на базе LLM применяем подход разработки RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation) с подключением внутренних данных. Модель обращается к векторной базе данных с эмбеддингами документов, регламентов и баз знаний — и формирует точный ответ без галлюцинаций. Поддерживаем интеграцию с отечественными LLM: YandexGPT, GigaChat.
Примеры задач:
- Корпоративный ИИ-ассистент для ответов на вопросы сотрудников по внутренней документации;
- Чат-бот поддержки клиентов на базе базы знаний компании;
- Автоматическая обработка входящих запросов с маршрутизацией по подразделениям;
- Поиск по корпоративным архивам и CRM-данным в режиме диалога.
Для задач поиска и навигации по большим массивам данных применяем подход разработки AI-поиска.
Реализованный пример: корпоративный семантический поиск для маркетплейса Onsiter — 11 стран, 20 000 резюме, NLP-парсинг профилей из загружаемых документов.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ДОКУМЕНТОВ
NLP-системы для автоматического извлечения, классификации и маршрутизации данных из неструктурированных документов. Обрабатывают договоры, счета, накладные и регуляторную документацию без участия человека. Сокращают время обработки на 80–90% и минимизируют ошибки ручного ввода.
Примеры задач:
- Автоматическое извлечение данных из договоров, счетов и накладных;
- Классификация входящей документации и маршрутизация по ответственным;
- Проверка соответствия документов нормативным требованиям;
- Формирование аналитических отчётов на основе массивов документов.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ
Предиктивные модели на базе машинного обучения выявляют скрытые закономерности в исторических данных и прогнозируют развитие ситуаций с высокой точностью. Применяются для стратегического планирования там, где цена ошибки высока.
Примеры задач:
- Прогнозирование спроса и оптимизация товарных запасов;
- Предсказание оттока клиентов и вероятности конверсии;
- Динамическое ценообразование на основе множества факторов;
- Моделирование рисков и сценарный анализ.
ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ И РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
Настроенные AI-агенты на базе существующих моделей формируют индивидуальный клиентский опыт в реальном времени: анализируют поведение пользователей, адаптируют контент и рекомендации под каждый профиль.
Примеры задач:
- Персонализированные товарные рекомендации для e-commerce;
- Адаптивные сценарии коммуникации по профилю клиента;
- Индивидуальные предложения и программы лояльности;
- Автоматическая генерация персонализированного контента.
АВТОМАТИЗАЦИЯ КОММУНИКАЦИЙ
Чат-боты и AI-агенты, разработанные на базе существующих LLM и интегрированные в каналы коммуникации, обрабатывают входящие запросы, консультируют клиентов и решают типовые задачи без участия оператора. Снижают операционные затраты на поддержку и ускоряют время ответа.
Примеры задач:
- Многоканальные ИИ-ассистенты для клиентской поддержки;
- Интеллектуальная маршрутизация обращений к специалистам;
- Автоматизация рутинных консультаций и FAQ;
- Мониторинг и анализ обратной связи от клиентов.
ОПТИМИЗАЦИЯ ОПЕРАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Системы на базе машинного обучения анализируют текущие процессы, выявляют узкие места и предлагают оптимальные сценарии распределения ресурсов. Применяются в логистике, производстве и управлении инфраструктурой.
Примеры задач:
- Оптимизация логистических маршрутов и управление складскими запасами;
- Интеллектуальное планирование производства и загрузки оборудования;
- Предиктивное обслуживание оборудования и инфраструктуры;
- Автоматизация контроля качества через анализ производственных данных.
Расскажите о своей задаче /
Чтобы мы заранее подготовились к разговору по вашему проекту, заполните форму обратной связи. Изучим всю информацию и договоримся на удобное для вас время общения. Подготовим оценку в течение 3-х рабочих дней.
Свяжитесь с нами любым удобным способом и получите консультацию у Дмитрия - нашего руководителя.
Дмитрий Панькин
Основатель компании Resolventa, team lead, системный архитектор, Senior PHP (Laravel, Symfony) разработчик с опытом программирования более 20 лет.
Разработка сложного программного обеспечения для бизнеса
ОФИС В РОССИИ
г. Новосибирск, ул. Семьи Шамшиных, 12
ОФИС В КАЗАХСТАНЕ
г. Астана, р-н Сарайшык, пр. Рахымжан Кошкарбаев, д. 10/1 н.п. 18
ООО «РезоСофт»
ИНН 5406820356
ОГРН 1225400010098
ЧЕМ МОЖЕМ ПОМОЧЬ
КОМПАНИЯ
НАПРАВЛЕНИЯ РАЗРАБОТКИ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ СТЕК
© 2012 - 2026 компания Resolventa - заказная разработка IT-продуктов
