ШІ-консалтинг та оцінка готовності

Більшість корпоративних ШІ-проєктів зазнають невдачі не на етапі експлуатації. Вони провалюються значно раніше — через невпорядковані дані, непристосовану до цього архітектуру та витрати на хмарні сервіси, яких ніхто не закладав у бюджет. Протягом 3–4 тижнів ми проводимо аудит вашої технічної готовності, тестуємо потенційні моделі на ваших реальних даних і формуємо безпечну дорожню карту впровадження ще до того, як ви інвестуєте капітал чи залучите команду інженерів.

Послуги

Стартова

ШІ розробка

Послуги

Стартова

ШІ розробка

ШІ-консалтинг та оцінка готовності

Як ми це вирішуємо

Базовий формат співпраці

3–4-тижневий спринт із фіксованою вартістю, під час якого ми проводимо аудит інфраструктури даних, тестуємо малі мовні моделі (SLM) на ваших реальних датасетах, моделюємо вартість запиту при масштабуванні та формуємо безпечну дорожню карту впровадження ще до того, як ви почнете писати продакшен-код.

Структурована діагностика

Ми усуваємо типові підводні камені, через які зазнають невдачі 90% пілотних ШІ-проєктів: проводимо стрес-тестування якості даних, пропускної здатності API та юніт-економіки на репрезентативних навантаженнях, доводячи технічну життєздатність рішення ще до залучення команди інженерів.

Ключові переваги

3-4 тижні

Спринт із

фіксованою ціною

Спринт із

фіксованою ціною

65%

Прогнозоване

скорочення трудовитрат

Прогнозоване

скорочення трудовитрат

100%

Моделювання витрат

до старту інвестицій

Моделювання витрат

до старту інвестицій

Ключові переваги

3-4 тижні

Спринт із

фіксованою ціною

65%

Прогнозоване

скорочення трудовитрат

100%

Моделювання витрат

до старту інвестицій

Огляд кейсів

Ознайомтеся з історіями клієнтів

PoC з оптимізації шведського e-commerce маркетплейсу

Реалізували комплексний PoC (перевірку життєздатності ШІ-рішення) для e-commerce компанії з асортиментом понад 500 товарів: протестували компактні мовні моделі та фреймворки комп’ютерного зору для автоматизованої оптимізації товарних карток.

RealPlus: платформа нерухомості в Нью-Йорку

Провели переднапроєктне дослідження і розробили дорожню карту модернізації ПЗ, що дозволило реструктуризувати застарілу брокерську архітектуру, яка охоплює 80% ринку нерухомості Нью-Йорка.

Світовий виробник хімічної продукції (ASK Chemicals)

Провели етап дослідження та проєктування архітектури для системи управління знаннями на базі генеративного ШІ, що дозволило виїзним спеціалістам шукати властивості смол і отримувати стислі зведення документів із посиланнями на першоджерела.

Переваги

Швидка оцінка доцільності та визначення обсягу робіт

Перевіряємо технічну життєздатність і якість даних ще до написання продакшен-коду чи залучення інвестицій.

Подолання 90% розриву в продуктивності ШІ

Забезпечуємо прозорість на рівні топменеджменту та обґрунтовану юніт-економіку, щоб ваші ініціативи не поповнили ряди корпоративних ШІ-проєктів, які так і не принесли вимірюваної віддачі.

Узгодження з керівництвом і моделювання ROI

Досягаємо єдиного бачення серед стейкхолдерів завдяки прозорому моделюванню вартості токенів і прогнозуванню юніт-економіки.

Вибудовування безпеки та правил управління даними

Встановлюємо чіткі межі входу даних, протоколи анонімізації та захисні механізми комплаєнсу ще до етапу розгортання.

Індустрії у фокусі

E-Commerce та цифрові маркетплейси

Автоматизована каталогізація товарів, мультимодальне перетворення зображень у категорії таксономії та оптимізація товарних карток.

Корпоративний ритейл і комерційні операції

Аналітика комунікацій у продажах, профілювання заперечень клієнтів і пайплайни оптимізації доходу.

Виробництво та хімічна промисловість

Централізована індексація документів, багатомовний пошук і системи запитань-відповідей (Q&A) щодо технічних специфікацій.

PropTech і транзакційні платформи

Модернізація застарілих шарів даних, декомпозиція монолітів і управління складними базами об'єктів нерухомості.

Швидкий і адаптивний процес

Наш Delivery-процес

Гіпотези, обсяг робіт та аудит даних

Визначаємо ключові операційні вузькі місця, каталогізуємо ізольовані сховища даних (data silos) та встановлюємо чіткі межі для роботи з конфіденційною інформацією.

Технічна доцільність і мапування систем

Оцінюємо архітектури моделей, інтеграційні обмеження та вимоги до інфраструктури.

Прогнозування вартості токенів і моделювання ROI

Формуємо прозорі прогнози вартості одного запиту та оцінюємо витрати на інфраструктуру при масштабуванні в продакшені.

Презентація результатів та дорожня карта

Надаємо поетапний план розробки, схеми інтеграції та підсумкову рекомендацію для топменеджменту щодо доцільності запуску проєкту.

Швидкий і адаптивний процес

Наш Delivery-процес

Гіпотези, обсяг робіт та аудит даних

Технічна доцільність і мапування систем

Оцінюємо архітектури моделей, інтеграційні обмеження та вимоги до інфраструктури.

Прогнозування вартості токенів і моделювання ROI

Презентація результатів та дорожня карта

Швидкий і адаптивний процес

Наш Delivery-процес

Гіпотези, обсяг робіт та аудит даних

Технічна доцільність і мапування систем

Оцінюємо архітектури моделей, інтеграційні обмеження та вимоги до інфраструктури.

Прогнозування вартості токенів і моделювання ROI

Презентація результатів та дорожня карта

Швидкий і адаптивний процес

Наш Delivery-процес

Гіпотези, обсяг робіт та аудит даних

Технічна доцільність і мапування систем

Оцінюємо архітектури моделей, інтеграційні обмеження та вимоги до інфраструктури.

Прогнозування вартості токенів і моделювання ROI

Презентація результатів та дорожня карта

Що ви отримуєте

Аудит готовності даних та екосистеми

Комплексна оцінка структурованих і неструктурованих масивів даних.

Оцінка технічної доцільності

Поглиблена валідація запропонованих типів моделей, API та хмарної інфраструктури.

Прогноз вартості токенів та юніт-економіки

Прозорий розрахунок бюджету з оцінкою витрат на промпти, пошук даних і хмарну інфраструктуру під час масштабування.

Проєкт архітектури безпеки

Повністю задокументована схема, що деталізує вхідні потоки даних, межі доступу та журнали аудиту для корпоративних команд безпеки.

Поетапна дорожня карта впровадження

Послідовний, пріоритизований план розгортання, синхронізований із вашими бюджетними циклами.

Підсумковий звіт для керівництва

Структурований звіт з оцінкою доцільності, результатами тестування та чіткою рекомендацією щодо подальших інвестицій.

Code editor displaying JavaScript logic for AI consulting readiness assessment against a blue technology background

Наші гарантії: безпека, інтелектуальна власність і контроль

Жодного навчання публічних моделей: закриті дані клієнта ніколи не використовуються для тренування загальнодоступних ШІ-моделей.

100% право власності клієнта: усі напрацювання, прототипи, код та архітектурні схеми повністю належать вашій компанії.

Процеси в межах бюджету: прямий контроль вартості кожного запиту гарантує, що ШІ-системи працюватимуть у визначених фінансових рамках.

Ідеальне рішення для компаній, які:

Цей формат створено для технічних команд із реальними бізнес-завданнями, які ще не певні, чи справді ШІ є оптимальним інструментом для їх вирішення, або ж які вже витратили бюджет на проєкти, що забуксували й не принесли вимірюваного ROI. Ви отримуєте чіткі технічні докази й обґрунтований бізнес-кейс, необхідні для погодження проєкту з топменеджментом перед залученням серйозного капіталу — при цьому ваші закриті дані залишаються надійно захищеними й у повній відповідності до вимог комплаєнсу.

Поширені запитання

Скільки триває спринт з оцінки готовності до ШІ (AI Readiness Sprint)?

Від 3 до 4 тижнів за фіксованою вартістю, з можливістю провести додатковий одноденний воркшоп для топменеджменту.

Чи потрібно нам повністю очистити дані перед стартом?

Ні. Одне з головних завдань спринту — саме провести аудит якості даних, стану їхньої розмітки та доступності пайплайнів.

Як ви гарантуєте безпеку наших закритих даних під час спринту?

Ми працюємо за суворою гарантією «Жодного навчання публічних моделей»: ваші внутрішні схеми, бізнес-логіка та тестові дані ніколи не використовуються для тренування зовнішніх моделей. Усі тестування проводяться в ізольованих середовищах з очищеними даними, з використанням анонімізованих метаданих або через локальні ендпоінти.

Давайте поспілкуємося!