Внедряем ИИ в бизнес.
Не упуская деталей.
Интеграция языковых моделей, умные workflow, AI-сервисы под ключ.
Продуманные решения для бизнеса
Четыре направления AI-интеграции для бизнеса и медиа
Интеграция языковых моделей
Внедряем LLM в бизнес-процессы: интеллектуальная обработка документов, AI-ассистенты для сотрудников, автоматизация поддержки клиентов, предиктивная аналитика.
Умные workflow и автоматизация
Проектируем и автоматизируем цепочки задач: маршрутизация и классификация обращений, интеллектуальный поиск по базам знаний, автоматическая обработка входящих данных.
Корпоративные AI-сервисы под ключ
Разрабатываем внутренние сервисы с нейросетями: knowledge base с AI-поиском, корпоративные AI-ассистенты, системы предиктивной аналитики.
Контент-пайплайны для медиа
Создаём кастомные решения для генерации фото и видео-контента: автоматизация контент-продакшена, batch-генерация креативов, version control.
Продукты CognifyLabs
Публичные проекты компании
Платформа-агрегатор нейросетей
Нейросети, веб-поиск, генерация и редактирование изображений в одном интерфейсе. Конкурентный доступ к ведущим мировым AI-моделям с оплатой российскими картами.
Перейти на bestLLM→API для бизнеса и разработчиков
Pay-as-you-go доступ к зарубежным нейросетям. Единый API, оплата из России, выгодные цены на токены. Для компаний и разработчиков.
Связаться→Проекты для бизнеса
Кейсы внедрения AI в корпоративные процессы
Задача: Ручная проверка сотен контрагентов занимала до 3 дней на компанию. Требовалось автоматизировать сбор и анализ данных из десятков источников.
Решение: Разработали AI-пайплайн, агрегирующий данные из ЕГРЮЛ, ФНС, арбитражных дел, СМИ и других источников. Языковая модель анализирует риски и формирует сводный отчёт.
Результат: Время проверки — с 3 дней до 7 минут. Точность выявления рисков — 94%. Обработано 15 000+ контрагентов.
Технологии: LLM (fine-tuned), Python, FastAPI, PostgreSQL, ELASTIC
Задача: Менеджеры тратили до 40 минут на расчёт одной заявки. Ошибки в расчётах приводили к убыткам до 5% от стоимости заказа.
Решение: Создали ML-модель, извлекающую параметры упаковки из текста заявок и PDF-чертежей. Интегрировали с ERP-системой для автоматического расчёта стоимости материалов и производства.
Результат: Время обработки заявки — с 40 до 3 минут. Ошибки расчёта — снижены на 92%. Пропускная способность отдела выросла в 4 раза.
Технологии: Computer Vision, LLM, Python, ERP API, PostgreSQL
Задача: Менеджеры тратили 25% рабочего времени на заполнение CRM после звонков. 30% важной информации из разговоров терялось.
Решение: Интегрировали speech-to-text и LLM в существующую CRM. Система расшифровывает звонки, извлекает ключевую информацию (договорённости, возражения, контакты), заполняет карточку клиента и формирует задачи.
Результат: Экономия 12 часов в неделю на менеджера. Полнота данных в CRM выросла на 65%. Скорость реакции на обращения — +40%.
Технологии: Whisper, LLM, CRM API, Python, Redis
Задача: Сотрудники использовали личные аккаунты в публичных AI-сервисах, что создавало риски утечки конфиденциальных данных и невозможность контроля.
Решение: Разработали корпоративный AI-портал с единым доступом к GPT-4, Claude, Gemini через внутренний прокси. Реализовали SSO, аудит запросов, квоты по отделам, RAG на внутренней документации.
Результат: 500+ сотрудников переведены на корпоративный доступ. Утечки данных — 0. Экономия на API-токенах — 35% за счёт централизованных тарифов.
Технологии: LLM Proxy, SSO (Keycloak), RAG, Python, Next.js, PostgreSQL
Готовы внедрить AI в ваш бизнес?
Расскажите о задаче — предложим решение с измеримым результатом.
Оставить заявку→Свяжемся в течение 2 часов