ИИ-продукты и приложения
ИИ-продукты и приложения
Учитываем отраслевые особенности, стратегические цели компании и существующую IT-инфраструктуру.

Разработка AI-решений для автоматизации компаний в России, СНГ и по всему миру

Разрабатываем кастомные AI-продукты и приложения под конкретные задачи бизнеса: от интеллектуальных ассистентов до аналитических платформ и автоматизации внутренних процессов. Учитываем отраслевые особенности, стратегические цели компании и существующую IT-инфраструктуру.

Мы создаем масштабируемые решения на базе современных LLM-моделей, включая GPT и Claude, GigaChat и другие, обеспечивая безопасную интеграцию ИИ в ключевые бизнес-процессы бизнеса

Предлагаем полный цикл — от идеи и проектирования архитектуры до запуска, масштабирования и технической поддержки.

Направления

Четыре направления, с которыми к нам приходят чаще всего. Каждое запускается отдельно, а при необходимости собирается в одно решение под вашу инфраструктуру.
01
ИИ-ассистенты для контроля и продаж
Диалоговые ассистенты, которые подключаются к сайту, мессенджерам и CRM: отвечают на вопросы клиентов, квалифицируют обращения и передают их менеджеру с уже собранным контекстом. Ассистент обучается на ваших регламентах и базе знаний, поэтому отвечает в терминах вашего бизнеса, а не общими формулировками. Для отдела продаж это дополнительная линия обработки обращений без расширения штата.
02
ИИ-платформы и интранет-системы
Внутренние платформы, где модель работает с корпоративными данными: поиск по документам, сводки по проектам, подготовка отчётов и аналитических выборок. Доступ разграничивается по ролям, а состав данных для обучения согласуется на этапе архитектуры. Такие системы снимают с сотрудников рутинный поиск информации и собирают знания компании в одном месте.
03
ИИ-автоматизация бизнес-процессов
Связка языковых моделей и RPA для задач, которые сегодня выполняются вручную: разбор входящих писем и заявок, перенос данных между CRM, ERP и почтой, проверка и заполнение документов. Каждый процесс описывается и документируется, результат любого шага можно проверить, а сценарий — масштабировать на смежные отделы. Мы начинаем с пилота на узком участке, чтобы эффект был виден в цифрах до полноценного внедрения. Персональные данные обрабатываются и хранятся на серверах в России в соответствии с законодательством.
04
Индивидуальные решения
Продукты, которые не собираются из готовых модулей: отраслевые модели, сложные интеграции, нестандартные сценарии обработки данных. Начинаем с пилота на ограниченном объёме задач, подтверждаем ценность на реальных данных и только после этого разворачиваем решение целиком. Такие проекты начинаются с разбора данных и ограничений, а не с выбора модели. Если задача решается готовым инструментом, мы скажем это прямо.
опыт
Работаем с ИИ не как с экспериментом, а как с частью продакшена —
и в своих продуктах, и в проектах заказчиков
Разработали и запустили ИИ-приложение CalMePlease, которое входит в Топ-5 рейтинга «Здоровье» сервиса Product Radar
01
Входим в Топ-20 разработчиков решений на базе ИИ для образования и обучения по версии Рейтинга Рунета 2025
02
Одни из первых на российском рынке запустили ИИ-ассистента для сайта Neuralismo.ru
03
Разработали приложение GetContent AI, которое генерирует контент и медиастратегию для социальных сетей
04
Входим в Топ-3 разработчиков на стеке Nuxt.js по версии Рейтинга Рунета 2025
05
Генерируем до 30% кода с помощью ИИ, ряд тестовых проектов запущен без кода, написанного человеком
06
Комбинируем GPT-модели с корпоративной разработкой для комплексных задач автоматизации
07

Выгоды внедрения AI-автоматизации в 2026 году

В 2026 году искусственный интеллект окончательно переходит из категории экспериментов в категорию инфраструктурных решений. Для крупного бизнеса это уже не вопрос тренда, а вопрос конкурентоспособности и управляемости.

AI-автоматизация становится частью операционной модели компании — так же, как когда-то стали обязательными ERP-системы или облачные решения.

Сокращение издержек

Главный эффект внедрения AI — это перераспределение ресурсов. Рутинные операции, анализ массивов данных, подготовка отчетов, первичная обработка документов и клиентских запросов выполняются быстрее и с меньшими затратами.

Компания не просто сокращает издержки — она меняет структуру затрат. Высококвалифицированные специалисты перестают тратить время на повторяющиеся задачи и концентрируются на стратегической работе. Это напрямую влияет на маржинальность и скорость роста.

В 2026 году ИИ рассматривается как инвестиционный актив с измеримым экономическим эффектом, а не как технологический эксперимент.

Увеличение скорости принятия решений

Современные рынки требуют реакции в режиме реального времени. AI-платформы анализируют данные быстрее, чем традиционные аналитические отделы, выявляют закономерности и формируют управленческие выводы.

Для финансовых структур, девелоперов, eCommerce и B2B-компаний это означает cокращение времени между событием и управленческим решением. А значит, стратегическое преимущество и оптимизация роста

Мы фиксируем целевые показатели до внедрения, чтобы эффект можно было подтвердить, а не описать словами. Без этого любые выводы о пользе остаются впечатлением.

Масштабирование процессов без роста затрат

Один из ключевых факторов 2026 года — возможность масштабировать бизнес без пропорционального увеличения команды.

AI-инфраструктура позволяет обслуживать больший объем клиентов, контрактов и данных без линейного роста фонда оплаты труда. Это особенно важно для компаний, выходящих на новые рынки или работающих в нескольких юрисдикциях.

Рутина уходит модели, а спорные и ответственные случаи остаются человеку — так растёт объём без роста штата. Долю автоматической обработки отслеживаем и показываем в отчётности.

Контроль рисков и устойчивость

В условиях усложняющегося регулирования и роста требований к прозрачности процессы должны быть управляемыми и предсказуемыми.

AI помогает выявлять аномалии, снижать влияние человеческого фактора и повышать точность обработки данных. Для юридических и финансовых компаний это становится фактором устойчивости и репутационной безопасности.

Все действия модели журналируются, поэтому решение можно разобрать и объяснить проверяющему. Для отраслей с требованиями к прозрачности это обязательное условие, а не опция.

Этапы

Работу почти всегда начинаем с пилота на узком участке: так эффект виден в цифрах до того, как принято решение о полноценном внедрении. Порядок этапов при этом стандартный, но требования к данным фиксируются до проектирования, а не после.
01
Обсуждение задачи и целевых результатов
Уточняем бизнес-цели, ключевые задачи и желаемые результаты от внедрения ИИ. Анализируем текущие процессы, определяем зоны для автоматизации и формируем набор целевых метрик. Закладываем прочную основу для будущего технологического решения Здесь же фиксируем, какие данные модель увидит, а какие не должна видеть ни при каких условиях. От этого зависит выбор между внешними и локальными моделями.
02
Архитектура и дизайн, согласование модели
Формируем техническую архитектуру: выбираем тип модели, источники данных, инструментальные среды и алгоритмы. С заказчиком согласуем ключевые гипотезы, ограничения и параметры реализации. Устанавливаем чёткие рамки и требования к решению.
03
Пилотирование проекта, выпуск MVP
Разрабатываем стартовую модель автоматизации или продукта для проверки ключевых функций в действии. MVP запускается в контролируемой среде и демонстрирует базовую ценность технологии. Команда получает обратную связь и корректирует вектор дальнейшего развития.
04
Апробация, отладка обучения модели
Модель обучается на релевантных данных, проходит тестирование и последовательную донастройку. Улучшаем точность, устраняем ошибки и добиваемся стабильной работы в реальных условиях. Повышаем доверие к технологии со стороны конечных пользователей.
05
Промышленная эксплуатация
Интегрируем модель или автоматизацию в существующую инфраструктуру, настраиваем мониторинг и регулярное обновление. Обеспечиваем масштабирование и техническую поддержку. Решение становится частью бизнес-процессов и начинает стабильно работать под нагрузкой.
На чём строим решения
Технологии
Языковые модели
GPT
Claude
GigaChat
YandexGPT
DeepSeek
Qwen
Интеграции
CRM
ERP
Почта
Мессенджеры
BI-системы
Внутренние чаты
Веб-платформа
Vue.js
Nuxt.js

Для каких сегментов мы можем предложить готовые решения

Готовые наработки у нас есть не во всех отраслях, и мы говорим об этом прямо: там, где опыта нет, проект начинается с исследования и стоит дороже. Ниже — сегменты, в которых мы уже собрали отраслевые сценарии и понимаем ограничения по данным. В каждом из них внедрение начинается не с выбора модели, а с разбора того, какие данные модель увидит.

Юридический и корпоративный сегмент

В корпоративном секторе искусственный интеллект дает один из самых быстрых и измеримых эффектов. AI-решения позволяют ускорить анализ договоров и судебной практики, структурировать внутренние базы знаний, готовить первичные правовые заключения и стандартизировать подготовку документов. Для крупных фирм это означает снижение нагрузки на старший управленческий персонал, рост пропускной способности команды и повышение маржинальности проектов без увеличения штата.

Финансы и консалтинг

Финансовый сектор требует высокой точности, управляемости и прозрачности процессов. Преднастроенные AI-модули помогают автоматизировать подготовку аналитических отчетов, обрабатывать большие массивы данных, выявлять аномалии и поддерживать внутренние регламенты. Это усиливает управленческую аналитику, сокращает время принятия решений и снижает операционные риски, что особенно важно в условиях ужесточающегося регулирования.

Девелопмент и недвижимость

В сфере девелопмента искусственный интеллект помогает систематизировать инвестиционные расчеты, анализировать параметры проектов и ускорять подготовку коммерческих материалов. AI может структурировать данные по объектам, формировать маркетинговые описания и поддерживать работу с клиентскими запросами. В результате ускоряется цикл сделки и повышается прозрачность внутренних процессов.

eCommerce и ритейл

Для eCommerce AI становится инструментом масштабирования. Преднастроенные решения позволяют анализировать поведение клиентов, улучшать персонализацию, автоматизировать клиентскую поддержку и оптимизировать карточки товаров. Это напрямую влияет на LTV, конверсию и скорость обработки заказов, создавая конкурентное преимущество на насыщенном рынке.

B2B компании с документарной нагрузкой

Компании, работающие с тендерами, контрактами и сложными согласованиями, получают значительный эффект от автоматизации. AI помогает ускорить подготовку коммерческих предложений, структурировать входящие запросы и стандартизировать внутренние процессы. Это снижает зависимость от человеческого фактора и сокращает цикл сделки.

Образование

В образовании AI помогает масштабировать обучение без потери качества. Интеллектуальные ассистенты могут сопровождать студентов, адаптировать образовательные материалы под уровень подготовки и анализировать прогресс. Для университетов и корпоративных учебных центров это означает персонализацию обучения, автоматизацию проверки заданий и повышение вовлеченности учащихся. В EdTech-проектах AI становится ядром продукта, формируя конкурентное преимущество на международном рынке.

Медицина

В медицинском секторе внедрение AI требует особой аккуратности и соблюдения требований к защите данных. При правильной архитектуре решения могут автоматизировать первичную обработку медицинской документации, поддерживать врачей в анализе данных и оптимизировать внутренние административные процессы. Это снижает операционную нагрузку на персонал, ускоряет работу с пациентскими данными и повышает управляемость клиники. Важно, что AI в медицине рассматривается как вспомогательный инструмент, усиливающий экспертизу специалистов, а не заменяющий ее.

Нам доверяют

Корпоративный бизнес
Медицинская группа «EMC», группа «НефтеТрансСервис», компании группы «Полипластик»
Юридические услуги. Налоговые консультанты. Family Office
«Orion Partners» (ex. Linklaters, White & Case, Cleary Gottlieb), BGP Family Office, «LEVEL Legal Services» (ex. Hogan Lovells),  МЭФ Консалтинг (топ-3 налоговых консультантов России), «Verba.Legal»,  «Кучер, Кулешов, Максименко» (ex. Deveboice), «Sirota&Partners», «Рыбалкин, Горцунян, Дякин»«Никольская Консалтинг» (ex. Herbert Smith), «Яковлев и Партнеры, «EmetLaw», «Lobster Group», «Восход» (ex. White & Case, Baker Botts, DLA Piper), «AlpineTax»«NIMBUS.Legal» (ex. Никитин, Манойло, ex. Право и Практика), и многие другие
eCommerce
Мульти-брендовый бутик GrandeBoutique.ru,  ShiTrendy.com и приложение ShiTrendy, магазины товаров для дома и мебели DeepHouse.pro, VremyaSna.ru и MyRoomy.com, бренд Twyn.ru, сервисы доставки готового питания Yummum.ru и Hraniteltela.ru, сеть ресторанов «Епонский Городовой»
Сервисы и приложения
Образовательная платформа «EdPRO» (топ-3 рынка дополнительного образования России), приложение для сопровождения бухгалтерского учета «ЦСБ», сервис AI-ассистентов Neuralismo.ru, GPT-based ассистент для здорового питания CalMePlease

Результаты клиентов

Продажи растут, прибыль тоже. Сильно подросли продажи сегмента мужской одежды. Сайт стал гораздо красивее, в нем стал удобнее поиск для клиентов. Лично для меня огромный плюс, что стало удобно пользоваться админкой. Она легчайшая, простейшая, просто подарок для маркетолога ― двигаешь что хочешь и куда хочешь.
Ульяна Оржеховская
Интернет-маркетолог Grande Boutique
Интерьвью с заказчиком
Наши ожидания от работы полностью оправдались. Ребята проявили профессионализм, креативность и ответственность в выполнении задач. Мы сотрудничаем до сих пор ― улучшаем функционал, вносим новые фишки в сайт и приложение.
Рустам Алибеков
Руководитель ShiTrendy.com
Интерьвью с заказчиком
Оцениваем сайт высоко. Скорость работы сайта, качество и плавность анимаций, общий стиль и выделение на фоне остальных - круто
Конверсия хорошая. Сайт конвертирует реальные заявки и ещё были звонки и переходы в наши мессенджеры
Богдан Царелунга
Руководитель маркетинга Lobster Group
Ребята подошли к задаче комплексно, сначала изучили ЦА, аналоги, продумали сценарии. Использовали Flutter и это большой плюс тк проект получился кроссплатформенным, технологически свежим, и что важно, легко поддерживаемым. Приложением ежедневно пользуются наши студенты. Огромное спасибо всей команде. Крутая работа, классный кейс
Марат Шаниязов
CTO Международной академии EDPRO
Нам нравится сайт) Мы также получаем положительную обратную связь: стильный, лаконичный, точный. Дотьюнили контент и будем менять некоторые стоковые визуалы. Вероятно изменим цвет кнопки на главном экране, но пока оставили оранжевый) Спасибо за работу!
Алена Шукалович
Директор по развитию Kaloy.ru
Продажи растут, прибыль тоже. Сильно подросли продажи сегмента мужской одежды. Сайт стал гораздо красивее, в нем стал удобнее поиск для клиентов. Лично для меня огромный плюс, что стало удобно пользоваться админкой. Она легчайшая, простейшая, просто подарок для маркетолога ― двигаешь что хочешь и куда хочешь.
Ульяна Оржеховская
Интернет-маркетолог Grande Boutique
Интерьвью с заказчиком
Наши ожидания от работы полностью оправдались. Ребята проявили профессионализм, креативность и ответственность в выполнении задач. Мы сотрудничаем до сих пор ― улучшаем функционал, вносим новые фишки в сайт и приложение.
Рустам Алибеков
Руководитель ShiTrendy.com
Интерьвью с заказчиком
Оцениваем сайт высоко. Скорость работы сайта, качество и плавность анимаций, общий стиль и выделение на фоне остальных - круто
Конверсия хорошая. Сайт конвертирует реальные заявки и ещё были звонки и переходы в наши мессенджеры
Богдан Царелунга
Руководитель маркетинга Lobster Group
Ребята подошли к задаче комплексно, сначала изучили ЦА, аналоги, продумали сценарии. Использовали Flutter и это большой плюс тк проект получился кроссплатформенным, технологически свежим, и что важно, легко поддерживаемым. Приложением ежедневно пользуются наши студенты. Огромное спасибо всей команде. Крутая работа, классный кейс
Марат Шаниязов
CTO Международной академии EDPRO
Нам нравится сайт) Мы также получаем положительную обратную связь: стильный, лаконичный, точный. Дотьюнили контент и будем менять некоторые стоковые визуалы. Вероятно изменим цвет кнопки на главном экране, но пока оставили оранжевый) Спасибо за работу!
Алена Шукалович
Директор по развитию Kaloy.ru

Частые вопросы

Коротко отвечаем на то, что чаще всего спрашивают до старта проекта.
01

С чего начать, если задача сформулирована только в общих чертах?

Это нормальная точка входа. На первой встрече разбираем процессы как они работают сейчас, находим места, где уходит время, и оцениваем, где ИИ даст измеримый эффект, а где выгоднее обойтись без него. По итогам вы получаете перечень пригодных для автоматизации сценариев и приоритеты — даже если дальше решите ничего не запускать.
02

Можно ли обучить модель на наших документах и регламентах?

Да, это типовой сценарий: ассистент отвечает по вашей базе знаний, а не по общим данным из интернета. Состав документов, глубина доступа и правила обновления базы согласуются на этапе архитектуры. Если данные не должны покидать периметр, разворачиваем открытую модель в вашем контуре.
03

Где будут храниться наши данные?

Возможны разные схемы размещения — от облачных моделей до контуров с ограниченным доступом. Под требования 152-ФЗ о локализации персональных данных разворачиваем решение на серверах в России и используем только российские модели или модель в вашем контуре. Конкретный вариант зависит от того, с какими данными работает решение, и фиксируется до начала разработки.
04

Какие модели вы используете и можно ли выбрать конкретную?

Работаем с GPT, Claude, GigaChat, YandexGPT, а также с китайскими моделями — DeepSeek и Qwen. Выбор модели — часть проектирования: он зависит от языка, характера задач, требований к скорости и ограничений по размещению данных. Под 152-ФЗ — только российские модели или модель в вашем контуре. Если у вас есть предпочтение или уже оплаченный доступ к конкретной модели, отталкиваемся от него.
05

Как понять, что решение действительно работает?

На старте фиксируем целевые метрики — например, долю обращений, обработанных без участия человека, или время подготовки документа. Пилот запускается в контролируемой среде и проверяется на реальных данных: если модель не выходит на согласованные показатели, продолжаем донастройку до промышленной эксплуатации. Показатели фиксируем письменно до внедрения, чтобы сравнение было честным.
06

Что происходит после запуска?

Решение не остаётся без присмотра: настраиваем мониторинг качества ответов, обновляем интеграции при изменениях в API и дорабатываем сценарии по мере появления новых задач. Формат и объём поддержки согласуются отдельно. Качество ответов проверяем регулярно: модели и API меняются, и без присмотра решение деградирует незаметно.
07

Обязательно ли сразу разрабатывать большой продукт?

Нет. Чаще правильнее начать с пилота на одном процессе: он быстрее показывает реальную ценность и стоимость владения. Масштабирование на другие отделы — следующий шаг, и решение о нём принимается по результатам пилота.
Сделаем демо на ваших данных
Что нужно сделать
Корпоративный сайт
Автоматизация процесса
Приложение
eCommerce
Смарт аналитика
Аудит продукта
Посадочная страница
Mini App
Личный кабинет
AI-сотрудник
Нужна консультация
Сроки работ
Срочно
В течение месяца
В течение квартала
До полугода
До года
Не важны
Файлы
Выбрать
Контакты
Позвонить
Удобнее в Whatsapp
Удобнее в Telegram
подписка
Фиксированный пакет
трудочасов ежемесячно
Подробнее
TM
Часы на любые задачи, с оплатой
исходя из фактических трудо-затрат
Подробнее
hello@mrktng.bz
Москва
Большая Новодмитровская, 23
+7(495)090-77-28На связи с 10.00 до 19.00
TG Channel
Пишем о бизнесе,
технологиях и будущем
Подписаться