🔴ЗАТРАТЫ И РИСКИ: СОБСТВЕННАЯ NLP-МОДЕЛЬ ИЛИ LLM?

▶️ СОБСТВЕННАЯ NLP-МОДЕЛЬ

Когда компания разрабатывает решение «под себя», она получает максимальную гибкость и полный контроль над данными.

Важно, что такой подход даёт возможность глубже прорабатывать нетиповые задачи и напрямую управлять процессами обучения модели.

Да, нужны инвестиции в инфраструктуру, но если компания видит в ИИ стратегическое преимущество и готова вкладываться в развитие, результат может превзойти ожидания — особенно в узких нишах, где готовые решения не закрывают все потребности.

▶️ ГОТОВАЯ LLM

Для быстрого старта отличным выбором может стать уже обученная языковая модель: вы получаете мощный инструмент без долгого цикла разработки.

Это особенно полезно, когда сами задачи более «типовые» — вроде анализа клиентских отзывов или генерации текстов.

При грамотной работе с поставщиком и настройке среды можно добиться баланса между скоростью внедрения и сохранением контроля над критическими участками.

▶️ ВЫВОД

Оба пути — свой движок или готовая модель — могут дать сильный толчок для развития бизнеса. Главное, заранее понимать, какие именно задачи решает ИИ и насколько глубоко вы готовы в них инвестировать.

Если нужно решение «здесь и сейчас», LLM может стать быстрым подспорьем. Если ваши процессы требуют особой точности и уникальных сценариев, собственная модель раскрывается на всю мощь.

Мы помогаем выбрать оптимальный маршрут и внедрить ИИ-технологии так, чтобы они работали на конкретные бизнес-результаты.

Let’s Scale! — Внедрение ИИ | Автоматизация

▶️ НАПОМИНАЕМ:

У нас есть готовый файл с 50 примерами ИИ-автоматизации, которые помогают экономить ресурсы и масштабировать ваш бизнес.

Хотите увидеть, как все это работает на практике? Напишите нам — пришлём вам этот полезный файл.

❌ Укажите вашу нишу, и мы дополнительно поделимся тремя решениями, которые можно внедрить именно в ВАШЕМ бизнесе.

🔤 ИИ-АГЕНТЫ: КАК ВЫРВАТЬСЯ В ЛИДЕРЫ СЕГОДНЯ

По данным исследования ict.moscow, компании, внедрившие ИИ-агентов в 2024 году, увеличили операционную эффективность на 25-30%.

Где ваш бизнес в этой гонке?

▶️ Что происходит сегодня:

В логистике ИИ-агенты сокращают время обработки заказов на 40%.

В ритейле снижают ошибки прогнозирования спроса в 3 раза.

Финансовые сервисы используют их для мониторинга транзакций с точностью 99%.

Это не будущее — это реальность 2025 года. Агенты анализируют данные в режиме реального времени, адаптируются под изменения рынка и автоматизируют до 70% рутинных процессов.

▶️ Как внедрять сейчас:

1️⃣ Выбрать процесс-«донор». Например, клиентскую аналитику или управление запасами — там, где больше всего потерь времени и денег.

2️⃣ Интегрировать за 2-3 недели. Не нужно ждать месяцы — можно быстро запустить пилотный проект и просчитать окупаемость.

3️⃣ Масштабировать то, что дало результат. Успешные кейсы из исследования показывают: ROI от 200% за счет снижения издержек и роста скорости решений.

⏸Ссылка на исследование

⭐️ Бесплатно проконсультируем по внедрению индивидуального ИИ-агента в ваши процессы - просто напишите нам.

Let’s Scale! — Внедрение ИИ | Автоматизация

⭐️ ПАРТНЁРСКАЯ ПРОГРАММА Let's Scale! 10% С КАЖДОГО ПРОЕКТА

Ваш клиент или знакомый ищет решения для автоматизации бизнес-процессов? Предложите ему индивидуальное ИИ-решение.

Запишите его на бесплатную консультацию, дальше мы берем процесс на себя: проведем переговоры, организуем демонстрации и заключим договор. После этого вы получаете 10% от стоимости внедрения.

▶️ ВЫГОДА ДЛЯ ВАС

Вы зарабатываете, не вкладывая время и усилия в сделку. Мы самостоятельно доводим клиента до подписания контракта.

А ваши контакты получают доступ к передовым ИИ-решениям, которые помогут им экономить деньги и время.

▶️ ЧТО МЫ ДАЁМ ВАМ ДЛЯ РАБОТЫ

Презентации, разборы реальных кейсов и экспертную поддержку на всех этапах. Вы сможете уверенно говорить о наших решениях, зная, что за вами команда профессионалов.

▶️ КАК НАЧАТЬ?

Напишите нам - мы подробно расскажем о программе, заключим соглашение и поможем вам сделать первый шаг.

Let’s Scale! — Внедрение ИИ | Автоматизация

🇷🇺 РОССИЙСКИЕ LLM-МОДЕЛИ — КТО В ЛИДЕРАХ НА АПРЕЛЬ 2025

Сейчас у нас уже есть несколько рабочих моделей от крупнейших компаний:

🔴Сбер активно продвигает свою GigaChat, которая умеет писать тексты на русском языке, разбирать большие объёмы данных.

🔴 Яндекс отвечает YandexGPT — модель, которую обновили этой весной и теперь используют не только в чат-ботах, но и для сложного анализа клиентских обращений и маркетинговых кампаний. YandexGPT 5 Pro в бенчмарках показывает себя не хуже ChatGPT 4o.

🔴Т-Банк имеет собственную LLM и внедряет решения в финансовую аналитику и клиентские сервисы, а VK развивает внутренние решения на базе больших языковых моделей, интегрируя их в соцсети и рекламные платформы.

▶️ Почему отечественные модели набирают обороты?

1️⃣ Во-первых, их обучают на русскоязычных датасетах, так что ответы часто более точны и релевантны.

2️⃣ Во-вторых, данные остаются в России и обрабатываются под локальными стандартами безопасности. Для бизнеса это особенно важно, если в проекте есть конфиденциальная информация.

В реальных кейсах предприниматели, которые уже используют российские LLM-решения, отмечают, что им проще контролировать, как и где хранятся данные.

⭐️ Найдем ИИ-решение для вашего бизнеса, которое принесёт измеримую в цифрах пользу - экономия денег, времени сотрудников, просто напишите нам!

Let’s Scale! — Внедрение ИИ | Автоматизация

💵 АВТОМАТИЗАЦИЯ РАДИ АВТОМАТИЗАЦИИ: КАК НЕ СЖЕЧЬ БЮДЖЕТ

Компании внедряют ИИ-системы, а через полгода перестают использовать.

Не потому что технологии плохие.

А потому что автоматизация работала вхолостую.

▶️ КАК ИЗБЕЖАТЬ ОШИБОК?

Сначала задайте вопрос - «Какую проблему решаем?»:

Сокращение времени обработки заказов?
Рост конверсии?
Устранение ошибок?

Если ответа нет — не двигайтесь дальше.

🔴 Замеряйте влияние на прибыль, а не «крутость» системы.

Простой скрипт для email-рассылок, экономящий 100 часов в месяц, лучше собственной NLP-модели, которой никто не пользуется.

🔴 Тестируйте на ограниченном участке.

Запустите пилот в одном отделе. Сработало — масштабируйте. Нет — ищите причину, а не вкладывайтесь дальше.

⭐️ Нужен аудит автоматизации или пилот с измеримым результатом?

Напишите нам — измерим в деньгах эффективность внедрения ИИ в ваш бизнес.

Let’s Scale! — Внедрение ИИ | Автоматизация

📸 УМНЫЙ ИИ-БОТ НА УПАКОВКЕ: КАК УВЕЛИЧИТЬ ПРОДАЖИ И ЛОЯЛЬНОСТЬ

Стоимость привлечения клиентов продолжает расти, а покупатели легко забывают о бренде сразу после первой покупки.

🔴Сегодня уже недостаточно просто привлечь внимание — важно его удержать.

Мы разработали решение, которое позволяет брендам, производителям, ритейлерам и селлерам на маркетплейсах сделать это легко и эффективно.

▶️ Наш инструмент — это умный ИИ-чат-бот, активируемый покупателем через QR-код прямо на упаковке товара.

Покупатель просто сканирует код и попадает в увлекательный диалог, где его ждёт геймификация, персональные предложения и мотивация возвращаться снова.

Каждое взаимодействие с чат-ботом автоматически собирает важные данные о клиенте, которые передаются в вашу CRM.

ИИ-бот мотивирует покупателей повторять покупки через розыгрыши, акции и персональные бонусы.

▶️ В результате внедрения вы снижаете расходы на привлечение новых клиентов, повышаете частоту повторных покупок и увеличиваете lifetime value каждого покупателя.

🔅 Хотите увидеть, как это сработает для вашего продукта?

Напишите нам — мы бесплатно сделаем расчёт окупаемости и покажем примеры реальных внедрений.

Let’s Scale! — Внедрение ИИ | Автоматизация

🤖 ПОЧЕМУ GEMINI - ЛУЧШИЙ ИИ ДЛЯ БИЗНЕСА?

▶️ Главный сюрприз — супер низкая цена. Flash-версия берёт всего $0,60 за миллион выходящих токенов; официально таксирует Google, а российские реселлеры уже умудряются отдавать тот же объём примерно за 20 ₽.

До недавнего времени аналогичные модели стоили в десять раз дороже, и именно ценник тормозил массовое внедрение.

▶️ Но цена — половина чуда. Вторая половина — миллион токенов контекста, а в превью уже два. Это значит, что модель держит в голове не один абзац, а тысячи страниц: целый договор, годовой отчёт или пачку исходников.

Никаких «разбейте файл на куски» — одна просьба, один ответ, никакой потери связей.

▶️ Скорость тоже поражает. Flash отвечает почти как мессенджер, Pro углубляется и работает с текстом, кодом, изображениями и видео одновременно.

▶️ Мультимодальность плюс встроенная безопасность уровня SOC 2: данные не покидают корпоративный домен, их не используют для обучения модели — требования комплаенса соблюдены из коробки.

Дешевле, шире, быстрее — вот три причины, почему сегодня крупные и малые компании ставят на Gemini.

⭐️ Напишите нам — мы бесплатно сделаем расчёт окупаемости и покажем примеры реальных внедрений.

Let’s Scale! — Внедрение ИИ | Автоматизация

🤜 YANDEXGPT 5 PRO vs GIGACHAT 2.0: выбираем модель под задачу, а не «за компанию»

▶️ Точность против «длинной памяти»

🟠Если смотреть чисто на знания, YandexGPT 5 Pro держит 83 % на MMLU-ru и 68 % на MMLU Pro — почти уровень GPT-4o.

🟠GigaChat 2 Max по комплексному русскому бенчмарку MERA набрал 0,588 (1-е место в таблице) и показывает 0,72 точности на ruMMLU.

Вывод: когда критично, чтобы модель безошибочно «понимала по-русски» — берём Яндекс; когда важнее баланс дисциплин и «универсальный подход» для сложных цепочек — GigaChat.

▶️ Контекст и объём входа

🟠 У YandexGPT потолок 32 k токенов, но оптимизированная русская токенизация экономит до ~48 k «­квиновых» токенов на том же тексте.

🟠GigaChat 2 поднял планку: Pro/Max/Lite в API держат 128 k токенов, а open-source сборка на 20 B параметров уже умеет 131 k.

Итого: хотим «скормить» годовой отчёт на 200 страниц — быстрее пройдёт GigaChat; работаем с типовым договором или веткой почты — Яндекс уложит всё в один запрос, не тратя лишний лимит.

▶️ Деньги и интеграция

🟠API-цена сегодня такая: 0,60 ₽ за 1 000 токенов у YandexGPT 5 Pro (асинхрон).
У GigaChat 2: 0,20 ₽ — Lite, 1,50 ₽ — Pro, 1,95 ₽ — Max; модели покупаются pay-as-you-go или пакетами.

⏸ С точки зрения фич Yandex даёт «конструктор» в одном облаке: текст — YandexGPT, картинки/видео — VLM/Neuro.

⏸ GigaChat — мультимодален прямо из коробки (текст+картинка+аудио) и потому удобен, когда не хочется строить отдельный пайплайн.

Хотите понять, какая модель окупится быстрее в вашем бизнесе?

⭐️ Напишите нам — вместе найдем процесс для автоматизации и посчитаем ROI внедрения.

Let’s Scale! — Внедрение ИИ | Автоматизация

🔎 RAG-ПОИСК ПРОСТЫМ ЯЗЫКОМ

▶️ Система работает в два шага. Сначала она обращается к вашим документам, превращая каждый абзац в цифровой «отпечаток» и сравнивая их с вопросом. Находит близкие фрагменты.

Дальше подключается языковая модель. Перед ней уже лежат нужные строки, поэтому она отвечает только на основе этих данных. Итог: «Оплата — 10 дней. Файл — sales\_policy.pdf, стр. 3». Никаких домыслов — только факты из вашей базы.

▶️Если вы добавили новый отчёт, механизм сразу же индексирует его, и свежая информация доступна в ответах. Сменили модель на более мощную — поиск продолжает работать без перестройки.

Данные остаются в вашем облаке, поэтому вопросы безопасности и комплаенса закрываются автоматически.

Хотите, чтобы ИИ говорил исключительно фактами из ваших документов?

⭐️ Напишите нам - подберём источники и запустим RAG-поиск без долгих интеграций.

Let’s Scale! — Внедрение ИИ | Автоматизация

🔴 КЕЙС: Автоматизация отчётности и аналитики в конструкторском бюро:

Как мы внедрили ИИ-автоматизацию там, где никто этого не делал

⭐️ Let’s Scale! — Внедрение ИИ | Автоматизация