/03 · AI Core
Обучение AI-моделей и контроль
РаботаетAI без надзора так же опасен, как и полезен: большинство внедрений не дают результата из-за плохих данных, неверной модели или отсутствия контроля. Мы обучаем модель под вашу задачу и держим её под контролем.
Где применимо
Что конкретно делаем — по рынкам
Промышленность и телеметрия
Модель ищет аномалии в потоке данных и учится на ваших инцидентах — точность растёт под ваше оборудование и процессы.
Сбой ловится до отказа, а не по факту остановки линии.
Документы и поддержка
Ассистенты на ваших данных (RAG и дообучение): отвечают по внутренним регламентам, договорам и переписке со ссылкой на источник.
AI говорит на языке вашей компании, а не общими словами.
Видео и безопасность
Computer Vision под ваши объекты: распознавание, контроль доступа, СИЗ и опасные зоны — обучаем под конкретную площадку.
Автоматический контроль там, где не хватает людей.
Контроль качества AI
Надзор за моделью: видим, где она ошибается, дрейфует или нарушает регламент, — и дообучаем по факту.
AI не превращается в чёрный ящик без присмотра.
На чём экономия и эффект
Где утекают деньги и время — и что это меняет
компаний уже регулярно используют генеративный AI — за 10 месяцев почти ×2
Окно открыто сейчас: выигрывает тот, кто внедряет AI под свою задачу раньше других.
Источник: McKinsey, 2024AI-внедрений не достигают целевого ROI — без правильного процесса и контроля
Мы внедряем под задачу и сразу ставим модель под контроль — чтобы она приносила результат, а не риск.
Источник: NTT DATA, 2024к точности у моделей, дообученных на отраслевых данных, против общих
Обучаем модель под ваши данные и сценарии — она точнее общего решения «из коробки».
Источник: Бенчмарки fine-tuningЦифры — независимые отраслевые исследования (ориентир масштаба эффекта), а не наши клиентские результаты. Точный эффект считаем под вашу задачу.
Что входит
Обучаем и дообучаем AI-модели под ваши данные и сценарии — от поиска аномалий в телеметрии до ассистентов и Computer Vision — и сразу строим систему контроля, чтобы видеть, что модель работает как надо.
- Обучение и дообучение моделей под ваши данные и задачи
- Поиск аномалий: модель учится на ваших инцидентах
- Ассистенты на внутренних данных (RAG) и Computer Vision под ваши объекты
- Слой контроля: дрейф, ошибки и нарушения регламентов — на одном экране
Обучение моделей под задачу · контроль качества
Чем подтверждаем
Не выдуманные кейсы. Показываем, что владеем этими инструментами и собираем их под задачу — с честными статусами.
Поиск аномалий в многоканальной телеметрии — модель работает на реальных данных и учится на инцидентах (90+ серверов).
Дообучение LLM-ассистентов на внутренних данных и Computer Vision под объект — стек есть, собираем под задачу.
Приоритетный AI-проект в наукоёмкой отрасли — под NDA.
Начните с одной задачи — а не с большой трансформации
Не нужно сразу перестраивать весь бизнес. Достаточно одного процесса, который давно тормозит работу. Мы соберём под него рабочую среду — и покажем, как из одной задачи вырастает система.
Расскажите, что сейчас держится на людях, таблицах и разрозненных сервисах.