Перейти к содержимому
Nyoka

Команда, которая доводитИИ до эксплуатации

Nyoka разрабатывает и внедряет ИИ-решения для бизнеса — от прототипа на ваших данных до промышленной эксплуатации в вашем контуре.

ВАШ КОНТУРCRMERPБДмодельв вашем периметреотчётдействиеданные не покидают периметр · 152-ФЗ

Мы делаем ИИ, который решает конкретную задачу и работает в проде, а не остаётся демонстрацией. Разбираем процесс, выбираем модель под задачу, проверяем гипотезу на прототипе и доводим до эксплуатации с интеграциями, контролем качества и поддержкой.

Работаем с открытыми, коммерческими и отечественными моделями, разворачиваем решения on-premise и в облаке РФ. Для бизнеса это означает предсказуемый результат, безопасность данных и честную оценку — где ИИ окупается, а где лучше обойтись без него.

Как мы работаем

Доказательства, а не обещания
Каждую гипотезу проверяем на прототипе с вашими данными и показываем измеримые метрики — до того, как вы вложитесь во внедрение.
Данные в вашем контуре
On-prem, доступ по ролям, работа по 152-ФЗ. Данные не покидают периметр компании.
Честная точка выхода
На каждом этапе — критерии успеха. Если ИИ не окупается, скажем прямо и предложим решение проще.
Модель под задачу
Открытые, коммерческие и отечественные LLM (GigaChat, YandexGPT). Выбираем по качеству, стоимости и безопасности.

От задачидо эксплуатации.

Пять этапов с точками выхода. Если прототип не дал нужного качества, правильное решение — закрыть гипотезу, а не идти в пилот.

Этап 01 · 3–5 дней

Диагностика

Разбираем процесс, смотрим на реальные данные и формулируем измеримый критерий успеха. Иногда вывод — не делать ИИ-проект, а починить процесс.

На выходе

План и вилка стоимости

  1. Процесскак устроен сейчас
  2. Данныечто уже накоплено
  3. Критерийкогда считаем успехом

Этап 02 · до 2 недель

Прототип

Работающая версия на ваших данных без интеграций. Задача одна — проверить, достижимо ли нужное качество в принципе.

На выходе

Цифра качества на отложенной выборке

  1. Ваши данныевыборка за период
  2. Модельобучение и подбор
  3. Замерна отложенной части

Этап 03 · 3–6 недель

Пилот

Решение работает на реальном участке: интеграции, роли, логирование, обработка отказов. Здесь появляются первые честные цифры эффекта.

На выходе

Эффект на процессе в единицах бизнеса

  1. Участокодин процесс
  2. Решениес интеграциями
  3. Метрикиэффект в деньгах

Этап 04 · 4–12 недель

Внедрение

Масштабирование на весь процесс: нагрузка, отказоустойчивость, безопасность, приёмка и обучение сотрудников.

На выходе

Система в промышленной эксплуатации

  1. CRM · ERPваши системы
  2. Решениепод нагрузкой
  3. Приёмкаи обучение людей

Этап 05 · 12+ мес

Поддержка

Мониторинг качества, отслеживание дрейфа данных, дообучение. Модель без присмотра деградирует вместе с изменением реальности вокруг неё.

На выходе

Качество держится, а не падает молча

  1. Мониторингкачество и дрейф
  2. Разборспорных случаев
  3. Дообучениепо накопленному

Направления и технологии

Четырнадцать направлений ИИ-разработки и стек, на котором мы работаем.

ИИ-агентыВнедрение LLMRAG-системыИИ чат-ботыКомпьютерное зрениеML-модели и аналитикаРекомендательные системыИИ-автоматизацияТорговые ботыГолосовые ассистентыOCR и обработка документовИИ-аудит и стратегияMLOps и мониторинг моделейИнженерия данных
PythonPyTorchTensorFlowLangChainFastAPIPostgreSQLDockerKubernetesYOLOOpenCVONNXGigaChat / YandexGPT

Познакомимся предметно

Лучший способ проверить подход — дать нам реальную задачу. Разберём её и покажем, где ИИ окупится, а где он не нужен.