01 · Что можно сделать с ИИ
ИИ в продукте — это не отдельная демка, а функция, которая закрывает конкретную задачу пользователя. Вот сценарии, которые мы уже доводили до прода:
- Распознавание по фото. Пользователь фотографирует объект — нейросеть определяет, что это и что с ним не так, и даёт понятный план действий. В кейсе «Дача Без Проблем» так распознаём растения, болезни и вредителей.
- AI-чат с подключением живого оператора. На быстрые вопросы мгновенно отвечает ИИ; если нужен человек — к той же переписке в реальном времени подключается оператор, а потом чат снова возвращается к ИИ. Дёшево по поддержке, но без потери качества на сложных случаях.
- Интеграция LLM. Подключаем большие языковые модели для ответов, резюмирования, извлечения смысла и сценариев «спроси у ассистента» — через внешние провайдеры (например, OpenRouter) или на вашей инфраструктуре.
- Голос и расшифровка речи (STT). Запись и транскрибация речи, голосовые сценарии, обработка аудио с носимых устройств — как в платформе Omi.
- Self-hosted AI на вашем сервере. Когда важны приватность и независимость — разворачиваем бэкенд, базу и ключи к моделям на вашем VPS, без обращения к чужим облакам.
Ценность ИИ не в том, что он «есть», а в том, что он даёт пользователю правильный ответ на конкретную проблему — и делает это надёжно, с обработкой таймаутов и случаев, когда модель не уверена.
02 · Как мы внедряем ИИ
Мы относимся к ИИ так же, как ко всему продукту — системно. Подробнее про наш процесс из четырёх этапов есть на странице процесса, а применительно к ИИ это выглядит так:
Сначала задача, потом модель
Разбираем, что должен получить пользователь, и только потом выбираем подход: своя нейросеть распознавания, внешний LLM или их связка. Часто половину задачи закрывает грамотная логика вокруг модели, а не сама модель.
Облако или self-hosted — по требованиям к данным
Если данные чувствительные или нужна независимость от чужой инфраструктуры — разворачиваем всё на вашем сервере. Если важнее скорость запуска — стартуем на внешних провайдерах и при необходимости переезжаем. Этот выбор проговариваем в начале и фиксируем в договоре.
ИИ как часть системы, а не сбоку
AI-функция живёт внутри продукта: приложение, бэкенд и админка делаются как одна система. Долгий ответ модели, таймауты, ошибки и «не уверен» приложение обрабатывает аккуратно — пользователь не видит технических сбоев.
Прод и поддержка
Доводим до релиза в сторах или до боевого сервера и остаёмся на поддержке: качество модели и сценарии дорабатываются по обратной связи пользователей.
03 · Кейсы с ИИ
Это не обещания, а работающие продукты:
04 · Частые вопросы
Что можно сделать с ИИ в приложении или бизнесе?
Практичные сценарии, которые мы уже доводили до прода: распознавание объектов и проблем по фото, чат-ассистент с подключением живого оператора, интеграция LLM для ответов и резюмирования, голос и расшифровка речи (STT), развёртывание AI-платформы на вашей инфраструктуре. Главное — конкретная функция, а не «ИИ ради ИИ».
ИИ в облаке или можно развернуть на своём сервере?
Оба варианта. Если важны независимость, контроль над ключами и приватность — разворачиваем self-hosted: бэкенд, база и ключи к LLM и STT на вашем VPS. Так сделано в кейсе Omi — полностью собственный экземпляр платформы.
Мои данные не утекут в чужой ИИ?
При self-hosted данные и ключи остаются на вашей инфраструктуре, запросы к моделям идут с вашего сервера. Если используем внешние модели — заранее проговариваем, какие данные и куда уходят, и фиксируем это в договоре и NDA.
Сколько стоит и сколько занимает?
Зависит от задачи. Отдельный self-hosted-проект мы делали за 14 дней; AI-функция в составе мобильного MVP — часть проекта от 4–6 недель. Точнее — в калькуляторе сметы или на разборе идеи.
У меня только идея, без ТЗ — возьмётесь?
Да. Опишите задачу — пришлём разбор: какой AI-подход подойдёт, что войдёт в первую версию и сколько займёт. ТЗ поможем оформить сами.