0%

WEBCAT / INTELLIGENT SYSTEMS

Интеллект
для бизнеса.
Автономность
для мира.

Создаём путь от персонального AI и цифровых агентов до компьютерного зрения, автономных машин и физических роботов.

Увидеть возможности
AUTONOMY SYSTEM / LIVEPERCEIVE—ACT
SEETHINKDECIDEACT
Контур автономности активен24 / 7
01AI / LLM

ассистенты, агенты, корпоративный разум

02Physical AI

vision, дроны, машины и роботы

03Production

безопасность, интеграции и измеримый эффект

НЕ ДЕМО РАДИ ДЕМО

AI должен менять цифры,
а не презентацию.

Начинаем с процесса и точки потерь, а не с выбора модели. Считаем эффект, проверяем данные, собираем прототип и только после этого масштабируем решение.

БЫЛО

Поиск по папкам и чатам

Разрозненные знания, долгие ответы, зависимость от конкретных сотрудников.

СТАЛО

Ответ с источником за секунды

Единый AI-поиск с правами доступа, ссылками на документы и историей запросов.

КОНТРОЛЬ

Качество видно в цифрах

Набор тестов, оценка ответов, стоимость запроса и мониторинг после релиза.

ЧТО СТРОИМ

Прикладные AI-системы
для ежедневной работы

От узкого помощника до системы, которая сама собирает контекст, выполняет действия и передаёт человеку только исключения.

01
A↗

AI-агенты
и copilot

Выполняют цепочки действий в CRM, ERP, service desk и внутренних системах.

  • Sales copilot
  • Поддержка
  • Back office
02
RAG

Корпоративный
поиск

Отвечает по базе знаний и документам с проверяемыми источниками и правами доступа.

  • База знаний
  • Регламенты
  • Техдокументация
03
{ }

Обработка
документов

Извлекает данные, классифицирует, сверяет и запускает следующий шаг процесса.

  • Счета и акты
  • Договоры
  • Заявки
04

Аналитика
обратной связи

Собирает темы, причины и эмоциональный контекст из отзывов, звонков и обращений.

  • Voice of customer
  • Качество сервиса
  • Отчёты
05

Прогнозы
и рекомендации

Находит закономерности в данных и помогает принимать решения быстрее.

  • Спрос
  • Next best action
  • Риски
06

Computer
vision

Контролирует объекты, поток, события и качество по фото или видеопотоку.

  • Детекция
  • Контроль качества
  • Видеоаналитика

ONE INTELLIGENCE LAYER

От подсказки на экране
до действия в физическом мире

Одна инженерная логика соединяет знания, решения и действие. Начать можно с одного процесса, а затем наращивать автономность.

01READY NOW

Digital intelligence

Личные помощники, RAG, голосовые и текстовые агенты, автоматизация документов и решений.

  • LLM / RAG
  • Agents
  • Copilots
02PILOT

Autonomous operations

Системы сами планируют, распределяют ресурсы, следят за событиями и подключают человека только к исключениям.

  • Multi-agent
  • Planning
  • Control room
03PHYSICAL AI

Embodied autonomy

Зрение, edge-вычисления и управляющий софт для коптеров, мобильных платформ, манипуляторов и гуманоидов.

  • Vision
  • Robotics
  • Edge AI

INDUSTRY EXPLORER

Интеллектуальный слой
для любой отрасли

Выберите сферу. Показываем не абстрактный «чат-бот», а конкретные процессы, которые можно усилить уже сейчас или вывести в пилот.

01 / HEALTHCARE

Больше времени на пациента, меньше — на рутину

AI не заменяет врача: он собирает контекст, проверяет данные и ускоряет безопасные решения.

READY

Медицинский copilot

Подготовка выписки, поиск по протоколам, контроль полноты документации.

PILOT

Vision для диагностики

Предварительный анализ изображений и приоритизация исследований под контролем врача.

VISION

Автономная клиника

Роботы доставки, цифровой диспетчер и непрерывное наблюдение за оборудованием.

REAL WORLD / 2026

Это уже не фантастика.
Мир перешёл к действию.

Подборка реальных систем и промышленных пилотов. Ссылки ведут на первичные источники компаний — без выдуманных результатов.

HEALTH / REAL
200M+

AlphaFold

Google DeepMind открыл доступ к прогнозам более 200 миллионов белковых структур, ускоряя биологические исследования.

Источник: Google DeepMind
AGRO / REAL
FIELD_01

John Deere Autonomy

Камеры, нейросеть и автономное управление сельхозтехникой в реальном поле.

Источник: John Deere
FACTORY / PILOT
HUMANOID

BMW × Figure

Figure 02 прошёл испытания в реальной производственной среде завода BMW Spartanburg.

Источник: BMW Group
LOGISTICS / REAL
STRETCH

DHL × Boston Dynamics

Мобильные роботы Stretch разгружают коробки и автоматизируют тяжёлые складские операции.

Источник: Boston Dynamics
RETAIL / REAL
NO_CHECKOUT

Amazon Just Walk Out

Computer vision, сенсоры и AI автоматически собирают корзину и убирают традиционную кассу.

Источник: AWS
DRONES / REAL
1M+

Zipline

Более миллиона коммерческих автономных доставок дронами для медицины, ресторанов и ритейла.

Источник: Zipline
FINANCE / REAL
ADVISOR_AI

Morgan Stanley AI

Ассистент ищет по внутренним знаниям, а Debrief готовит резюме встреч финансовых консультантов.

Источник: OpenAI
DEVELOPERS / STUDY
55%

GitHub Copilot

В контролируемом исследовании участники с Copilot завершали заданную разработку на 55% быстрее.

Источник: GitHub Research
FOOD / REAL
FLIPPY

Miso Robotics

AI-driven робот работает рядом с персоналом кухни и автоматизирует повторяемые операции приготовления.

Источник: Miso Robotics

VISION / NEXT

Следующий слой — автономные экосистемы

Персональные AI-компаньоныГуманоиды на производствеРои агро-дроновРоботы клиник и отелейАвтономные города и склады

Это направления для R&D и пилотов, а не обещание готового продукта. Мы начинаем с измеримой задачи и безопасно увеличиваем автономность.

PRODUCTION-FIRST

Система, а не один
API-запрос к модели

Собираем контролируемую архитектуру вокруг модели: данные, интеграции, безопасность, тестирование и наблюдаемость.

05EVALS / MONITORINGкачество · стоимость · логи
04AGENTS / TOOLSдействия · сценарии · роли
03MODEL LAYERLLM · vision · speech
02CONTEXT / RAGпоиск · память · источники
01DATA / INTEGRATIONSCRM · ERP · 1C · файлы

CONTROLLED BY DESIGN

Вы знаете, почему система дала этот ответ — и сколько он стоил.

  • 01Права доступа и изоляция данных
  • 02Ссылки на источники и журнал действий
  • 03Автоматические тесты качества
  • 04Fallback и подтверждение человеком

ПРОЕКТЫ И СЦЕНАРИИ

AI там, где он
приносит пользу

Часть решений уже выросла из нашей экспертизы в аналитике и сложных интеграциях. Остальные — готовые к адаптации продуктовые сценарии.

REAL PROJECT / LOGISTICS
ROUTECONTROL

Route Control

Диспетчеризация, данные и управление сложным операционным процессом.

  • Интеграции
  • Аналитика
  • Automation
REAL PROJECT / VISION

Traffic Analytics

Видеоаналитика потока и событий для принятия решений.

  • Computer vision
  • Data
AI SOLUTION / CRM03

CRM Copilot

Резюме коммуникаций, подсказки менеджеру и автоматическое заполнение CRM.

  • LLM Agent
  • Bitrix24
AI SOLUTION / KNOWLEDGE04

Knowledge Hub

Безопасный поиск по корпоративным знаниям с цитатами и ролями.

  • RAG
  • Enterprise search

КАК ЗАПУСКАЕМ

От идеи до работающей
системы — без магии.

  1. 01 / DISCOVERY

    Находим точку эффекта

    Разбираем процесс, пользователей, ограничения и считаем исходную метрику.

    1 неделя
  2. 02 / DATA

    Проверяем данные

    Делаем аудит источников, доступов, качества и требований к безопасности.

    параллельно
  3. 03 / PILOT

    Собираем и тестируем

    Запускаем рабочий контур, набор evals и проверку на реальных сценариях.

    3–5 недель
  4. 04 / SCALE

    Встраиваем в процесс

    Интегрируем, обучаем команду, настраиваем мониторинг и масштабирование.

    production

БЕЗОПАСНОСТЬ

Данные остаются
под вашим контролем

Подбираем архитектуру под требования компании: публичное облако, выделенный контур, on-premise или гибридный вариант.

01

Доступ по ролям

Система показывает пользователю только разрешённые документы и действия.

02

Аудит и логи

История запросов, источников, решений агента и критических операций.

03

Выбор моделей

Российские, зарубежные и open-source модели — под задачу и контур.

04

Human-in-the-loop

Человек подтверждает действия там, где цена ошибки особенно высока.

OPENAI×ANTHROPIC×GIGACHAT×YANDEXGPT×OPEN-SOURCE LLM×LANGGRAPH×QDRANT×PGVECTOR×PYTHON×BITRIX24×1C×

FAQ

До старта
проекта

Сколько стоит AI-проект?+

Оценка зависит от данных, интеграций и требований к контуру. Сначала проводим короткое discovery и предлагаем поэтапный план: пилот, production, развитие.

Обязательно ли иметь подготовленную базу данных?+

Нет. Мы начинаем с аудита источников и можем построить слой данных вместе с продуктом. Важно лишь понимать, где сегодня находится полезная информация.

Можно работать внутри нашего контура?+

Да. Поддерживаем cloud, on-premise и hybrid-архитектуры, включая open-source модели и локальные хранилища векторного поиска.

Как вы проверяете качество ответов?+

Формируем набор реальных сценариев и эталонов, запускаем автоматические evals, отслеживаем ошибки, стоимость и скорость до и после релиза.

Что происходит после пилота?+

Если гипотеза подтверждена, интегрируем решение в рабочий процесс, добавляем безопасность, мониторинг, обучение пользователей и план масштабирования.

ЕСТЬ ЗАДАЧА?

Проверим, где AI даст максимальный эффект.

За первую встречу разберём процесс, данные и следующий проверяемый шаг — без продажи технологии ради технологии.