Как это выглядит,
когда действительно сделано.
Подборка. Имена клиентов скрыты там, где этого требует NDA. Цифры настоящие, методы задокументированы.
CupidBot — AI, который назначает свидания
Построено с нуля вместе с командой CupidBot: модели ранжирования и переписки, на которых работает автономный агент для дейтинг-приложений — он сам выбирает анкеты, ведёт диалог и назначает реальные свидания. Обучен на ~200 тыс. реальных переписок; умеет говорить в 100+ тонах, сам возвращается к затихшим диалогам, сверяется с календарём, а слой безопасности повторяет человеческий ритм, чтобы не попадать под блокировки. О проекте писали Vice, NY Post, Fox, Futurism, Yahoo, BFMTV.
Thumbprint — автоматическая расстановка мебели по изображению плана
Построили ядро ML-системы для Thumbprint (американский единорог, дизайн коммерческой мебели): модель по картинке мебельного плана распознаёт планировку и сама расставляет реальные товары из каталога в 3D — с верными размерами, ориентацией и привязкой к стенам. На этом работает платформа, которая визуализировала уже 181 млн кв. футов и пересобрала 428 тыс. товаров в 392 тыс. помещений.
Paysera — клиентский чат-бот, соответствующий GDPR
Разработали клиентского LLM-ассистента для Paysera (платежи в ЕС). GDPR заложен с первого дня: персональные данные вычищаются ещё до поиска по базе знаний, модели работают на серверах в ЕС, каждое сообщение попадает в журнал аудита, а право на удаление данных реализовано прямо в хранилище. Ответы опираются на справочный центр Paysera и сопровождаются ссылками на источник; регулируемые темы передаются живому специалисту.
Cordia Group — дорожная карта AI для крупного производителя стройматериалов
Трёхнедельная диагностика по заводам и подразделениям Cordia Group: 14 интервью с ключевыми людьми, аудит данных (ERP, MES, CAD/BIM, журналы обслуживания и неизбежный слой Excel) и 15-страничное заключение для совета директоров. Не презентация о светлом будущем — упорядоченный список ставок на AI, у каждой оценка эффекта, готовность данных и ответственный. Выдержки ниже.
Сначала автоматизация расчёта предложений и тендеров: разбор заявок и сопоставление спецификаций на данных ERP, которые уже были чистыми. Затем поиск дефектов — камеры на линиях уже стояли, разметку можно было собрать дёшево. И то и другое запускается за один квартал.
Расчёт предложения: ~10 дней → меньше двух, то есть на 30–40% больше тендеров той же командой. Брак на линиях с камерами — по оценке, минус 8–12%. Окупаемость в первый год. Оценки честно помечены как оценки — это не обещания.
Не начинать с центрального «озера данных» — классическая ловушка на полгода. Не распознавать 20 лет бумажных архивов заранее: стоит дороже, чем даёт. Не обучаться на показаниях датчиков до 2022 года — несинхронизированные часы, незаметный дрейф. Начать с двух систем, у которых уже есть общие ключи: ERP и MES.
Подождать: прогноз спроса — пока не накопится 12 месяцев единых данных о продажах по подразделениям. Закрыть: внутренний чат-бот по недокументированным процессам — сначала навести порядок в документации, потом вернуться к идее.
Кадровая B2B-компания — рутина вокруг выручки на автопилоте
Для европейской кадровой B2B-компании (название под NDA): четыре автоматизации за один квартал. Агент, который изучает каждого потенциального клиента, прежде чем написать первое слово. Telegram-помощник, которым партнёры действительно пользуются. Автоматический сбор отзывов. И агент SEO и видимости в AI-поиске, который держит компанию в выдаче Google — и в ответах, когда у ChatGPT спрашивают, кого нанять.
Список компаний по портрету идеального клиента; агент собирает по каждой свежие инвестраунды, открытые вакансии, используемые технологии — и только потом пишет. Доля ответов выросла с 0,7% до 4,9% за восемь недель; ~30 предметных звонков в месяц, без участия людей.
Живёт там, где партнёры и так проводят день. Готовит черновики ответов, собирает сводку перед звонком из истории CRM, сам записывает каждый контакт. Никаких новых программ и панелей — им начали пользоваться в первый же день.
После каждого успешного закрытия вакансии система сама просит клиента об отзыве в Google: рейтинг вырос с 4,1★ до 4,8★ при впятеро большем количестве оценок. А страницы услуг структурированы под AI-ответы — компанию теперь называют ChatGPT и Perplexity, когда спрашивают о кадровых партнёрах в её регионе.
Хотите версию без купюр?
Поделимся именными референсами на звонке, как только поймём, что ваш проект нам подходит.