Тест на ваших задачах
20–50 реальных примеров: Qwen vs альтернативы, выбор размера модели и железа. 1–2 недели.
Автоматизация для бизнеса
ИИ-помощник на Qwen: корпоративный ассистент на открытой модели в вашем контуре
Основатель: Павел Стасиньский
Внедряем ИИ-помощника на Qwen (Qwen2.5 / Qwen3) для сотрудников и клиентов: ответы по вашим документам, CRM и 1С, черновики писем и КП, поддержка в мессенджерах. On-premise или российское облако — данные не уходят в зарубежные API. Пилот 3–5 недель от 300 000 ₽.
ИИ-помощник на Qwen — это не подписка на публичный чат. Qwen хорошо держит русский язык и длинный контекст, а как открытая модель разворачивается у вас: документы и сделки остаются в контуре.
Типовые сценарии: внутренний ассистент по регламентам и КП, помощник продаж с карточкой CRM, поддержка клиентов с эскалацией оператору, разбор документов. Где нужен fine-tuning — скажем честно; часто хватает RAG и инструментов.
Сравниваем Qwen с YandexGPT/GigaChat на ваших примерах. Партнёр Yandex Cloud, Selectel, Cloud.ru. Кейсы: ассистент для Kaspersky, генерация КП на LLM, чат к МойСклад.
Работаем с компаниями на amoCRM, Битрикс24, 1С, ERP и самописных системах — внедряем поверх текущего контура.
Услуга — для компаний-заказчиков. Субподряд, резюме и предложения услуг рассматриваем только на отдельной странице: Партнёрам .
Типичные проблемы
- Нужен сильный ИИ-помощник, но ChatGPT/Claude нельзя по ИБ и 152-ФЗ — персональные и коммерческие данные
- Купили доступ к чату, а пользы мало: модель не знает прайсов, регламентов и сделок в CRM
- Хотят локальную нейросеть (Qwen), но нет инфраструктуры, RAG и интеграции с процессами
- Сотрудники уже гоняют запросы в публичные чаты — риск утечки и разрозненные ответы
Что вы получаете
- Корпоративный ИИ-помощник на Qwen: чат с ролями, лимитами и журналом; RAG по документам, базе знаний и FAQ
- Интеграции: CRM (Битрикс24, amoCRM), 1С, почта, Telegram/сайт — ответы и действия в процессе, не «ещё один чат»
- Контур: on-premise / GPU в Yandex Cloud, Selectel или Cloud.ru; политика данных, NDA, мониторинг токенов
- Обучение команды и приёмка по метрике: время на задачу, доля ответов с источником, эскалация к человеку
Как мы решаем задачу
Пилот помощника
RAG + 1–2 интеграции (CRM/документы/мессенджер), роли и журнал. Метрика — время и качество ответа.
Production
Все каналы, действия в системах, мониторинг, обучение, SLA или передача админам.
Цена и условия
| Цена | стоимость внедрения ИИ — от 500 000 ₽ |
|---|---|
| Срок | 28 дн. |
| Формат | Фиксированная смета · удалённо |
| Состав | Смета и сроки до старта, LLM и агенты, интеграции CRM/1С, промышленный запуск и передача команде. Москва и удалённо. |
Связанные кейсы
RAG-бот по продуктам Kaspersky для сотрудников дистрибьютора 1С
до −50% повторных вопросов по продуктам
На пилотной группе сотрудников дистрибьютора 1С, по внутренней оценке заказчика
Участие в разработке RAG-ассистента по продуктам Kaspersky для сотрудников дистрибьютора, работающего с экосистемой 1С · Пилот и итерации в рамках продуктового контура
Сотрудники быстрее получают ответы по продуктам Kaspersky, меньше повторяют одни и те же вопросы и реже уходят в долгий ручной поиск по базе знаний.
Автоматизация коммерческих предложений
45 мин → 2–5 мин на КП
Замер на пилоте заказчика: типовые PDF-запросы → готовое КП (до/после)
Архитектура и внедрение контура генерации КП · 4–8 недель до промышленного запуска
Типовое КП собирается за 2–5 минут вместо ~45. Цены и артикулы только из каталога — без выдуманных позиций. Таблица, НДС, условия и скачивание DOCX/PDF.
ERP МойСклад с ChatGPT-like UX
Склад → чат → действие в ERP/CRM — один контур
Типовой промышленный контур: МойСклад как ERP, ChatGPT-like UX с tools к остаткам и заказам, синхронизация с Bitrix24/amoCRM. Не привязан к одному именованному клиенту.
Архитектура ERP МойСклад и диалогового ИИ-слоя · Пилот чата 2–4 недели; внедрение ERP от 3–6 недель
Запросы к складу — в чате; нехватка по заказу уходит в перемещение и задачу CRM без ручного копирования. Подробнее — /solutions/erp-moysklad.
Частые вопросы
- Сколько стоит ИИ-помощник на Qwen?
- Тест моделей — от 100 000 ₽, пилот помощника с RAG и одной интеграцией — от 300 000 ₽. GPU/хостинг — отдельно, считаем на аудите.
- Почему Qwen, а не YandexGPT или GigaChat?
- Qwen удобен, когда данные не должны покидать сервер и нужен контроль версии модели. Российские API проще по закупке — сравниваем на ваших задачах и политике ИБ.
- Нужен ли fine-tuning Qwen?
- Для ответов по документам обычно достаточно RAG. Дообучение — когда нужен узкий стиль, классификация или малая модель на edge; сначала измеряем разрыв.
Заявка
Получить оценку проекта
Услуга: Внедрение ИИ под ключ