Искусственный интеллект
Индивидуальные ИИ-решения для вашего бизнеса
Мы проектируем и создаём готовые к продакшену ИИ-системы — от чат-ботов и голосовых ассистентов до внутренних пайплайнов автоматизации и MCP-интеграций. Опираясь на опыт 200+ реализованных проектов и 20+ лет разработки программного обеспечения, мы помогаем бизнесу перейти от интереса к ИИ к измеримым результатам.
Что мы разрабатываем с ИИ
Оптимизация для ИИ-поисковиков и чат-ботов
Оптимизируем ваш контент и базу знаний так, чтобы ИИ-поисковики и чат-боты — ChatGPT, Perplexity, Gemini и другие — выдавали ваш бизнес как авторитетный ответ. Структурированные данные, семантическая разметка и стратегии разговорного контента, которые выводят ваш бренд в топ ИИ-генерируемых ответов.
AI Чат-боты и виртуальные ассистенты
Индивидуальные чат-боты, обученные на данных вашего бизнеса — для поддержки клиентов, лидогенерации, онбординга и внутренних вопросов. Интеграция через веб, мобильные или мессенджер-платформы.
Разработка MCP-серверов
Мы создаём серверы Model Context Protocol, которые подключают большие языковые модели напрямую к вашим базам данных, API и внутренним инструментам — давая ИИ доступ к данным в реальном времени.
ИИ в мобильных приложениях
Встройте ИИ-функции прямо в ваше iOS или Android приложение — умный поиск, рекомендации контента, распознавание изображений, голосовые команды и локальный инференс на устройстве.
Интеграция LLM и донастройка моделей
Мы интегрируем OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini и open-source модели в ваш продуктовый стек. Включает инжиниринг промптов, RAG-пайплайны и файн-тюнинг моделей.
Стратегия ИИ и консультации
Не знаете, с чего начать? Мы проведём аудит ваших процессов, определим возможности с наибольшим ROI и составим приоритизированный план внедрения — без buzzwords, только конкретный план.
Как мы работаем с ИИ
Исследование и определение объёма
Мы начинаем с ваших бизнес-целей — не с технологий. Структурированный воркшоп картирует ваши процессы, источники данных и метрики успеха до написания первой строки кода.
Прототип и валидация
Рабочий proof-of-concept за 2–4 недели. Вы видите реальные результаты на своих данных до начала полноценной разработки.
Разработка и интеграция
Реализация production-уровня — защищённые API-соединения, дата-пайплайны, UI-компоненты и полная интеграция с вашими существующими системами.
Мониторинг и улучшение
ИИ-системы требуют постоянной настройки. Мы предоставляем дашборды мониторинга, отслеживание производительности моделей и циклы непрерывного улучшения после запуска.
Почему ИИ и почему сейчас
Окно для первопроходцев закрывается
Компании, внедрившие AI-поддержку клиентов, обработку документов или предиктивную аналитику в 2023–2024 годах, уже сократили операционные затраты в этих процессах на 20–40%. Разрыв в производительности между теми, кто использует ИИ, и теми, кто медлит, растёт с каждым кварталом. Ожидание, пока ИИ станет «более зрелым», означает уступку позиций конкурентам, которые уже работают быстрее, эффективнее и с лучшей видимостью данных.
Барьер для входа никогда не был ниже
Вам больше не нужна команда machine learning или отдел data science для внедрения ИИ. Современные API от Anthropic, OpenAI и Google предоставляют интеллект frontier-моделей через единственный HTTP-вызов. Протокол MCP позволяет этим моделям подключаться к вашим существующим базам данных и инструментам без перестройки инфраструктуры. Сфокусированный интеграционный проект может перейти от идеи до продакшена менее чем за два месяца.
ИИ, который действительно знает ваш бизнес
Универсальные AI-инструменты дают универсальные ответы. Разница — в контексте. Когда AI-ассистент подключён к вашему каталогу продуктов, CRM, системе бронирования или внутренней базе знаний через MCP-сервер, он перестаёт быть чат-ботом и становится компетентным членом команды, доступным круглосуточно. Именно такой ИИ мы строим — специализированный, заземлённый и измеримо полезный.
ИИ технологии
Мы не привязаны к конкретным моделям или инструментам. Мы выбираем правильный стек исходя из ваших требований, а не партнёрских соглашений.
Anthropic Claude 3.5 / 4, OpenAI GPT-4o, Google Gemini 1.5 Pro, Mistral, Llama 3
LangChain, LlamaIndex, Vercel AI SDK, Model Context Protocol (MCP)
Pinecone, Weaviate, pgvector (PostgreSQL), Chroma
AWS, Google Cloud, Vercel, Docker, Node.js, Python FastAPI
Опыт по отраслям
Готовы внедрить ИИ в ваш бизнес?
Расскажите нам о своём проекте — мы свяжемся с вами с индивидуальным предложением и сроками.
Оценщик создан для мобильных приложений — но это живой пример того, как мы применяем ИИ на практике.
Часто задаваемые вопросы
Что такое ИИ и LLM?
ИИ (искусственный интеллект) — это программное обеспечение, способное выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта: понимать язык, распознавать изображения, принимать решения. LLM (большая языковая модель) — это особый тип ИИ, обученный на огромных массивах текстовых данных, который умеет читать, писать, обобщать и рассуждать на естественном языке. Такие модели, как Anthropic Claude, OpenAI GPT-4o и Google Gemini, являются LLM. На практике LLM — это движок современных чат-ботов, ИИ-ассистентов и текстовой автоматизации. Именно с ними мы работаем.
Какие AI-услуги предлагает Codify?
Мы создаём AI чат-боты, MCP-серверы, пайплайны автоматизации, AI-powered мобильные приложения, а также предоставляем интеграцию LLM и консультации по AI-стратегии. Работаем с OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini и open-source моделями.
Сколько стоит интеграция ИИ?
Зависит от объёма. Интеграция чат-бота обычно начинается от 5 999 €. Сложные системы автоматизации или индивидуальные MCP-серверы оцениваются индивидуально. Используйте наш AI-оценщик для детального расчёта по вашему проекту.
Можете ли вы добавить ИИ в наше существующее приложение или сайт?
Да. Мы специализируемся на интеграции ИИ-возможностей в существующие продукты — добавление виджета чат-бота, внедрение рекомендаций или подключение backend-пайплайна — без переработки с нуля.
Что такое MCP-сервер и нужен ли он мне?
MCP (Model Context Protocol) — открытый стандарт, позволяющий ИИ-моделям безопасно обращаться к вашим данным в реальном времени — базам данных, API, документам. Если вы хотите AI-ассистента, который действительно знает данные вашего бизнеса, а не даёт общие ответы, вам, вероятно, нужен MCP-сервер.
Сколько времени занимает разработка AI-решения?
Прототип обычно готов за 2–4 недели. Production-ready решение, как правило, занимает 6–12 недель в зависимости от сложности. Мы всегда начинаем с рабочего proof-of-concept на ваших данных до полноценной разработки.
Можно ли добавить ИИ в существующее iOS-приложение?
Да. Мы интегрируем ИИ-возможности напрямую в Swift/SwiftUI приложения — локальный inference через Core ML, облачные вызовы LLM через API Anthropic или OpenAI, умный поиск, голосовые команды и персонализированные рекомендации. Расширяем существующую кодовую базу без переписывания приложения.
Как вы интегрируете ИИ в Android-приложения?
Встраиваем ИИ в Android-приложения на Kotlin — подключаем облачные LLM для диалоговых функций, используем Google ML Kit для локальной обработки изображений и NLP, строим фоновые пайплайны для умных уведомлений и классификации контента. Интеграция работает как с новыми, так и с существующими приложениями.
Какие ИИ-функции можно добавить в веб-приложение?
В веб-приложения можно встроить AI-чат-боты, семантический поиск, автоматическую генерацию контента, анализ документов и персонализированные дашборды. Реализуем на основе RAG-пайплайнов, LLM API и потоковых UI-компонентов — разворачивается на существующей инфраструктуре без полной переработки.