Сколько стоят ваши услуги?

Стоимость зависит от задачи. Типовые проекты: умный поиск по документам — от 300 000 ₽, AI-агент — от 200 000 ₽, LLM-интеграция — от 400 000 ₽. Точную оценку дадим за 3 дня после бесплатной консультации. Работаем по договору с фиксированной стоимостью — никаких скрытых платежей.

Какие сроки разработки?

MVP готов через 2-4 недели. Полноценное решение с интеграцией — 1-3 месяца. Точные сроки фиксируем в договоре.

Что такое RAG и зачем это бизнесу?

RAG (генерация с извлечением данных) — это технология, которая позволяет AI работать с вашими документами: регламентами, инструкциями, базами знаний. Сотрудники получают точные ответы за секунды вместо часов поиска. Новички выходят на продуктивность в разы быстрее.

С какими компаниями вы работаете?

Работаем с компаниями от 10 человек. От автоматизации документооборота до корпоративных AI-систем. Каждый проект включает глубокий анализ задачи, продуманную архитектуру и полноценную поддержку после запуска.

Как обеспечивается безопасность данных?

NDA подписываем по умолчанию ещё до обсуждения деталей проекта. Все решения можем развернуть на ваших серверах (локально) без передачи данных наружу. Используем приватные LLM-модели, которые не отправляют данные в облако.

Какие гарантии вы предоставляете?

Бесплатная техническая поддержка 3 месяца после запуска. Работаем по договору с фиксированной стоимостью — никаких скрытых платежей. SLA по договорённости.

Можно ли интегрировать AI в существующие системы?

Да, это наша специализация. Встраиваем LLM в CRM, ERP, внутренние порталы и любые бизнес-системы. Делаем API-интерфейсы для интеграции. Можем дообучить модели под специфику вашей отрасли.

Работаете ли вы удалённо?

Да, работаем с клиентами по всей России и СНГ. Коммуникация через Telegram и Zoom. При необходимости проводим личные встречи в Москве. Все процессы прозрачны — вы видите прогресс в реальном времени.

Сколько стоит внедрить AI в бизнес в 2026 году

«Сколько стоит внедрить AI?» — вопрос из той же серии, что «сколько стоит ремонт?». Ответ зависит от того, что именно вы хотите: косметическую покраску стен или перепланировку с заменой коммуникаций.

AI-решения для бизнеса различаются по сложности на порядок. Бот, который отвечает на типовые вопросы клиентов, стоит одних денег. Система, которая анализирует тысячи документов и формирует отчёты, стоит совсем других. Ниже — конкретные цифры.

Ценовые диапазоны по типам решений

AI-агент: от 200 тысяч

Самый частый запрос. Компания хочет автоматизировать рутину: обработку заявок, формирование отчётов, мониторинг показателей. MVP стоит 200-400 тысяч — работающий прототип с 2-3 интеграциями (почта, CRM, мессенджер). Полноценное решение с обработкой исключений, логированием и админ-панелью — 400-800 тысяч.

RAG-система: от 300 тысяч

Индексирует документацию, позволяет задавать вопросы на обычном языке. Простой вариант с одной базой и веб-интерфейсом — 300-500 тысяч. Продвинутый с несколькими источниками, интеграцией в портал и разграничением доступа — до 1.2 миллиона.

LLM-интеграция в продукт: от 400 тысяч

У вас уже есть SaaS и хотите добавить AI-функции: умный поиск, автозаполнение, классификацию обращений. Тут стоимость сильно зависит от архитектуры. Чистый API и понятная кодовая база — дешевле. Монолит десятилетней давности — готовьтесь к расходам на рефакторинг. Типичный проект: 400 тысяч - 1.5 миллиона, срок 1-4 месяца.

Корпоративная платформа: от 2 миллионов

Единая платформа с несколькими агентами, RAG-системой, аналитикой, интеграциями со всеми внутренними системами. Проекты от 3 месяцев, команда из нескольких инженеров.

Что влияет на цену

Объём и качество данных

Если у вас 500 PDF-документов — это одна история. Если 50 тысяч документов разных форматов с таблицами-картинками и рукописными сканами — совсем другая.

Чистые, структурированные данные = дешевле. Хаос в файлах = дороже, потому что нужна предобработка.

Бывало так: клиент хотел RAG по технической документации, а половина документов оказалась отсканированными чертежами с пометками карандашом. Пришлось добавлять OCR и ручную валидацию. Бюджет вырос на 40%.

Количество интеграций

Каждая интеграция с внешней системой (CRM, ERP, почта, мессенджер, 1С, внутренний портал) — это дополнительное время на разработку и тестирование. Одна интеграция — 2-5 дней работы. Пять интеграций — уже месяц только на подключения.

Ещё момент: у некоторых систем API хорошо документирован, а у некоторых — нет. Интеграция с AmoCRM займёт два дня. Интеграция с самописной ERP, где документации не существует, — две недели.

Требования к точности

Если система может иногда ошибаться и сотрудник проверит результат — это проще и дешевле. Если ошибка стоит денег (финансовые документы, медицинские данные, юридические заключения) — нужна дополнительная валидация, тесты, многоуровневые проверки. Это удорожает проект на 30-50%.

Требования к безопасности

Нужно ли развёртывание на вашем сервере, без передачи данных наружу? Это сложнее, чем облачное решение. Потребуется локальная инфраструктура, возможно — собственные модели вместо коммерческих API. Бюджет увеличивается в 1.5-3 раза.

MVP-подход: начните с малого

Самая частая ошибка — попытка автоматизировать всё разом. Компания приходит со списком из 15 процессов, хочет единую платформу, и чтобы через два месяца всё работало.

Так не бывает. Точнее, бывает, но стоит дорого и часто заканчивается разочарованием.

Гораздо разумнее начать с MVP. Возьмите один процесс, самый болезненный. Автоматизируйте его за 3-4 недели. Покажите результат сотрудникам. Соберите обратную связь. Доработайте.

После этого у вас будет:

Понимание, как AI работает на ваших данных
Реальные метрики экономии
Аргументы для расширения бюджета
Опыт взаимодействия с подрядчиком

MVP за 200-300 тысяч — это страховка от того, что вы потратите 2 миллиона на систему, которая не решает вашу задачу.

Скрытые расходы, о которых забывают

Инфраструктура

AI-решения потребляют вычислительные ресурсы. Серверы, облачные сервисы, хранилище данных. Типичные расходы: 10-50 тысяч рублей в месяц для малого и среднего бизнеса.

Оплата API языковых моделей

Если система использует GPT-4, Claude или другую коммерческую модель — вы платите за каждый запрос. Для системы с 500 запросами в день это 15-40 тысяч рублей в месяц. Для системы с 5000 запросов — уже 100-200 тысяч.

Есть способы оптимизировать: кэширование частых запросов, использование более дешёвых моделей для простых задач, локальные модели для некритичных функций.

Поддержка и обновления

AI-система — не статичный продукт. Документы обновляются, процессы меняются, модели выпускают новые версии. Закладывайте 15-20% от стоимости разработки ежегодно на поддержку.

Обучение сотрудников

Люди должны научиться пользоваться новым инструментом. Это 2-3 дня на обучение и ещё месяц на привыкание. В это время производительность может временно снизиться.

Как не переплатить

Если вам предлагают готовое AI-решение за 50 тысяч в месяц по подписке — посчитайте за год. 600 тысяч. За два — 1.2 миллиона. За эти деньги можно сделать собственное решение, заточенное под ваши процессы.

Нормальный подрядчик предложит пилот на 2-4 недели с ограниченным бюджетом. Если сразу просят подписать договор на полгода — ищите другого.

Перед стартом прикиньте, сколько часов в месяц тратится на процесс. Умножьте на стоимость часа сотрудника. Экономия за 6 месяцев покрывает внедрение? Проект имеет смысл. Нет? Значит пока рано.

И не гонитесь за последними моделями. GPT-4o или Claude 4 не всегда лучший выбор. Для многих задач хватит моделей попроще и подешевле.

Минимальный порог входа — 200 тысяч за MVP одного процесса. Средний бюджет для малого и среднего бизнеса — 300-800 тысяч на первый проект, плюс 20-50 тысяч ежемесячно на поддержку. Корпорации тратят от 2 миллионов, но там и экономия другого порядка.