Внедрение ИИ в бизнес в Казахстане
Помогаю компаниям встроить ИИ в рабочие процессы: от аудита и выбора задач до системы, работающей в продакшене. Проектирую архитектуру, строю пилот, довожу до внедрения и измеряю эффект.
С казахстанскими компаниями работаю очно (Алматы) и онлайн, с остальными — онлайн. Стек: LLM, RAG, AI-агенты, локальные модели, интеграции с вашими системами.
Кому это подходит
- Компаниям с большим потоком документов, обращений или заявок
- Продуктовым командам, которые добавляют ИИ-функции в свой продукт
- Руководителям, которым нужна стратегия и приоритизация ИИ-инициатив
- Организациям с жёсткими требованиями к данным — вплоть до полностью локального контура
Какие задачи решаю
- Обработка и классификация документов
- Поддержка клиентов и внутренние службы: ассистенты на базе LLM
- Поиск и ответы по корпоративной базе знаний
- Автоматизация рутинных этапов процессов AI-агентами
- Подготовка отчётов и структурирование данных
- Копайлоты для сотрудников в их рабочих инструментах
Что я внедряю
Как проходит внедрение
Пять шагов, у каждого — конкретный результат.
- 01Аудит
Разбираем процессы и данные, находим кандидатов на автоматизацию
- 02Оценка эффекта
Считаем ожидаемый эффект и стоимость, выбираем процесс для пилота
- 03Пилот
Строю работающий прототип на одном процессе и реальных данных
- 04Внедрение
Интеграция с системами, доступы, безопасность, обучение команды
- 05Контроль качества
Evaluation, мониторинг, сопровождение и план развития
Форматы работы
Каждый формат заканчивается конкретным результатом.
| Формат | Результат |
|---|---|
| AI-аудит | Карта процессов, кандидаты на автоматизацию, оценка эффекта и рисков |
| AI-стратегия | Архитектура, roadmap, бюджет, приоритеты и KPI |
| Пилот | Работающий прототип на одном процессе |
| Внедрение | Интеграция с данными, CRM, ERP, документами и внутренними системами |
| AI governance | Политики, доступы, evaluation, безопасность и контроль качества |
| Технический due diligence | Оценка AI-продукта, команды, архитектуры и рисков |
Безопасность данных
Данные компании не обязаны уходить в чужое облако. Контур — облачный, гибридный или полностью локальный — выбираем на аудите, исходя из ваших требований.
- Локальные модели on-premise: данные не покидают вашу инфраструктуру
- Privacy-by-design: карта потоков данных, контроль PII и доступов
- Гибридные схемы: чувствительное остаётся локально, остальное — в облаке
- Дообучение и квантование под обычное железо, без GPU-фермы
Доказательства вместо обещаний
Автор опубликованных работ по ИИ: перенос знаний в малые модели (arXiv:2502.08213), нейрокодек MPT-VC, открытые модели на Hugging Face.
Levitan — голосовой ввод on-device, который работает у реальных пользователей на Windows и macOS. Продукт, а не демо.
Выстраиваю стратегию ИИ, команды и governance внутри действующей компании — знаю, как ИИ приживается в организации.
Вопросы о внедрении
Можно ли внедрить ИИ без передачи данных в облако?
Да. Подбираю и дообучаю локальные модели, которые работают в вашей инфраструктуре — вплоть до запуска на CPU без GPU-кластера.
У нас нет ML-команды. Это проблема?
Нет. Проектирую систему так, чтобы её могла сопровождать ваша текущая команда, и при необходимости обучаю её.
Сколько длится проект?
Зависит от процесса и данных. Аудит и пилот — это недели, а не месяцы. Точную оценку даю после аудита.
Работаете ли вы за пределами Казахстана?
Да, онлайн. Очные форматы — в Алматы.
С чего начать?
С консультации: разбираем задачу и решаем, нужен ли аудит. Напишите на libr@bk.ru.
Обсудить внедрение
Опишите процесс, который хотите автоматизировать: что за данные, кто с ними работает, что считается результатом. Отвечу, чем могу помочь.