Кейсы

Кому и что мы уже сделали

Сбер, Сибур и международные продукты, где цена ошибки видна сразу. Регламенты, службы безопасности и интеграции с внутренним ландшафтом — то, на чём AI-проекты разваливаются чаще, чем на моделях.

01Дата-инфраструктура

Airbyte

Открытая ELT-платформа с 300+ коннекторами

Платформа синхронизации данных, которой пользуются сотни инженерных команд. Сломанная выгрузка здесь видна в тот же день.

YC W20 · 300+ коннекторов
02AI-агенты

Crassula

RAG-агент по собственной базе знаний

Агент отвечает по документам и данным самой компании, а не по общей модели.

Клиент из ЕС
03Enterprise

Сбер

Разработка внутри крупного банка

Работа в регламентах, требованиях безопасности и интеграциях с внутренним ландшафтом — там, где одного кода недостаточно.

Крупнейший банк страны
04Промышленность

Сибур

Цифровые продукты для промышленности

Производственный контур: регулирование, непрерывная эксплуатация и требования к надёжности, где систему нельзя просто перезапустить.

Крупный промышленный холдинг
05AI-агенты

InvestSpace

AI-подбор инвестиционных площадок

Ассистент подбирает инвестиционные площадки и меры поддержки под конкретный запрос компании вместо ручного перебора.

Персональные подборки вместо ручного поиска

Первый шаг

Назовите процесс — скажем, во сколько он вам обходится.

30 минут, без презентации и без обязательств. Считаем, сколько людей и часов съедает процесс сегодня, что из этого можно снять и что снимать не стоит. Если честный ответ — «автоматизировать невыгодно», вы его и получите.