Коммуникации
Письма, звонки, сообщения и встречи требуют разбора, памяти и следующего шага.
ИИ-агент понимает контекст, готовит ответ, фиксирует договорённости и предлагает действие.
Искусственный интеллект для бизнеса
Искусственный интеллект для задач, где обычная автоматизация не справляется.
Строим ИИ-агентов под ваш бизнес: они понимают контекст, работают с данными, готовят решения и запускают действия по правилам.
Начинаем с одного AI-сценария: определяем, где искусственный интеллект даст измеримый эффект, подключаем ваши данные и собираем первый рабочий контур за 2–3 недели. Человек остаётся в контроле критичных действий.
Найти сценарий для ИИ-агента20–30 минут · поймём, есть ли смыслСмотреть ИИ-агентов8 направлений применения
2–3недели на AI-контур
250К+стартовый бюджет
13+лет инженерного опыта
Senior-командаДанные · API · контур клиентаМетрика из логовPrivate-firstNDA по умолчанию
Где агент окупается быстрее
Сначала ищем участок, где уже теряются деньги.
Не продаём коробку и не просим верить в магию. Сначала выбираем один сценарий, где ИИ может работать на ваших данных и дать результат, который видно в логах, документах или отчётах.
Документы
Договоры, регламенты, требования и таблицы читаются вручную и по-разному каждым человеком.
Агент извлекает смысл, подсвечивает противоречия, готовит вывод и даёт ссылку на источник.
Знания и поддержка
Ответы живут в головах, чатах и старых файлах. Новые сотрудники снова спрашивают людей.
Агент отвечает по базе знаний, учитывает права доступа и показывает пробелы в документах.
Самопроверка окупаемости
Если ответ можно посчитать, агента можно проверить.
Мы не просим верить в чужие проценты. Берём вашу текущую цифру, запускаем первый рабочий контур и сравниваем до/после по одной согласованной метрике.
Коммуникации
Сколько времени уходит на разбор писем, звонков, встреч и обещаний?
Метрика: скорость подготовки ответа, доля зафиксированных договорённостей, качество следующего шага.
Документы
Какие документы люди читают вручную снова и снова, хотя вывод можно собрать автоматически?
Метрика: время анализа документа, полнота извлечённых условий, количество найденных рисков.
Поддержка
Какая доля обращений типовая, но всё ещё забирает время у операторов?
Метрика: доля типовых ответов с источником, скорость классификации, качество эскалации.
Backoffice
Где чаще всего теряются статусы, ответственные, акты, согласования и обещания?
Метрика: у каждой заявки есть статус, ответственный, срок и следующий шаг.
Если хотя бы один вопрос болезненный — это хороший кандидат на первый контур. На разборе мы скажем, что можно проверить за 2–3 недели, а что лучше не трогать.
Проверить свой процесс →Когда есть смысл начинать
Если процесс повторяется,его можно отдать агенту частично.
Лучшие первые задачи — не абстрактная «цифровизация», а процессы, где человек каждый день читает, сопоставляет и принимает типовые решения: обращения клиентов, внутренние заявки, договоры, регламенты, отчёты, базы знаний.
В них уже есть контекст, данные, правила и цена ошибки. Поэтому можно быстро договориться о метрике: скорость ответа, полнота анализа, точность извлечения условий, качество рекомендации, доля действий без ручной рутины.
Если метрику нельзя назвать — сначала нужна диагностика, а не разработка.
Почему можно доверить
Мы не продаём доступ к нейросети. Мы строим систему, которая работает в вашем процессе.
Опыт команды в инженерной разработке — с 2012 года, более 50 завершённых проектов в разных индустриях. От документооборота для государственных структур и систем экологического мониторинга с аппаратной частью — до VR-симуляторов для Oculus и SaaS-платформ для стартапов. Два мира — гос и стартапы. Наши инженеры работают в обоих более 13 лет.
DevNeuroX — студия, где AI-инструменты встроены в работающую инженерную команду, а не заменяют её. Поэтому мы делаем не «прототипы за выходные», а production-системы: быстрее, без раздувания бюджета, под контролем senior-инженеров. Исходники, документация и архитектурные решения остаются у вас.
Для клиента это означает простую вещь: мы умеем доводить сложные системы до работы, а не до красивой демонстрации. Если агенту нужно читать документы, учитывать права доступа, работать с внутренними данными и вести журнал действий — это инженерная задача, а не настройка промпта.
2012
Год — начало практики команды
13+
Лет инженерного опыта команды
50+
Завершённых проектов
01Что мы делаем
Два понятных входа — под вашу задачу.
Если нужна новая способность для бизнеса — строим ИИ-агента. Если нужно создать продукт, MVP или внутреннюю систему — идём в заказную разработку. В обоих случаях искусственный интеллект должен работать в реальном контуре, а не оставаться красивой демонстрацией.
01 · Заказная разработка
Разработка продукта или внутренней системы
MVP, SaaS, личный кабинет, мобильное приложение, бэкенд, интеграции с 1С, ERP, внутренними API или переписывание legacy. Делаем быстрее классической разработки, но с нормальной архитектурой, исходниками и документацией.
MVPSaaSМобильныеБэкендИнтеграцииLegacy → новое
от 1,2 млн ₽·MVP за 4–6 недель
Подробно →02 · Готовые направления
ИИ-агенты под конкретный процесс
Берём один сценарий: коммуникации, поддержку, документы, знания, backoffice, research или контроль разработки. Подключаем данные, задаём правила, считаем одну метрику и показываем, есть ли эффект.
КоммуникацииSupportPersonalRAGResearchEngineering Governance
от 250 тыс ₽·2–3 недели
Подробно →Самый частый старт для рекламы — агент под один процесс: он быстрее показывает пользу и ограничивает риск бюджета. Заказная разработка подключается, когда нужно строить новый продукт или менять систему глубже.
02Кейсы
Что мы уже сделали.
Клиенты обычно под NDA, поэтому показываем отрасль, задачу и измеримый эффект. Два публичных проекта (Цифровой Падел, экологический мониторинг) — для понимания диапазона: от продуктового VR-стартапа до промышленной регулируемой системы.
Ещё 45+ проектов под NDA
Хотите кейсы из вашей отрасли — пришлём релевантные.
За 13+ лет инженерной практики команды — больше 50 проектов в разных индустриях: финтех, retail, регионы, e-commerce, промышленность, спорт. Большинство под NDA, поэтому публикуем только согласованное. Напишите, в какой вы отрасли и какая задача — пришлём релевантные кейсы и контакты прошлых клиентов под рекомендацию.
03Как мы работаем
Шесть принципов — одинаковых для разработки и для агентов.
Шесть принципов, по которым мы работаем — и которые защищают то, что вам важно: ваши деньги, ваши данные и ваш контроль над результатом.
01
Платите за результат, а не за процесс
Фиксируем измеримую метрику до старта и замеряем её на ваших данных. Не вышли на согласованный результат — дорабатываем за наш счёт. Вы рискуете парой недель, а не бюджетом.
02
Доводим до прода, а не до презентации
До промышленной эксплуатации доходят единицы AI-инициатив — остальные живут на слайдах. Мы в работе, пока агент реально работает в вашем процессе и приносит результат, а не «успешно продемонстрирован».
03
Считаем в ваших деньгах
Сначала находим, где утекает прибыль, и оцениваем эффект в рублях. Цена привязана к тому, что вы вернёте, а не к «вилке из воздуха». Разговор про окупаемость, а не про прайс.
04
Ваши данные не покидают ваш контур
Разворачиваем в вашем периметре с соблюдением 152-ФЗ, подключаемся к 1С, ERP, почте, документам, внутренним API и хранилищам данных. Каждое действие агента — в журнале, критичные шаги — через подтверждение человеком. Никакого вендор-чёрного ящика.
05
Знания и код остаются у вас
Процесс, база знаний и исходники — ваша собственность. Открытый стек без vendor lock-in: можно развивать своими силами или сменить подрядчика, не переписывая с нуля. Знания не уходят вместе с людьми.
06
Senior-инженеры, а не «новый AI-стартап»
13+ лет инженерной практики команды, гос и стартапы. Архитектура, безопасность и нагрузка — за людьми, AI ускоряет рутину. Вы получаете production-надёжность, на которой работает бизнес, а не прототип за выходные.
04Почему с нами спокойно
Мы берём ответственность за рабочий результат.
Клиенту важны не модели и промпты, а чтобы решение работало, не ломало процессы и было понятно, кто за него отвечает. Поэтому мы строим проект вокруг результата, контроля и сопровождения.
01
Начинаем с денег, а не с технологии
На первом разговоре разбираем процесс, объём потока, цену ошибки и метрику. Если агент не может окупиться на понятной цифре — не продаём разработку.
02
Интегрируем в ваш стек
1С, ERP, почта, документы, чаты, ЭДО, внутренние API и базы знаний. Агент должен работать там, где уже живёт процесс, а не заставлять команду переезжать в новую систему.
03
Оставляем контроль человеку
Критичные действия — через подтверждение. Все решения и действия пишутся в журнал. Это снижает риск для ИТ, юристов и руководителя процесса.
04
Доводим до рабочей среды
Команда с инженерной практикой с 2012 года. Мы умеем делать не только красивую демонстрацию, но и систему с правами, логами, мониторингом, документацией и сопровождением.
05Перед разговором
Сформулируйте задачу в понятный бриф.
Если сложно сразу описать задачу для подрядчика, начните с короткого диалога. Агент поможет собрать исходный бриф: что нужно автоматизировать или разработать, какие данные есть, какие системы подключены, какая метрика важна бизнесу.
Что получится
- 01Коротко опишите процесс, продукт или проблему, где теряются деньги и время.
- 02Агент задаст уточняющие вопросы про данные, роли, интеграции и ограничения.
- 03В конце он соберёт структурированный бриф, который можно передать нам вместе с заявкой.
- 04По брифу мы быстрее скажем: что реально собрать первым контуром, сроки и бюджет.
Важно
Это не заменяет разговор с командой и не является автоматической оценкой проекта. Это быстрый способ прийти на первый разбор уже с ясной формулировкой задачи.
~/neurox — brd-agent
Агент печатает…
06Обучение
Помогаем не просто внедрить — научиться пользоваться AI правильно.
Через 2–3 года AI-инструменты будут стандартом работы в инженерных и бизнес-командах. Кто начнёт разбираться сейчас — получит конкурентное преимущество, которого не будет у поздних игроков. Поэтому у нас есть отдельное направление: обучение команд клиентов, чтобы AI-инструменты и агенты не становились «игрушкой на 3 месяца», а превращались в часть рабочего процесса.
01
Корпоративные программы внедрения AI в разработку
Для инженерных команд компании, которые хотят перейти на AI-native подход. Программа 2–4 недели: разбор стека команды, подбор AI-инструментов под задачи, обучение работе с ними, выход на регулярное production-использование. Не «теоретический курс», а реальный сдвиг в работе команды.
CTO, тимлиды, разработчики · команды 5–50+ человек
02
Онбординг команды клиента по работе с AI-агентами
После того как мы внедрили вам Sales, Personal, Support, RAG или другого агента — обучаем вашу команду грамотно с ним работать. Как корректировать сценарии, как писать промпты для типовых задач, как разбирать сложные кейсы, как давать агенту обратную связь, чтобы он улучшался. Без этого даже хорошо внедрённый агент через 3 месяца «забрасывается».
Операционные команды клиента · обычно после внедрения агента
03
Ментор-сессии «с чего начать с AI» для руководителей
Короткие индивидуальные сессии с CEO, CTO, владельцами бизнеса: какие AI-инструменты реально работают, с чего начать в вашей компании, как связать AI с бизнес-целями, как не потратить бюджет на «попробовать что-то модное». Сессии — 90 минут, с конкретным roadmap на выходе.
CEO, CTO, собственники · 90-минутные сессии
04
Открытые обучающие материалы в Telegram-канале
Бесплатная колонка в нашем Telegram-канале @dxaiblog. Разборы AI-инструментов, практики из реальных проектов, ошибки и как их избегать, обзоры новых моделей и платформ. Подписаться может любой — и инженер, и собственник, и продакт. Это публичная часть обучения, без обязательств.
Все, кто разбирается в AI · публичный канал · бесплатно
Стоимость обучения обсуждается индивидуально — зависит от размера команды, формата (онлайн/гибрид/корпоративный визит), глубины программы и того, нужна ли вам разработка процесса с нуля или сопровождение уже имеющегося.
Если хотите начать с малого — подпишитесь на Telegram-канал @dxaiblog. Все материалы там — бесплатные. Это и есть наша «нулевая ступень» обучения.
Следующий шаг
Разберём процесс, метрику и первый рабочий контур
Ответим в рабочее время. На первом разборе скажем, где агент может окупиться, какая метрика это докажет и где лучше не тратить бюджет.