AI разработка Казахстан

Заказать разработку AI-бота в Алматы

Разработка AI-решений на заказ: чат-боты, RAG-системы, рекомендательные системы. Внедрение искусственного интеллекта в бизнес.

Почему с нами

Проектируем перед разработкой

Начинаем с понимания задачи. Не пишем код, пока не спроектируем.

Архитектура под нагрузку

Закладываем масштабируемость с первого дня.

Одна команда

Те же люди, что проектировали — строят и отвечают за результат.

Как мы ведём проект

Diagnose → Design → Build → Evolve. Никакого «час × человек» — каждая фаза с чётким выходом.

Diagnose

Discovery — понимаем задачу

Изучаем бизнес-домен, риски, ограничения. На выходе — Lean ТЗ с архитектурными решениями.

2–4 недели · фикс-прайс

Design

Архитектура и UX

Проектируем систему, интерфейсы, интеграции. На этой фазе фиксируем итоговую цену и сроки.

1–3 недели · фикс-прайс

Build

Реализация

Та же команда строит то, что спроектировала. Демо каждые 2 недели, фикс-прайс держится.

1–4 месяца · фикс-прайс

Evolve

Поддержка и развитие

Мониторинг, инциденты, новые фичи. Подписка с понятным SLA, та же команда.

от 3 месяцев · подписка

Технологии

OpenAI / GPT

Интеграция с LLM

RAG / LangChain

Поиск по базе знаний

AI-боты

Чат-боты и ассистенты

ML-модели

Рекомендации, классификация

Что мы строим

Разрабатываем AI-решения под ваши задачи — от идеи до продакшена.

AI-чатботы и ассистенты

RAG-системы

Рекомендательные системы

Интеграция LLM в продукты

Автоматизация с AI

NLP и обработка текста

ML-пайплайны

Консультации по AI

Как начать

Мы не начинаем с кода. Начните с обсуждения проекта.

Узнать подход

Ориентировочная стоимость

Точная цена — после Discovery. Это диапазоны для KZ-рынка 2026.

Стартовый уровень

2–8 млн ₸

Интеграция LLM или чатбот: OpenAI/Anthropic API + базовая логика, MVP за 3-6 недель.

Production

8–30 млн ₸

Кастомный AI-продукт: RAG, fine-tuning, vector DB, продакшен-инфраструктура.

Enterprise

от 30 млн ₸

Enterprise AI-платформа: multi-tenant, security, on-prem, длительная поддержка.

Города, где мы работаем

Разрабатываем AI-решения для бизнеса по всему Казахстану

Алматы

Главный офис. AI-боты, RAG-системы, ML-модели для финтеха и e-commerce.

Астана

Резидент Astana Hub. AI-проекты для госсектора и enterprise.

Караганда

AI-автоматизация для промышленных компаний и B2B-сектора.

Шымкент

AI-боты и рекомендательные системы для ритейла юга РК.

Актобе

Внедрение AI для компаний западного Казахстана.

Атырау

AI-решения для нефтегаз-сектора и сервисных компаний.

Связанные услуги

Часто запускаем в одном engagement

Веб-разработка

Веб-интерфейс к AI-сервисам и админка.

Подробнее →

DevOps и облако

GPU-инфраструктура, MLOps, мониторинг.

Подробнее →

Мобильная разработка

AI-фичи в iOS/Android приложениях.

Подробнее →

Вопросы и ответы

Часто задаваемые вопросы

Как AI может помочь моему бизнесу?

Что такое RAG и зачем это моей компании?

Какие данные нужны для старта?

Безопасно ли передавать данные в AI?

Сколько стоит внедрение AI-решения?

Как AI может помочь моему бизнесу?: AI автоматизирует рутину (чат-боты поддержки), улучшает поиск по документам (RAG), прогнозирует спрос и персонализирует предложения клиентам. Это снижает затраты и повышает лояльность.
Что такое RAG и зачем это моей компании?: RAG (Retrieval-Augmented Generation) позволяет AI отвечать на вопросы, используя вашу внутреннюю базу знаний, а не только общедоступные данные. Это создает 'второй мозг' компании — умный поиск по документам и регламентам.
Какие данные нужны для старта?: Зависит от задачи. Для RAG нужны тексты (PDF, Notion, Docs). Для прогнозирования — исторические данные (Excel, CSV, DB). Мы поможем провести аудит ваших данных.
Безопасно ли передавать данные в AI?: Мы используем Enterprise-решения (Azure OpenAI, AWS Bedrock) или локальные модели (Llama), где ваши данные не используются для дообучения общих моделей и остаются в вашем контуре безопасности.
Сколько стоит внедрение AI-решения?: AI-пилот (например, умный бот по базе знаний) стартует от $5k и реализуется за 4-6 недель — это focused-внедрение, не полноценный продуктовый MVP. Сложные Custom ML-решения оцениваются индивидуально после Discovery-фазы.

Это логичное продолжение после проектирования

Сначала разбираемся и проектируем. Потом реализуем — та же команда, тот же контекст.

Обсудить проект