Разработка, усиленная гибридным интеллектом
Предоставляем AI-Human (гибридных) специалистов
[01]
Стоимость та же, эффективность выше
За стандартную ставку вы получаете специалиста, который ускоряет разработку за счёт ИИ.
[02]
AI-Human — это не просто
«специалист с ChatGPT»
Это формат разработки, в котором специалист работает в связке с инфраструктурой ИИ-агентов, встроенной в SDLC (процесс создания ПО).
[03]
ИИ-агенты на всех этапах разработки
Мы проектируем, внедряем и используем ИИ-агентов как часть производственного контура разработки.
Эффекты от внедрения
в 4-6 раз
ускорение сбора данных
до 93 %
точность распознавания
0,43 сек
скорость обработки одного фото
Эффекты от внедрения
5-15 %
увеличение прибыли
20-40 %
уменьшение стоимости и времени обработки заказа
15-30 %
сокращение времени выхода на рынок
20-40 %
уменьшение складских запасов
5-15 %
сокращение производственных затрат
Кейсы и Награды
Ключевые направления
и технологический стек
и Data-аналитики собирают и анализируют требования заказчика, проектируют
и разрабатывают схемы процесса.
и машинного обучения.
Подбираем экспертов под популярные и узкие требования
Стек технологий
Эффекты от внедрения
1-3 %
рост продаж
5-15 %
сокращение дефицита
5-25 %
сокращение завышенных запасов
50-70 %
рост продуктивности и эффективности пользователей
Эффекты от внедрения
1-3%
рост маржи
2-5%
увеличение продаж
Планирование на базе Goal Profit
[01]
Система построена на настроечных таблицах, в которых удобно управлять параметрами
[02]
Применяется бизнес-логика, которая удовлетворяет всем процессам, происходящим в компании
[03]
Применяются статистические методы для обработки факта и прогнозирования
[04]
Возможно применять машинное обучение для прогнозирования или для поиска оптимальных параметров
ИИ-агент ускорил разработку за счёт генерации кода и подсказок по реализации. В результате три разработчика с ИИ-агентами справились с объемом работы команды из пяти человек.
ИИ-агент в роли технического писателя сформировал 85% проектной документации по форме заказчика на основании кодовой базы и кратких технических заданий.
ИИ-агенты проанализировали код, подготовили подробное описание функциональности и предложили варианты миграции. В результате проект выполнили за 3 месяца силами одного senior-разработчика и ИИ-агентов — вместо года работы команды из пяти человек.
Сравнение специалистов
Специалист
с Cursor, ChatGPT
и аналогами
Точечно использует ИИ по собственному усмотрению
Неравномерное, зависит от человека
Локальное ускорение отдельных задач
Локальное повышение эффективности
Рост только за счет найма
Специалист, усиленный ИИ-агентами
Системно работает в связке
с ИИ как частью SDLC
Стабильное качество за счёт агентов
и проверки регламентов
Системное ускорение на каждом этапе
цикла разработки
+50% КПД использования
искусственного интеллекта
Агенты масштабируются без роста команды
Подход к работе
Качество кода и решений
Скорость разработки
Эффект
Масштабирование
Инфраструктура ИИ-агентов
Почему Napoleon IT?
Почему обращаются
к нам?
Выбирайте Napoleon IT
Что вы получите в рамках консалтинга?
Выбирайте Napoleon IT
Как мы проводим консалтинг?
Выбирайте Napoleon IT
Результат: протоколы встреч и описание текущего процесса.
Срок: 3–6 недель (10–14 воркшопов).
Результат: визуальная модель текущего процесса.
Срок: параллельно процессу анализа.
Результат: документ с рекомендуемыми улучшениям и экспертная оценкой потенциальных эффектов.
Срок: 1–2 недели (1–3 воркшопа).
Результат: roadmap изменений.
Срок: 2 недели после согласования.
Результат: обновленный документ с рекомендациями.
Срок: 1–2 недели.
Результат: итоговый план внедрения изменений.
Срок: по согласованию.
Специалисты по работе с данными
Выбирайте Napoleon IT
Специалисты по разработке и обучению моделей
Выбирайте Napoleon IT
Эксперты по автоматизации ML/LLM
Выбирайте Napoleon IT
Этапы внедрения системы прогнозирования с использованием ИИ
[01]
Анализ бизнес-требований и аудит данных
Определяем специфику бизнеса и ключевые цели внедрения, анализируем инфраструктуру, оцениваем качество исторических данных, выявляем недостающие элементы и определяем их влияние на результат. Создаем индивидуальную архитектуру системы, которая оптимально соответствует вашим задачам.
[02]
Создание прототипа (MVP)
Разрабатываем MVP, который включает основные функции, такие как базовые алгоритмы прогнозирования с использованием ИИ, визуализацию данных в удобных интерфейсах, интеграцию с существующими системами (ERP, CRM, BI). Это позволяет быстро протестировать основные гипотезы и получить обратную связь.
[03]
Пилотный проект и настройка
Выбираем тестовые сегменты (категории товаров, регионы, торговые точки) для проверки модели на реальных данных. Тестируем на исторических данных для оценки точности, строим прогноз на будущие периоды и настраиваем алгоритмы под специфику компании (учет сезонности, акций, макроэкономических факторов).
[04]
Полномасштабное внедрение
Запуск системы во всех сегментах бизнеса включает масштабирование алгоритмов на весь ассортимент и регионы, интеграцию системы с внутренними платформами, обучение команды пользователей с помощью интерактивных материалов, тренингов и документации.
[05]
Постоянное совершенствование
На основе новых данных и рыночных трендов обновляем алгоритмы, расширяем функционал по запросу клиента (например, прогнозирование новых категорий или улучшение интеграций), а также предоставляем аналитические отчеты для мониторинга эффективности системы.
в 2011 году в г. Челябинск
Санкт-Петербург
Челябинск
Процесс вывода специалистов
на аутстаффинг
и ставки.
ИИ-инфраструктуру под ваши принципы и подходы.