Консультация эксперта
Есть идея, но нужна экспертная техническая оценка? Проконсультируйтесь с нашими архитекторами Google Cloud, чтобы оценить жизнеспособность проекта, безопасность данных и его первоочередные рамки.
Все стремятся разработать стратегию искусственного интеллекта, но лишь немногие организации готовы погружаться в логистику ее реального создания.
Чтобы вывести ваш ИИ из этапа пилотного проекта в реальное производство (production), вам придется решить три сложные проблемы:
Сегодня самый высокий ROI обеспечивает использование ИИ-агентов для умной автоматизации.
Это словно наделение ваших сотрудников суперсилами для выполнения их специфических операций.
Отраслевые сценарии использования уже доказали свою эффективность, но их нельзя просто взять и установить.
Прежде чем писать код или настраивать инфраструктуру, мы должны убедиться, что ваши данные пригодны для использования.
Вам не обязательно оплачивать весь жизненный цикл разработки наперед. Мы разделили процесс внедрения ИИ на пять отдельных пакетов услуг. Выбирайте именно тот уровень взаимодействия, который соответствует текущей готовности вашего бизнеса.
Есть идея, но нужна экспертная техническая оценка? Проконсультируйтесь с нашими архитекторами Google Cloud, чтобы оценить жизнеспособность проекта, безопасность данных и его первоочередные рамки.
Не знаете с чего начать? Мы проанализируем ваши ежедневные операционные процессы, выявим внутренние «узкие места» и подберем для них проверенные сценарии применения машинного обучения.
Тестируйте перед запуском. Мы создаем функциональный прототип во временной изолированной среде, чтобы доказать, что ИИ принесет финансовую прибыль на ваших данных.
Переходите от концепции к инженерной разработке. Мы спроектируем вашу архитектуру Google Cloud с нуля, предоставив индивидуальную и масштабируемую дорожную карту для построения конвейеров данных.
Развертывайте собственные модели в реальном рабочем окружении. Мы обеспечиваем полный цикл разработки, поддерживая изолированные Dev-, Test- и Prod-среды для чистой и бесперебойной интеграции кода.
Как только ваши данные и стратегия пройдут валидацию, мы перейдем к реализации. На каждом из этапов нашего 6-шагового процесса вы будете точно знать,
за что именно платите, сколько времени это займет и какими должны быть ваши данные перед началом работы.
Никогда не утверждайте масштабные проекты вслепую. Если вы не уверены на 100%, что идея сработает, мы создадим минимальный функциональный прототип (PoC) во временной среде. Мы изолируем ключевую функцию и проверим жизнеспособность бизнес-кейса за минимальную долю стоимости полноценной разработки.
Как только PoC достигнет ваших финансовых показателей, мы масштабируем решение. Ваша техническая команда получит готовые к продакшену модели вместе с чистой, стандартизированной архитектурой Google Cloud, которую они действительно смогут поддерживать.
Системы поисково-зависимой генерации (RAG) проектируются и защищаются таким образом, чтобы обеспечить контроль доступа и соблюдение лимитов на токены. Анализ приватных документов происходит исключительно в безопасной среде, принадлежащей вашей компании.
Vertex AI, API-шлюзы Apigee
Мы проектируем цифровые отделы, в которых ИИ-агенты делегируют задачи и проверяют результаты работы с помощью децентрализованного управления и оркестрации рабочих процессов.
Google Agent Development Kit (ADK), Gemini Enterprise Agent Platform (ранее Vertex AI)
Мы разворачиваем алгоритмы машинного обучения непосредственно в вашем хранилище данных, что минимизирует задержки и устраняет риски безопасности, связанные с передачей больших массивов данных по сети.
BigQuery ML
Мы создаем предиктивные модели для прогнозирования сбоев оборудования, спроса на товары, тенденций продаж и вовлеченности клиентов — даже в условиях нехватки исторических данных.
TimesFM
Мы автоматизируем визуальный контроль и распознавание объектов для производственных линий и систем учета товаров в ритейле. Ваши камеры будут обрабатывать большие потоки изображений и видео в режиме реального времени.
Cloud Vision AI
Мы проектируем изолированные среды (Dev, Test, Prod), интегрированные в ваши текущие конвейеры CI/CD, и обеспечиваем их комплексным мониторингом.
CI/CD-пайплайны
Чистый код имеет смысл только тогда, когда он приносит финансовую выгоду. Вот как ведущие компании используют именно те ML-технологии Google Cloud, которые мы внедряем, для решения реальных бизнес-задач:
Компании требовался более быстрый способ доступа внутренних команд к коммерческим данным. Вместо того чтобы ждать отчеты, созданные вручную, они разработали кастомного ИИ-агента, доступного 24/7. Теперь сотрудники могут задавать агенту прямые вопросы о продажах, остатках товаров и операционной деятельности. Это позволяет оперативно принимать решения и устраняет задержки со стороны IT-отдела.
24/7
Доступ к корпоративным данным на естественном языке
0 задержки
Мгновенная отчётность исключает задержки в бизнес-процессах
Компании было необходимо повысить продуктивность разработчиков без потери качества кода. Благодаря интеграции Google Gemini Code Assist в рабочие процессы инженерных команд, разработчики начали писать, проверять и тестировать код значительно быстрее. ИИ-ассистент минимизировал длительные циклы ручного ревью кода (code reviews).
33%
Мгновенный рост эффективности разработки
70%
Повышение коэффициента принятия кода
Чтобы обеспечить высокую доступность системы и ускорить внедрение новых функций, компания Limepay перестроила свою платформу на базе Google Cloud. Вместо того чтобы нанимать дорогую команду профильных инженеров по машинному обучению, они запустили инструменты AutoML непосредственно на своих базах данных. Это позволило безопасно выявлять закономерности и прогнозировать поведение клиентов.
18 Месяцев
Время миграции со старой инфраструктуры
100%
Изолированная ИИ-кластеризация без нагрузки на прод
Нет, не нужны. Мы предоставляем выделенную команду архитекторов Google Cloud, специалистов по Gemini Enterprise Agent Platform (ранее Vertex AI) и инженеров данных. Ваша команда разработки будет лишь поддерживать чистую кодовую базу, которую мы передадим вам по завершении проекта.
У большинства крупных компаний ситуация именно такая. На этапе консалтинга мы оценим текущую структуру ваших данных, чтобы рассчитать объем работ, необходимый для полномасштабного запуска системы в продакшен. Однако для проведения пилотного запуска (Proof of Concept) мы просто выделим минимальный закрытый набор ваших данных — это позволит доказать эффективность решения еще до старта масштабного проекта по подготовке всей информации.
Ни в коем случае. Ваша интеллектуальная собственность и коммерческая информация хранятся в защищенной среде, которая принадлежит вашей компании. Мы строго соблюдаем корпоративные правила и условия (Terms & Conditions), гарантируя: ваши данные никогда не будут просматриваться третьими лицами, не попадут в открытый доступ и не будут использованы для обучения моделей Google или любых других сторонних LLM.
Да, вы сохраняете полное право собственности. Все данные, архитектура и кодовая база полностью принадлежат вам после того, как мы развернем систему в вашем облачном окружении Google Cloud.
Мы внедряем точные финансовые и операционные метрики (KPI) для вашего проекта. Вы сможете оценить эффективность прототипа (Proof of Concept) по этим показателям еще до того, как дадите зеленый свет полномасштабной разработке.
Proof of Concept гарантирует получение точных данных. Он показывает, решает ли модель ИИ вашу задачу или же первоначальная гипотеза требует корректировки. Это страхует вас от инвестиций в масштабный проект, который мог бы оказаться неэффективным.
Мы подбираем модель индивидуально под каждую бизнес-задачу. В числе прочего мы разворачиваем TimesFM для прогнозирования, Vision AI для обработки изображений и модели семейства Gemini через платформу Vertex AI для работы с текстом и языковыми задачами.
Мы устанавливаем жесткие ограничения (guardrails), заземляя языковые модели (grounding) исключительно на верифицированных данных вашей компании с помощью архитектуры RAG и используя встроенные возможности рассуждения моделей (thinking LLM). Для специфических задач мы добавляем структуры самосовершенствования: суб-агенты итеративно проверяют друг друга, оценивают фактологическую точность и улучшают ответ перед тем, как выдать его пользователю.
Да. Мы используем инструменты разработки агентов (Agent Development Kit — ADK) для создания систем, способных автоматизировать рабочие процессы в ваших приложениях через готовые MCP-интеграции или кастомные коннекторы.
Для сложных операций мы внедряем протоколы A2A (Agent-to-Agent), что позволяет нескольким специализированным агентам эффективно взаимодействовать между собой. Также мы используем протоколы A2P (Agent-to-Platform / Agent-to-Payment), которые дают вашим агентам возможность безопасно проводить транзакции и платежные операции в B2B и B2C-сценариях.