RAG-системы
Retrieval-Augmented Generation для корпоративных баз знаний, ассистентов и поиска по внутренним документам. С контролем источников, цитированием и метриками точности.
Сервис · AI и ML разработка
AI как часть архитектуры, а не виджет.
Production-grade AI: RAG-системы, мультиязычная автоматизация, предиктивные модели и AI-помощники внутри продукта. С явной моделью данных, контролем доступа, логированием, метриками качества и стоимости инференса — чтобы понимать, работает ли модель в продакшене, а не «подключили ChatGPT и надеемся».
Формат
AI-инфраструктура и ML-системы
Подходит для
SaaS · платформы · кабинеты · документы
Старт
Разбор сценария или пилот
H-Studio · Plate set 2026Москва · Россия
01 · Состав направления
AI-решения для бизнес-задач.
AI у нас — это конвейер: данные → подготовка контекста → модель → пост-обработка → запись результата → метрики качества. На каждом шаге явно понимаем, что и зачем.
Мультиязычная AI-автоматизация
Автоматизация контента, переводов, классификации и маршрутизации на нескольких языках одновременно — для международных продуктов и B2B-операций.
AI-аналитика и предиктивные системы
Модели на исторических данных, предиктивные дашборды, скоринг и сегментация. Не «AI-кнопка», а слой, встроенный в существующую аналитику и backend.
AI на ваших данных
Файнтюн моделей под отрасль и корпоративные термины. С контролем качества, аудитом ответов и оценкой ROI до запуска.
02 · Когда обращаются
Ситуации, в которых имеет смысл встроить AI.
AI не отдельный тренд, а опциональный слой внутри полезного бизнес-софта. Подключаем там, где он даёт измеримый эффект.
Scenario · 01
“«Тонем в документах: договоры, заявки, поддержка»”
Конвейер на RAG + классификации: автоматическая обработка входящего потока, маршрутизация по ответственным, summary для оператора.
Scenario · 02
“«Хотим предсказывать отток / спрос / риски»”
Модели на ваших исторических данных, встроенные в backend-аналитику. С метриками качества и постоянным мониторингом дрейфа.
Scenario · 03
“«Не уверены, что AI вообще окупится»”
Сначала разбираемся в сценариях и оцениваем ROI. Если архитектура и данные не готовы — даём план, как их подготовить.
Scenario · 04
“«Подключили ChatGPT, но он галлюцинирует и стоит дорого»”
Перестраиваем как нормальный backend-контур: контроль контекста, кэш, наблюдаемость, метрики стоимости, выбор модели под задачу.
03 · Почему мы
AI без хайпа.
- 01
Инженерия, не магия
AI = конвейер, который можно отладить и измерить. С первого дня закладываем наблюдаемость, метрики и контроль стоимости.
- 02
Стек по задаче
Не привязаны к одной модели. Open-source, OpenAI, Anthropic, локальные deployments — выбираем под качество, latency и бюджет.
- 03
Архитектурно встроено
AI — слой в продуктовом backend, не отдельный микросервис «AI». Это снимает класс проблем с интеграцией и контролем данных.
- 04
Честно о неприменимости
Где AI не нужен — скажем прямо. Сначала наведение порядка в данных и архитектуре, потом модель. Иначе будут красивые галлюцинации поверх хаоса.
Модель работы · 007Спланировать спринт→
Как мы доставляем без переписываний.
Три формата для стартапов и растущего бизнеса. Каждый формат можно брать отдельно: сначала разобраться в системе, затем собрать первую версию или развивать продукт дальше вместе с нами.
01Спринт
Архитектурный спринт
5-дневный разбор продукта, процессов, данных, рисков, стека и плана реализации.
├Duration · 5 дней┤
02Сборка
Сборка MVP / платформы
Первая рабочая версия продукта с backend-логикой, интерфейсом, инфраструктурой, админ-панелью и документацией.
├Duration · 6–12 недель┤
03Развитие
Развитие и поддержка
Новые функции, мониторинг, аналитика, автоматизация и техническое сопровождение после запуска.
├Duration · Постоянно┤
FAQ · 011
MVP и SaaS-продукты, клиентские кабинеты и маркетплейсы, B2B-платформы, внутренние системы и админ-панели, сайты для продуктов и услуг с SEO-архитектурой, AI-функции внутри продукта, автоматизация процессов и модернизация устаревших продуктов.
Не делаем Tilda, Webflow и no-code-конструкторы для production-продуктов. Не передаём проект джунам после первого месяца — команда та же от спринта до запуска. Не строим «чёрный ящик» — GitHub-доступы и контроль кода у вас с первого дня. Не берём в работу бесконечные правки без рамок — scope фиксируется на архитектурном спринте.
На сайтах и лендингах — 2–3 недели до первого staging-деплоя. На MVP и платформах — 3–4 недели до внутренней версии для тестирования, 6–8 недель до публичной беты, 8–12 недель до investor-ready версии с метриками. Точные сроки фиксируются на архитектурном спринте.
Да. 5-дневный спринт от 150 тыс. ₽ — это самостоятельная услуга. На выходе вы получаете схему продукта, обоснование стека, архитектуру, список рисков, roadmap и точную смету. После спринта можно остановиться — план остаётся у вас и работает с любой командой.
Да — это отдельная практика. 48-часовая диагностика от 100 тыс. ₽: разбор кода, инфраструктуры, доступов и рисков. 5-дневный deep-dive от 250 тыс. ₽ — полный технический разбор и план стабилизации. Take-over с продолжением разработки — от 500 тыс. ₽. Большинство студий не любят rescue, у нас это нормальная задача.
Сайт для продукта или услуг — от 250 тыс. ₽. Архитектурный спринт — от 150 тыс. ₽. MVP, SaaS-продукт, платформа или кабинет клиента — от 500 тыс. ₽ (до 1.5 млн ₽ для продукта с интеграциями, биллингом и админ-панелью). Поддержка после запуска — от 150 тыс. ₽ в месяц.
Лучше всего — с архитектурного спринта. За 5 дней мы фиксируем бизнес-задачу, процессы, роли пользователей, данные, риски и варианты реализации. После этого можно принять обоснованное решение: делать MVP, внутренний инструмент, сайт, автоматизацию процессов или сначала упростить текущие операции.
Backend (авторизация, роли, база данных, API), frontend (личный кабинет, админка, public-страницы), деплой и хостинг с мониторингом, CI/CD pipeline, GitHub-репозиторий с правами у вас, базовая аналитика, продуктовые события, документация и передача за 1–2 недели до окончания спринта.
Да. Личные кабинеты, админ-панели, операционные дашборды, workflow-системы, document-flow и порталы для клиентов, партнёров или сотрудников. С ролями, статусами, аудит-логом и интеграцией с продуктом.
Для РФ-проектов — Yandex Cloud, Selectel, VK Cloud, Timeweb Cloud или VPS под задачу. Для зарубежных — Hetzner, Vercel, AWS EU. Из платёжных — ЮKassa, СБП, Тинькофф Касса, CloudPayments для РФ; Stripe — для международного. Если проект работает с персональными данными российских пользователей, учитываем требования к хранению в РФ.
Да, если AI реально убирает ручную работу: поиск по данным, разбор документов, классификация заявок, операторские ассистенты, генерация черновиков или аналитика. Мы не добавляем AI «для красоты», если обычная логика решает задачу лучше — и так и говорим.
Да — та же команда после релиза. Новые функции, исправления, мониторинг, обновления зависимостей, архитектурные ревью, документация и улучшения инфраструктуры. Без передачи джунам, без vendor lock-in. Если уйдёте — заберёте всё: код, доступы, документацию.
Поехали · 012
Соберём то, что
ведёт ваш бизнес вперёд.
От идеи до инфраструктуры — помогаем спроектировать, запустить и масштабировать системы, которые работают.
Студия
H-Studio
Senior-поставка · Москва · Россия
Контакт
hello@h-studio-berlin.de
+7 (982) 666-66-80
Офис
ул. Октябрьская д. 80 стр. 6
117593 Москва