Технології. Дані. Результат. Впроваджую ШІ, підключений до ваших систем — не демо-чат у вакуумі. Допомога співробітникам і клієнтам 24/7, розпізнавання документів і навчання моделей, контури файлів на Python, прогнози й зв’язка з ERP (CRM, склад, фінанси, виробництво) — за потреби через інтеграцію з 1С.

Формат: фіксуємо бізнес-результат, обираємо вузький перший сценарій (один тип документа, один домен FAQ, один прогноз), спираємо модель на ваші API й метадані, потім розширюємо. Стек: TypeScript/Node.js або Python для оркестрації, зору й OCR, LLM API або on-prem за вимогами, журнали й ролі з першого дня.

Приклади з практики

Нещодавні кейси: ai-vision (розпізнавання бланків і навчання моделей), thinklens-bot і cursor-telegram-integration — проєкти, де застосовувалися навички впровадження штучного інтелекту (LLM, RAG, чат-боти, OCR, документи, прогнози, TypeScript, Node.js, Python, API ERP, 1С, безпека даних, автоматизація).

У цих проєктах поєднувалися продуктовий UI, API та експлуатаційні задачі: ролі, вивантаження, інтеграції й спостережуваність. Мета — система, яку ваша команда може розвивати, а не одноразовий демо-прототип.

Типова співпраця починається з письмового брифу: обмеження, інтеграції, комплаєнс і критерії «готово» для першого релізу. Ділимо роботу на вертикальні етапи — прогрес видно кожні 1–2 тижні, пріоритети можна змінювати без втрати ниті.

Після запуску — короткий супровід: крайові випадки, продуктивність, передача знань. Подальша підтримка залишається в in-house команди або за ретейнером — як зручніше вам.

Рішення фіксуємо зрозумілою мовою, тримаємо staging близько до продакшену й залишаємо runbook, щоб команда не залежала від підрядника після передачі. Якщо вже є дизайнери чи backend-розробники — вбудовуємось у ваші ритуали, а не створюємо паралельний процес.