AI-консалтинг
Диагностируем процессы и данные, оцениваем эффект, определяем приоритеты и формируем архитектуру и дорожную карту.
Запишитесь на консультацию
Соединяем стратегию,
людей и технологии
чтобы AI работал в бизнесе
Объединяем AI-консалтинг, корпоративное обучение и технологическую реализацию. Формируем междисциплинарные команды под задачу — от поиска сценариев с измеримым эффектом до внедрения и передачи решения внутренней команде.
Practico.ai
100+
корпоративных клиентов
80+
проектов разработки и внедрения AI
500+
проведённых лекций и семинаров по AI
8 000+
сотрудников прошли обучение
Клиенты и партнёры
Работаем с технологическими компаниями, промышленностью, ритейлом, образованием и другими отраслями.
Один партнёр на всём пути внедрения AI
Мы работаем на стыке бизнеса, организационных изменений и разработки — там, где отдельной технологии недостаточно.
Начинаем с задачи, экономики и ограничений. Вместе с командой заказчика определяем приоритетные сценарии, проектируем архитектуру, готовим людей и доводим решение до рабочего процесса.
Так компания получает не разрозненный пилот, а понятную систему: цели и KPI, обученную команду, интегрированное решение и модель дальнейшего развития.
Корпоративное обучение
Готовим руководителей и функциональные команды к практической работе с AI на задачах и данных компании.
Разработка и внедрение
Создаём AI- и ML-решения, интегрируем их с корпоративными системами и сопровождаем промышленную эксплуатацию.
Получить консультацию по внедрению AI
Расскажите задачу — пришлём релевантный кейс, оценку срока и бюджета.
Наша команда
Более 30 специалистов объединяют опыт в консалтинге, обучении, продуктовой работе и технологической реализации.
Юлия Перемитина
CEO
Константин Пинчуковский
Директор по AI-решениям
Михаил Фридман
Технический директор
Дмитрий Зенин
Руководитель проектов
AI-консультанты, бизнес-аналитики, методологи, преподаватели-практики, AI/ML-инженеры, Data Scientists, Data Engineers, DevOps-инженеры и продуктовые специалисты.
Часто задаваемые вопросы
- С чего начать работу с AI, если приоритетные задачи ещё не определены?Рекомендуем начать с диагностики. Анализируем бизнес-процессы, данные, IT-ландшафт и ключевые ограничения, после чего определяем наиболее перспективные сценарии применения AI. По итогам компания получает приоритизированный портфель инициатив, концепции пилотных решений и дорожную карту внедрения.
- Как выбрать формат работы: консалтинг, обучение или разработку?Консалтинг подходит, когда необходимо определить приоритетные сценарии и сформировать программу внедрения.
- Корпоративное обучение — когда требуется подготовить руководителей и команды к практическому применению AI.
- Разработка — когда бизнес-задача, процесс и ожидаемый результат уже определены.
- Форматы можно объединять: например, параллельно с запуском пилота обучить внутреннюю команду и подготовить решение к дальнейшему масштабированию.
- Как обеспечивается безопасность и конфиденциальность данных?Архитектура согласовывается с IT- и ИБ-командами заказчика. Решение может быть развёрнуто локально, в облаке или в гибридном контуре — в зависимости от категории данных и требований к эксплуатации. Предусматриваем разграничение доступа, журналирование действий, шифрование, маскирование и минимизацию передаваемых данных. Требования ФЗ-152 и внутренних политик заказчика учитываются при проектировании.
- Как формируется стоимость работ?Стоимость зависит от объёма задачи, состава интеграций, требований к инфраструктуре, безопасности и дальнейшему сопровождению. Ориентировочный диапазон бюджета определяем после вводной встречи. Детальную оценку фиксируем после согласования состава решения, этапов реализации и ожидаемых результатов.
- Как определяется и контролируется результат?До начала работ фиксируем цели, показатели эффективности, критерии приёмки, сроки и зоны ответственности сторон. Для пилотных решений определяем исходные и целевые показатели. Для обучения — ожидаемые компетенции и практические результаты программы. Для разработки — функциональные требования, сценарии тестирования и порядок приёмки. Результаты каждого этапа согласовываются с командой заказчика до перехода к следующему.
- Сколько времени занимает запуск?Срок зависит от сложности задачи, качества данных, количества интеграций и требований к безопасности. Диагностика обычно занимает 4–6 недель, подготовка корпоративной программы обучения — от 1–3 недель, подключение готового решения — от 1–3 недель, пилот AI-агента или RAG-системы — 6–10 недель. Комплексные ML- и CV-проекты обычно занимают от трёх месяцев. Детальный график формируется после оценки задачи и доступной инфраструктуры.