Импортозамещение
Переход с зарубежных ИИ-сервисов на отечественный стек без потери качества пользовательских сценариев и привычных процессов.
Платформа корпоративного ИИ
Свой
контур.
Свой ИИ.
«Сфера» — российская платформа корпоративного ИИ. Строим, обучаем и запускаем модели в вашем периметре: от первой гипотезы до промышленной эксплуатации.
до 6 недель
до первого пилота
100% on-prem
полный контроль данных
24/7
поддержка в России
SYS // NEURAL CORE
NODES 140 · LINKS ACTIVE
CONTOUR // SECURE
Контекст
Периметр стал
важнее скорости
Компании ускоряют цифровую трансформацию, но данные и модели остаются внутри контура. «Сфера» соединяет современный ИИ-стек и требования безопасности: готовые сценарии, обучение на ваших данных, полный контроль на каждом этапе.
Гипотезы за недели
От идеи до проверенного сценария — за недели, а не кварталы. Итерации короткие, метрики согласованы заранее.
Единая платформа
Данные, модели, агенты и мониторинг — в одном контуре, с общими правами доступа и историей всех действий.
Возможности
Всё, что нужно,
чтобы ИИ заработал
Не набор разрозненных сервисов, а цельный контур: от данных и моделей до агентов и промышленного мониторинга.
Корпоративный LLM
Замкнутые языковые модели: ответы на ваших данных, без утечки запросов и документов вовне.
RAG и база знаний
Поиск по регламентам, договорам и внутренним базам — с точными ссылками на источник и оценкой уверенности.
AI-агенты
Автоматизация рутины: заявки, отчёты, согласования — под чёткими правилами и наблюдаемым контуром.
MLOps-цикл
Версии моделей, A/B-тесты, мониторинг дрейфа и откат к стабильной версии — в один клик.
Интеграции
Готовые коннекторы к ERP, CRM, внутренним порталам, документообороту и учётным системам.
Безопасность
Роли, полный аудит действий, шифрование и размещение в вашем ЦОД или проверенном облаке.
Процесс
Как мы запускаем
ИИ в компании
Прозрачный путь с понятными контрольными точками — от аудита до масштабирования на смежные отделы.
01
Аудит
Разбираем процессы и данные, выбираем сценарии с максимальным измеримым эффектом.
02
Пилот
Собираем MVP на ваших данных и измеряем качество по заранее согласованным метрикам.
03
Промышленный запуск
Развёртывание в контуре, интеграции с системами, обучение команды и регламенты.
04
Развитие
Новые сценарии, дообучение моделей, масштабирование на смежные отделы и процессы.
В цифрах
Масштаб, который
можно измерить
0+
готовых сценариев для старта
0 нед.
средний срок первого пилота
0%
целевой SLA доступности
0 режима
on-prem, частное облако, гибрид
Доля автоматизированных процессов, % · 6 месяцев
Иллюстративная динамика внедрения
Сценарии
Где «Сфера»
даёт эффект
Одинаковая платформа — разная отраслевая логика. Ниже — типовые направления, в которых ИИ даёт быстрый и измеримый результат.
Финансы
Договоры и обращения
Автоматический разбор договоров, выделение рисков и ускорение ответов на обращения клиентов с полным аудитом.
−37%
времени разбора обращений за квартал
Производство
Регламенты и простои
Единая база знаний для смен и инженеров: прогноз отказов, подсказки по ТО, поиск по технической документации.
×2,4
быстрее поиск по регламентам
Ритейл
Ассистенты 24/7
Ответы по каталогу, наличию и политикам компании — для клиентов и сотрудников, на русском языке, без выхода вовне.
71%
закрытых вопросов без оператора
Контур доверия
Безопасность —
не опция
Каждый сценарий проектируется с учётом требований к защите данных и внутренних политик компании.
Размещение в вашем периметре
Разграничение прав и полный аудит
Шифрование данных в покое и передаче
Работа по 152-ФЗ и внутренним политикам
Импортонезависимый стек
Поддержка и SLA от команды в России
Вопросы
Частые вопросы
Коротко о том, как устроено развёртывание, данные и измерение результата.
Да. Платформа поддерживает полностью автономное развёртывание в закрытом контуре: модели, векторное хранилище и интеграции работают без выхода наружу.
Для пилота достаточно предметной выборки: документы, регламенты, история обращений или логи процессов. Мы помогаем оценить качество и полноту данных на этапе аудита.
Данные остаются в вашем периметре, стек — импортонезависимый, команда поддержки и юниты разработки находятся в России. Доступна локальная адаптация под процессы и терминологию компании.
Метрики согласуются до старта: точность извлечения, доля закрытых обращений, время ответа, экспертная оценка. Платформа ведёт историю версий и показатели в дашборде.
Типовой пилот занимает 4–6 недель: неделя на аудит и постановку задачи, остальное время — на сборку сценария, интеграцию и замеры. По результатам принимается решение о промышленном запуске.
Следующий шаг
Готовы увидеть ИИ
в своём контуре?
Покажем платформу на ваших задачах, оценим эффект и предложим план запуска — без обязательств.