Сотрудники уходят в личные нейросети и данные утекают, а расходы на ИИ растут без контроля. Внедряем ИИ под ваши процессы так, чтобы данные, доступ и расходы были под контролем, вплоть до развертывания в вашем контуре или on-prem.
NWIRE разрабатывает и внедряет корпоративный ИИ под задачи бизнеса: AI-гейтвей, ИИ-агенты, обработку документов, MCP-интеграции и автоматизацию бизнес-процессов.
Поможем выбрать модель и платформу под вашу задачу. Опыт работы с российскими и зарубежными моделями, а также с открытыми LLM для on-prem.
Разворачиваем в изолированном контуре в облаке или on-prem на ваших серверах. При работе с внешними моделями фильтруем и журналируем, что уходит наружу, чтобы рабочие данные не покидали периметр.
Показываем расход токенов по пользователям и подразделениям, задаем лимиты, помогаем планировать бюджет.
Сотрудники отправляют рабочие данные в личные чаты с нейросетями. Компания не видит этих запросов и не контролирует, что уходит наружу.
Расходы на токены растут, но их не привязать к пользователям, подразделениям и задачам, поэтому бюджет не спланировать.
ИИ живет в отдельной вкладке браузера, а не внутри систем и данных компании, поэтому реальной пользы приносит мало.
Что это дает: AI-гейтвей это единая точка входа к нейросетям внутри компаний. Он дает сотрудникам привычный чат-интерфейс, а компании контроль над данными, доступом и расходами.
Что это дает: ИИ-агенты берут на себя рутинные операции, но критичные решения остаются за человеком.
Что это дает: LLM работает с вашими документами и данными, а не с общими знаниями модели.
Что это дает: MCP дает агентам доступ к вашим системам без отдельной интеграции под каждого, это быстрее и дешевле разовых интеграций.
Реализовали безопасный доступ сотрудников к LLM: единый вход, аудит запросов, фильтрация промптов, рабочие данные не уходят наружу.
Подключили ИИ-агента к 1С через MCP: агент читает данные и выполняет операции прямо в базе, доступ разграничен и журналируется.
Сняли с инженеров рутину: диагностика, обновления, выдача доступов через интеграцию тикет-системы и Active Directory.
Извлекаем структурированные данные из строительной документации и формируем отчетность автоматически.
Начинаем с разбора задачи и данных, с которыми предстоит работать: документы, базы знаний, CRM, 1С, требования к безопасности и доступу.
Подбираем модели и архитектуру под задачу.
Разворачиваем решение в изолированном контуре или on-prem.
Затем поддерживаем и развиваем.
Работаем и с нуля, и с уже существующими решениями: если своя команда уперлась в потолок, подключаемся как эксперты и дорабатываем то, что есть.
YandexGPT 5.1 Pro, YandexGPT 5 Lite, Alice AI LLM, YandexART 2.0, Yandex Search API, Claude, ChatGPT, DeepSeek, Ollama, открытые LLM
Go, микросервисы, мультиагентная архитектура
PostgreSQL, MongoDB, Object Storage S3
Yandex Cloud Managed Kubernetes, CI/CD, Container Registry, Yandex Monitoring, Cloud Logging, Grafana
SSO (SAML 2.0 и OpenID Connect), DLP-контроль, фильтрация промптов, разграничение прав, журналирование.
RAG по базе знаний, MCP, 1С, CRM, Active Directory, тикет-системы
Это ИИ-решения под процессы компании: доступ сотрудников к нейросетям, ИИ-агенты, обработка документов, интеграции с корпоративными системами, с контролем данных и доступа.
Единая точка входа к нейросетям для сотрудников с корпоративным SSO, журналированием, фильтрацией промптов и контролем расхода токенов.
Готовый сервис дает всем один набор функций. Мы собираем решение под ваши процессы и данные, интегрируем с 1С, CRM и вашими системами, при необходимости разворачиваем on-prem, чтобы данные оставались в периметре.
Через AI-гейтвей: единый вход по корпоративному SSO, журналирование каждого запроса, фильтрация промптов и разграничение прав. Гейтвей контролирует и журналирует, что уходит наружу. Если нужен полный контроль, открытые модели разворачиваются в вашем контуре, и данные не покидают периметр.
Да. Разворачиваем открытые модели on-prem или в вашем защищенном контуре, данные остаются внутри периметра.
Гейтвей показывает расход по пользователям и подразделениям, задает лимиты и помогает подобрать модель под задачу, чтобы не платить за избыточную. Расходы становятся прозрачными и управляемыми.
Агент это отдельный сервис под конкретный процесс, с доступом к вашим системам и с эскалацией на человека. Чат-бот отвечает на сообщения, агент выполняет задачу.
MCP это открытый протокол, через который ИИ-агент получает доступ к вашим системам без отдельной интеграции под каждую задачу. Один MCP-сервер используют несколько агентов, это быстрее и дешевле разовых интеграций.
Да. Через MCP агент работает с данными в 1С, а LLM извлекает структурированные данные из документов и передает их в вашу систему.
Проекты начинаются от 300 000 рублей, срок от 3 месяцев. Итоговая оценка зависит от задачи, моделей и контура, считаем после разбора.
Да. Подключаемся к тому, что уже разработано, когда своей команде нужна экспертная помощь, и развиваем решение дальше.