ADam. Создаём ИИ-решения, которые работают.
О нас
ADam — это студия, которая создаёт искусственный интеллект не для лабораторий, а для реального бизнеса. Мы превращаем данные в решения, алгоритмы — в прибыль, а сложные задачи — в автоматизированные процессы.
Наш фокус — разработка и внедрение практических ИИ-решений для конкретных бизнес-задач: предиктивная аналитика, компьютерное зрение (CV), обработка естественного языка (NLP), генеративный AI, интеллектуальная автоматизация (RPA) и recommendation systems.
Мы не просто настраиваем нейросети «по туториалу». Мы проводим полный цикл: от исследования данных и постановки задачи — до создания уникальных моделей, их интеграции в вашу IT-инфраструктуру и обучения вашей команды.
ADam — это ваш партнёр в переходе на новый уровень эффективности, где решения принимает не только человек, но и интеллектуальный алгоритм.
Мы не просто настраиваем нейросети «по туториалу». Мы проводим полный цикл: от исследования данных и постановки задачи — до создания уникальных моделей, их интеграции в вашу IT-инфраструктуру и обучения вашей команды.
ADam — это ваш партнёр в переходе на новый уровень эффективности, где решения принимает не только человек, но и интеллектуальный алгоритм.
Наши преимущества
Прагматичный подход: ИИ только там, где он экономически оправдан
Мы начинаем не с желания «внедрить блокчейн и нейросеть», а с глубокого аудита ваших процессов и данных. Мы честно скажем, где ИИ даст синергию и быструю окупаемость (ROI), а где достаточно классической автоматизации. Мы экономим ваш бюджет, фокусируясь на задачах с максимальной отдачей.
Полный цикл разработки: от идеи до production
В нашей команде есть data scientists, ML-engineers, backend-разработчики и DevOps. Мы не сдаём вам модель в Jupyter Notebook. Мы создаём готовый к работе продукт: обёрнутый в API, развёрнутый в облаке или on-premise, масштабируемый и надёжный. От прототипа до промышленной эксплуатации.
Объяснимый результат и передача знаний
Мы избегаем «чёрных ящиков». Мы строим процессы так, чтобы вы понимали, на основе чего модель принимает решения (Explainable AI, XAI). По окончании проекта проводим обучение, передаём документацию и методологию. Наша цель — сделать вас самостоятельными в использовании ИИ-инструментов.
Часто задаваемые вопросы
У нас мало данных. Вы сможете что-то сделать?
Да. У нас есть экспертиза в нескольких подходах: 1) Data Augmentation (синтез дополнительных данных), 2) Transfer Learning (использование предобученных моделей с дообучением на вашем небольшом датасете), 3) Подходы weak/semi-supervised learning. Мы начинаем с аудита и честно оцениваем, достаточно ли данных для качественного результата.
Как будет происходить интеграция ИИ-модели в наши текущие процессы?
Это ключевой этап нашей работы. Мы проектируем решение как набор микросервисов (REST API, gRPC), которые легко встраиваются в вашу архитектуру. Мы тесно работаем с вашими разработчиками или сами выполняем интеграцию. Обеспечиваем безопасный обмен данными, логирование и мониторинг.
Как вы обеспечиваете актуальность модели со временем?
Мы закладываем жизненный цикл модели с самого начала. Предлагаем два пути: 1) Пакетное переобучение по расписанию на новых данных (входит в тариф «AI-As-A-Service»), 2) Создание системы мониторинга (MLops), которая отслеживает падение accuracy модели на реальных данных и сигнализирует о необходимости её обновления. Без этого этапа любое ИИ-решение со временем устаревает.
Отзывы
Ирина Дулова
CTO «ТехноПрогресс», Москва
Задача — автоматизировать скоринг малого бизнеса по нетривиальным данным. Команда ADam разработала и обучила ансамбль моделей, который анализирует цифровой след компании. Точность прогноза дефолта на 25% выше, чем у стандартных решений. И самое главное — они предоставили понятные причины отказа для каждого кейса, что критично для compliance.
Иван Будько
Операционный директор «Urban Brew», Екатеринбург
Хотели снизить логистические издержки. ADam построили модель предиктивного спроса для сотен SKU в каждом магазине. Внедрили её в нашу WMS. Результат: остатки на складах сократились на 18%, а уровень наличия товара на полках вырос до 99.2%. Модель адаптируется к сезонности и акциям — это именно то, что нужно.
Юлия Усачева
Руководитель отдела аналитики "StableFlow", Новосибирск
Нужно было персонифицировать контент для миллионов пользователей. Ребята из ADam создали гибридную recommendation-систему (content-based + collaborative filtering), которая учитывает не только историю просмотров, но и контекст. Время, проведенное пользователем на платформе, увеличилось на 35%. Они сделали сложное — простым и работающим
Контакты
Адрес
г. Санкт-Петербург, Свердловская наб., 44Ю, офис 314
Контактные данные
korchagin.8ovz6@rambler.ru
Наши реквизиты
ИП СТРЕЛЬНИКОВ АНТОН ДМИТРИЕВИЧ
ИНН: 701406965762
ОГРНИП: 325390000021353
ИНН: 701406965762
ОГРНИП: 325390000021353
