Готового решения не существует
Задачу нельзя закрыть покупкой сервиса или типовой разработкой: нужен алгоритм или модель, которых на рынке нет, или их точность и лицензия вас не устраивают.
Проблема → решение
Разобраться со сложной задачей
Задача, которую нельзя решить типовым проектированием: готового алгоритма нет, данные ведут себя непредсказуемо, а от точности зависит результат. Мы работаем там, где предмет — сам метод: формулируем проверяемую гипотезу, исследуем и доводим до работающего прототипа.
Для компаний и команд, которым нужен результат, которого нет на рынке: собственный алгоритм, модель под свою задачу, нетривиальная обработка данных или проверка технической гипотезы до продуктовых вложений.
С чем приходят
Данные ведут себя непредсказуемо
Разметка неоднородна, форматы расходятся, сигнал тонет в шуме — простой парсер или готовая модель ломаются на реальных данных, а не на демонстрационных примерах.
Непонятно, решается ли это вообще
Есть техническая гипотеза, но неясно, подтвердится ли она, и сколько будет стоить попытка. Вкладываться в полноценную разработку вслепую — рискованно.
Как мы решаем
Ставим проверяемую гипотезу
Превращаем размытую цель в гипотезу с критерием успеха: что считаем результатом и как его измерим. Без этого исследование превращается в бесконечность.
Исследуем и рано проверяем
Обзор области, эксперименты, ранняя проверка на ваших данных. Риск отрицательного результата берём на себя и сообщаем о нём сразу, а не после сдачи.
Доводим до прототипа
От подтверждённой гипотезы — к работающему решению и испытаниям по согласованной методике. При необходимости доводим до сервиса, а не оставляем в тетрадке.
Передаём технологию
Исходный код, документация, отчётность по этапам и обучение команды. Результат остаётся у вас — мы не строим зависимость от себя.
На чём это построено
Собственные модели и алгоритмы
Разрабатываем решения под задачу, когда готовые не подходят по точности, лицензии или требованиям к контуру. Наша исследовательская линия подтверждается открытыми артефактами, а не словами в презентации.
Доказуемая корректность
Там, где ошибка недопустима, мы формально доказываем свойства метода — вплоть до машинно проверенных доказательств сходимости и корректности арифметики. Утверждение без доказательства мы не выдаём за факт.
Честная метрика
Каждый результат сравниваем с простым базлайном и сообщаем границы применимости. Отрицательный результат — тоже результат: вы получаете обоснованный ответ дёшево и рано.
Что мы для этого делаем
Наука · Исследования · Разработка
НИОКР в области программного обеспечения и искусственного интеллекта
Классический НИОКР в России — это приборы, СВЧ и конструкторская документация. Мы делаем НИОКР там, где предмет исследования — алгоритм, модель или архитектура: когда решения ещё не существует и его нужно получить.
Прогнозирование · ML · Аналитика данных
Предиктивная аналитика: решения, которые считают, а не гадают
Прогноз полезен ровно настолько, насколько ему можно доверять при принятии решения. Мы строим модели, у которых измерена точность, известны границы применимости и понятно поведение при сбое данных.
Как это выглядело в работе
Производство · Стройматериалы
MVP в эксплуатацииСпецификация сэндвич-панелей из чертежа за секунды вместо часов
Приложение читает DWG/DXF-раскладку и собирает спецификацию в Excel: 10–30 секунд вместо 2–15 часов вручную. 784 панели объекта сошлись с ручной спецификацией построчно.
- 784/784 и 189/189
- панелей на одном объекте и стеновых на втором совпали с ручной спецификацией построчно, с типоразмерами; расхождение площади — 0,001 м²
- 2–15 ч → 10–30 с
- подготовка спецификации объекта: вручную против обработки приложением — по замерам на реальных проектах
Маркетплейсы · Аналитика продаж
В продакшенеПрибыль по каждому SKU на трёх маркетплейсах со сверкой 0,00 %
Пять кабинетов на WB, Ozon и Яндекс Маркете свели в одну юнит-экономику по SKU. Расхождение с расчётом заказчика — 0,00 %, прогноз спроса в 2,7 раза точнее наивного.
- 0,00 %
- расхождение с ручным расчётом заказчика по штукам, выручке, себестоимости, прибыли и марже на контрольном SKU за месяц; порог приёмки — 1 %
- в 2,7 раза
- точнее наивного прогноза: недельный WAPE по SKU с 80 % выручки — 29,6 % против 81,4 %. Цель 25 % пока не взята: история есть по 66,9 % SKU
Научные вычисления / R&D
Исследовательский проектИз математической теории — в верифицируемую библиотеку за 9 месяцев
Библиотека компенсированных вычислений: потеря точности видна и аудируема, свойства арифметики доказаны в Lean 4, каждое численное утверждение воспроизводимо бенчмарком.
- 1.0 вместо 0.0
- сохранён остаток агрегации [1e16, 1, −1e16], который float теряет; воспроизводимый бенчмарк-артефакт генерируется скриптом из репозитория
- ≥10x
- коэффициент стабильности против float64 на катастрофическом сокращении; зафиксированный базлайн регрессионного контроля точности в CI
Посчитать эффект на своих цифрах
AVA — калькулятор экономики процесса. За пару минут он покажет, стоит ли автоматизация вашего случая, ещё до разговора с нами и без обязательств.
Оценить эффект с AVAЧастые вопросы
Бывает ли НИОКР в программном обеспечении?
Да. НИОКР определяется не отраслью, а характером работ: наличием научной или технической неопределённости, которую нельзя снять типовым проектированием. Разработка нового алгоритма или модели под задачу без готового решения этому критерию соответствует.
Что если результат окажется отрицательным?
Это штатный исход исследования, и он тоже ценен: вы получаете обоснованный ответ, что путь не ведёт к цели, до крупных вложений. Мы проектируем этапы так, чтобы такой ответ пришёл как можно раньше и дешевле.
Доводите ли вы исследование до работающего продукта?
Да, если это нужно. Мы проходим путь от гипотезы и прототипа до интегрируемого сервиса — в наших кейсах есть и формально верифицированные ядра, и исследовательские платформы, доведённые до эксплуатации.
Другие задачи
Внедрить ИИ
ИИ нужен, но неясно, с чего начать и окупится ли он. Проекты по внедрению чаще проваливаются не на модели, а раньше — выбран процесс, который не считается в деньгах, или данных для него не существует. Мы начинаем с процесса и проверки данных, а решение о технологии принимаем последним.
Создать программный продукт
У вас есть идея продукта, бизнес-модель или прототип-картинка — но нет работающей системы, или есть, но она не выдерживает роста. Мы проектируем и строим продукт с прицелом на эксплуатацию: минимальный объём, который проверяет гипотезу, на архитектуре, которая переживёт второго клиента.
Автоматизировать бизнес-процесс
Ручная работа стала узким местом: люди разбирают заявки и документы, переносят данные между системами и отвечают на одни и те же вопросы. Автоматизация окупается не везде — поэтому мы начинаем с того, где именно уходит время и деньги, и автоматизируем то, что считается в деньгах.
Разберём вашу задачу
Опишите, что нужно решить. Если задача не решается или не окупается — скажем об этом сразу, до начала работ.
или напишите напрямую: hello@xteam.pro