// AI-лаборатория для бизнеса
AI-решения для бизнеса — от идеи до внедрения
Автоматизируем рутину AI-агентами, связываем системы и разрабатываем продукты, которые окупаются. Опишите задачу — агент разберёт её прямо сейчас.
- 2 нед.до первого прототипа
- РФ LLMGigaChat, YandexGPT, on-premise
- 152-ФЗрешения с учётом закона о ПДн
- 24/7поддержка после запуска
// услуги
Что мы делаем
Внедряем AI там, где он окупается, и разрабатываем всё, что вокруг него: сайты, приложения, корпоративные системы.
// калькулятор
Сколько вы сэкономите на AI-автоматизации
Выберите сферу и размер команды — покажем, какие процессы можно отдать AI-агентам и сколько часов это освободит.
Ваша сфера
Размер команды
Выберите сферу и размер команды — расчёт появится здесь.
Автоматизируем:
Оценка по средним данным проектов. Точный расчёт — после аудита процессов.
// процесс
Как мы работаем
Четыре этапа, на каждом — понятный результат. Аудит и оценка экономики — бесплатно.
Аудит
Разбираем процессы и находим, где AI даст максимальный эффект. Считаем экономику.
Прототип
За 1–2 недели собираем рабочий прототип на ваших данных.
Внедрение
Интегрируем с CRM, 1С, почтой и мессенджерами, обучаем команду.
Поддержка
Мониторим качество, дообучаем и развиваем решение.
// почему мы
Почему CodeGenLab
Инженеры, а не перепродавцы
Сами пишем код агентов, MCP-серверов и интеграций — без «обёрток» над чужими сервисами.
Данные клиентов под контролем
Российские LLM и on-premise: данные ваших систем не покидают ваш контур.
Считаем окупаемость
Начинаем с цифр: сколько часов и денег сэкономит решение и когда окупится.
Полный цикл
От лендинга и SEO до корпоративных систем и мобильных приложений — одна команда.
// faq
Частые вопросы
Не нашли свой вопрос? Напишите в форме ниже — ответим в течение рабочего дня. Задать вопрос
Сколько стоит внедрение AI-агента?
Зависит от числа интеграций и объёма данных. Типовой агент для обработки заявок или поддержки — от нескольких недель работы. Точную стоимость называем после бесплатного аудита.
Сколько времени занимает проект?
Прототип — 1–2 недели, внедрение типового решения — 3–6 недель, сложные корпоративные системы — от 2 месяцев.
Куда уходят наши данные?
В решениях, которые мы разрабатываем, можем развернуть модели в вашем контуре или использовать российские LLM. Данные ваших систем не передаются зарубежным сервисам без вашего согласия.
С какими системами вы интегрируетесь?
1С, Битрикс24, amoCRM, почта, Telegram, WhatsApp, телефония, ЭДО, внутренние API и базы данных. Нестандартные системы подключаем через MCP-серверы.
Что такое MCP и зачем он нужен?
Model Context Protocol — стандарт, по которому AI-агенты безопасно работают с вашими системами: читают данные, создают сделки, формируют документы.
Вы поддерживаете решение после запуска?
Да. Мониторим качество ответов, обновляем базу знаний и модели, развиваем функциональность.
Работаете с компаниями из СНГ?
Да, работаем с клиентами из России и стран СНГ, договор и оплата — по согласованию.
// блог
Свежее из блога
Разборы внедрений, архитектура AI-агентов и MCP, практика автоматизации.
RAG: корпоративная база знаний с нейросетью
RAG позволяет нейросети отвечать по документам компании со ссылкой на источник. Как работает корпоративная база знаний, из чего состоит и как её внедрить.
AI-агент для обработки заявок: как устроен и сколько экономит
AI-агент разбирает входящие заявки, заполняет CRM и отвечает клиенту за минуты. Как он устроен, где нужен человек и как посчитать экономию.
Что такое MCP-сервер и зачем он бизнесу
MCP-сервер даёт нейросети безопасный доступ к CRM, 1С и базам данных по открытому протоколу. Как он устроен, чем полезен бизнесу и как внедрить.