Навигация | Sales Generator

Локальный ИИ для компаний Алматы: запуск и обучение

В алматинских офисах нейросетями пользуются давно — вопрос лишь в том, куда уходят файлы. Мы ставим открытую модель на сервер вашей компании, подключаем её к внутренним документам и учим банковских аналитиков, разработчиков, менеджеров по продажам и врачей работать с ней без выгрузки данных в зарубежные облака.

Свой контур

Запросы обрабатывает ваш сервер, а не чужое облако

Как учимся

В вашем офисе или онлайн для филиалов

Обсудить обучение Связаться в WhatsApp

Что входит в программу для алматинских команд:

Банки и финтех

Кредитные досье, комплаенс-проверки и обращения клиентов разбирает модель, которая стоит в вашей серверной.

IT-компании и аутсорс

Помощник для кода и документации, который не видит репозитории заказчиков за пределами вашей сети.

Дистрибуция и сетевой ритейл

Ответы по остаткам и прайсам, карточки товаров и черновики КП на собственной языковой модели.

Частные клиники

Выписки, протоколы и ответы пациентам готовятся внутри клиники, без отправки медданных наружу.

Первое знакомство с LLM

Что такое open-weight модель, какие лицензии допускают коммерческое использование и где у модели предел.

Ollama, LM Studio, llama.cpp

Запускаем модель на ноутбуке участника прямо на занятии, затем переносим её на офисный сервер.

Сравнение моделей на ваших задачах

Qwen против Llama, Mistral против Gemma: проверяем на реальных письмах, договорах и таблицах компании.

Поиск по внутренним документам

RAG-база из политик, договоров и инструкций: ответ модели всегда сопровождается ссылкой на файл.

Чат для всех отделов

Open WebUI в браузере: отдельные рабочие пространства для продаж, юристов, бухгалтерии и поддержки.

Казахский, русский, английский

Подбираем модель под реальный языковой состав переписки: деловой русский, казахский и английский в IT.

Железо под нагрузку

Считаем, хватит ли Mac Studio на отдел или нужен GPU-сервер на несколько сотен сотрудников.

AI-автоматизация процессов

Модель сама сортирует входящие письма и заявки и готовит ответы, оставаясь внутри сети компании.

ПРОБЛЕМА!

Сотрудники уже пользуются ИИ — но в личных аккаунтах

В Алматы сосредоточены головные офисы банков, IT-компаний и крупных дистрибьюторов, и почти в каждом из них кто-то уже копирует в бесплатный чат-бот выписку клиента, фрагмент кода или условия поставки. Руководство об этом обычно не знает: запрета нет, правил тоже нет, а история запросов хранится у зарубежного сервиса.

Полностью закрыть доступ к нейросетям — значит проиграть конкурентам, которые уже ускорили продажи и поддержку. Оставить как есть — значит не понимать, где окажутся банковская тайна, медицинские данные и исходный код. Разумная середина — собственная модель в периметре компании и понятные правила для сотрудников.

Что происходит без собственного ИИ-контура:

Теневые аккаунты

Каждый отдел выбирает свой чат-бот, платит личной картой и хранит рабочую переписку в сервисе, к которому у компании нет доступа.

Тайны, которые нельзя раскрывать

Банковская, врачебная и коммерческая тайна плохо сочетаются с облачными сервисами, где файлы обрабатываются на серверах за рубежом.

Бюджет, который сложно планировать

Подписки в долларах на каждого сотрудника, смена тарифов и лимитов — расходы на ИИ растут вместе со штатом и курсом.

НАШЕ РЕШЕНИЕ!

Собственная модель и обученная команда

Мы приходим в компанию с двумя задачами: запустить открытую языковую модель на вашем оборудовании и научить людей ею пользоваться. Инженеры настраивают модель, корпоративный чат и поиск по документам, тренеры работают с отделами на их реальных задачах.

В конце у вас остаётся не набор слайдов, а работающая система: чат в браузере для сотрудников, база знаний на ваших файлах, правила работы с конфиденциальными данными и IT-отдел, который понимает, как всё это обновлять.

Модель в вашей серверной

Ставим модель на сервер в офисе или в стойку в дата-центре на территории Казахстана — там, где решит ваша служба безопасности.

Ответы по вашим файлам

Подключаем политики, договоры, прайсы и инструкции. Сотрудник спрашивает своими словами и сразу видит, на какой документ опирается ответ.

Навыки, а не зависимость

Пользователи учатся формулировать задачи, администраторы — обновлять модели и базу знаний без вызова подрядчика.

Облачный чат-бот или собственная модель?

Для алматинских компаний с банковской, врачебной или коммерческой тайной разница между двумя подходами принципиальна. Сравним по существу.

Облачный сервис (подписка на зарубежный чат-бот)

Удобно, но не для тайн

Подходит для черновиков на общие темы. Как только в запросе появляется клиентская выписка, история болезни или код заказчика, компания теряет контроль над этими данными.

Чем ограничен

Файлы уходят за рубеж: обработка и хранение запросов вне Казахстана
Нет связи с учётными системами: модель не знает ваших остатков, договоров и регламентов
Тарифы в валюте: оплата за каждое рабочее место картой иностранного банка

Чем рискуете

Раскрытие тайны
Потеря истории
Скачки тарифов
Блокировка аккаунта
Результат: Хорош для открытых задач, но не для клиентских и медицинских данных.

Своя модель (внедрение и обучение Sales Generator)

Под вашим контролем

Модель стоит на вашем оборудовании, знает ваши документы и подчиняется вашим правилам доступа. Сотрудники и IT-отдел обучены с ней работать.

Что получаете

Периметр компании: запросы и файлы обрабатываются только на вашем сервере
Связь с 1С и CRM: модель отвечает с учётом ваших данных и справочников
Предсказуемые расходы: вложения в оборудование вместо подписок на каждого

Плюсы

Тайна сохранена
Журнал запросов
Работа без облака
Свои сценарии
Результат: Инструмент компании, а не личный аккаунт сотрудника.

Почему алматинские компании выбирают нас

Мы объединяем инженерную часть и обучение людей: модель запускают и объясняют одни и те же специалисты, поэтому на занятиях нет разрыва между теорией и вашей системой.

0%
Запросов остаются в вашей сети
0
Трека: пользователи, IT, данные, управление
0
Этапов от аудита до сопровождения
0
Формата: онлайн, в офисе, гибрид

Занятия на ваших данных

Вместо учебных примеров берём обезличенные письма, договоры и выгрузки вашей компании — так навык сразу переносится в работу.

Опыт с регулируемыми отраслями

Понимаем требования банков, клиник и компаний, работающих по NDA с иностранными заказчиками, и строим контур с учётом этих ограничений.

Расчёт оборудования

Подбираем сервер под число пользователей и выбранные модели, помогаем закупить через партнёра с документами для юрлица.

Правила для сотрудников

Пишем внутреннюю политику: какие данные можно отдавать модели, кто видит журналы, как оформлять результаты работы ИИ.

Договор с ТОО и ИП

Оплата в тенге, ЭСФ и АВР. Для филиалов и дочерних компаний можно оформить отдельные договоры.

Поддержка после запуска

Обновляем модели, добавляем новые документы в базу знаний и помогаем запускать сценарии для других отделов.

Хотите, чтобы ИИ в компании работал по вашим правилам?

Оставьте заявку: бесплатно разберём задачи отделов и покажем, какую модель, сервер и программу обучения стоит выбрать.

Учебные треки для отделов

Пользователи, администраторы и руководители учатся по разным программам. Для Алматы чаще всего собираем практику для банков, IT-команд и дистрибуции.

Для пользователей

  • Первый запуск модели Ollama или LM Studio на рабочем ноутбуке: установка и первые задачи за одно занятие.
  • Как ставить задачу модели Структура запроса, примеры, проверка ответа и типичные ошибки при работе с открытыми LLM.
  • Работа в корпоративном чате Общие шаблоны запросов, история диалогов и загрузка файлов в Open WebUI.

Для IT и DevOps

  • Сервер для команды vLLM или llama.cpp в Docker, балансировка нагрузки и одновременная работа многих пользователей.
  • Квантизация и скорость GGUF, 4- и 8-битные версии, размер контекста и мониторинг загрузки видеокарт.
  • Ассистент для разработчиков Подключение локальной модели к IDE для автодополнения и ревью кода.

Данные компании

  • База знаний на RAG Нарезка документов, векторная база Qdrant или Chroma, контроль качества ответов.
  • Связка с 1С, CRM и почтой API и интеграции: модель получает данные из учётных систем и возвращает результат в них.

Для руководителей и ИБ

  • Политика использования ИИ Классы данных, допустимые сценарии и ответственность сотрудников.
  • Доступы и журналы Роли, разграничение прав по отделам, аудит запросов.
  • Экономика собственного контура Как сравнить затраты на сервер с облачными подписками для вашей численности.

Пять шагов к собственному ИИ

Каждый шаг заканчивается понятным результатом, и только после него вы решаете, двигаться ли дальше.

01

Разбор задач отделов

Встречаемся с руководителями направлений, собираем список задач для модели и определяем, какие данные нельзя выпускать из компании.

02

Выбор модели и сервера

Тестируем несколько моделей на ваших примерах, рассчитываем оборудование, подписываем договор и NDA.

03

Пилот в одном отделе

Запускаем чат и базу знаний для одной команды и проверяем ответы на реальных обращениях и документах.

04

Обучение и масштабирование

Проводим занятия для пользователей и администраторов, подключаем остальные отделы и филиалы.

05

Передача и сопровождение

Передаём документацию и политику использования, выдаём сертификаты, закрываем ЭСФ и АВР, остаёмся на связи.

Что мы знаем о локальных моделях

Обучение, после которого система продолжает работать

Большинство курсов по нейросетям заканчиваются в тот день, когда уходит тренер. Мы строим работу иначе: сначала запускаем модель на вашей инфраструктуре, потом учим людей на ней, поэтому всё, что сотрудники освоили, продолжает работать на следующий день.

В Алматы много компаний, которые работают с иностранными партнёрами и заказчиками, обслуживают розничных клиентов или ведут медицинскую практику. Для них важно не только качество ответов, но и то, где физически обрабатываются данные и кто имеет к ним доступ. С этого вопроса мы начинаем каждый проект.

Поэтому в программе для алматинских команд больше практики по финансам, IT-разработке, дистрибуции и медицине, а также по работе с документами на нескольких языках.

В чём разбираемся

  • Открытые модели Qwen, Llama, Mistral, Gemma, DeepSeek и gpt-oss: лицензии, размеры, квантизация и сравнение на реальных задачах.
  • Поиск по документам RAG-архитектура, векторные базы, ссылки на источник и регулярная проверка качества ответов.
  • Оборудование и развёртывание Apple Silicon, NVIDIA DGX Spark, серверы с несколькими GPU, Docker и мониторинг.

Как можно учиться

Интенсив для команды

Один-два дня практики в вашем офисе или онлайн: сотрудники учатся работать с локальной моделью и корпоративным чатом.

Интенсив

Внедрение с обучением

Запускаем модель и базу знаний на вашем сервере, затем обучаем пользователей и администраторов на готовой системе.

Под ключ

Для кого эта программа

Компаниям Алматы и Алматинской области, у которых много внутренних документов и есть данные, которые нельзя отдавать в облако.

Банкам, МФО и страховщикам

Досье заёмщиков, договоры и жалобы клиентов анализирует модель внутри банковского контура.

Продуктовым IT-компаниям и аутсорсу

Помощь в коде, тестах и документации без отправки исходников заказчиков сторонним сервисам.

Дистрибьюторам и ритейлу

Поиск по каталогу и прайсам, подбор аналогов, тексты карточек и коммерческие предложения.

Клиникам и лабораториям

Черновики выписок и протоколов, ответы пациентам по внутренним регламентам, поиск по клиническим протоколам.

Университетам и колледжам

Методические материалы, тесты и проверка работ на модели, которая не передаёт данные студентов наружу.

Юридическим и консалтинговым фирмам

Выжимки из договоров, сравнение редакций и поиск по прецедентам внутри защищённого архива.

IT-службам и информационной безопасности

Развёртывание, разграничение прав, журналы запросов и политика безопасной работы с ИИ.

Собственникам и топ-менеджменту

Какие задачи отдать модели, во что обойдётся собственный контур и как измерить пользу для бизнеса.

Как локальный ИИ работает в Алматы

Типовые сценарии, с которыми к нам приходят алматинские компании из финансов, IT, торговли и медицины.

Финансы
Банки и страхование
Помощник кредитного аналитика Модель внутри банковской сети собирает выжимку из пакета документов заёмщика, сверяет условия с внутренней политикой и готовит черновик заключения.
Что меняется:
Аналитик тратит время на решение, а не на чтение; данные клиентов не покидают серверы банка.
IT
Разработка ПО
Ассистент кода без облака Команда подключает локальную модель к IDE и внутренней вики: подсказки по коду, генерация тестов, ответы по архитектуре проекта.
Что меняется:
Разработчики получают ИИ-помощника, а условия NDA с заказчиками не нарушаются.
Ритейл
Торговля и дистрибуция
Ответы менеджерам по каталогу Модель знает прайс-листы, остатки и характеристики товаров, подбирает замену и формирует черновик коммерческого предложения.
Что меняется:
Менеджеры быстрее отвечают клиентам, условия для партнёров остаются внутри компании.
Медицина
Частная клиника
Документы врача на сервере клиники Врачи и администраторы готовят черновики выписок, ищут нужный клинический протокол и отвечают на типовые вопросы пациентов.
Что меняется:
Меньше рутины с документами, сведения о пациентах обрабатываются только в сети клиники.
Образование
Вуз
Помощник методиста Преподаватели готовят задания и тесты, проверяют работы по критериям и ищут материалы в учебных программах кафедры.
Что меняется:
Подготовка курсов идёт быстрее, экзаменационные материалы не публикуются во внешних сервисах.
Право
Юридическая фирма
Архив договоров с поиском Юристы задают вопросы по архиву договоров и переписки, сравнивают редакции и получают выжимку с указанием пунктов.
Что меняется:
Поиск по архиву занимает минуты, документы клиентов фирмы остаются в её контуре.

Кто проводит обучение

Инженеры, которые разворачивают модели, и тренеры, которые учат людей, работают в одной команде.

Тренеры Sales Generator проводят обучение локальному ИИ для компании в Алматы

Учим на системе, которую сами запустили

Занятия в Sales Generator ведут специалисты, которые внедряют открытые языковые модели в компаниях Казахстана. Участники видят не презентацию, а настроенный контур своей компании: модель, базу знаний, роли и сценарии отделов.

Qwen и Llama Mistral и Gemma RAG и Qdrant Open WebUI vLLMИнтеграции

Что мы гарантируем

Документы до старта, данные под вашим контролем и результат, который можно проверить на ваших задачах.

Прозрачные документы

Договор с ТОО или ИП, счёт в тенге и закрывающие документы, которые бухгалтерия примет без вопросов.

  • Оплата в тенге
  • ЭСФ и АВР

Конфиденциальность

NDA подписываем до знакомства с документами. Модели и базы знаний устанавливаем только на ваше оборудование или в выбранный вами казахстанский дата-центр.

  • NDA заранее
  • Ваш сервер

Проверяемый результат

Сценарии, которые должны работать после обучения, записываем в программу и проверяем вместе с вашими сотрудниками.

  • Сценарии в договоре
  • Приёмка на ваших задачах

100%

Данных в вашем периметре

NDA

До доступа к документам

ЭСФ

И АВР для бухгалтерии

RAG

По вашим файлам

Алматы, пригороды и Алматинская область

Проводим занятия в офисах Алматы и выезжаем в города агломерации. Филиалы в других регионах подключаем онлайн к той же программе.

Областные центры, где мы работаем

Города рядом с Алматы

Своя модель для вашей команды

Запускаем локальный ИИ на сервере компании и учим сотрудников в Алматы.

Частые вопросы о локальном ИИ в Алматы

16 вопросов, которые нам задают алматинские компании: модели, сервер, тайна данных, языки, сроки и стоимость.

ChatGPT работает на серверах зарубежной компании, и всё, что сотрудник туда вставил, обрабатывается там. Локальная модель установлена на оборудовании вашей компании: запросы и документы не выходят за пределы вашей сети. По качеству современные открытые модели справляются с большинством офисных задач — письма, выжимки, анализ договоров, ответы по базе знаний, помощь программистам.
Именно для таких задач локальный ИИ и разворачивают: модель стоит внутри банковского контура, доступ к ней разграничен по ролям, а каждый запрос попадает в журнал. На обучении показываем, как аналитики и юристы разбирают досье и договоры, не выводя сведения о клиентах за периметр. Соответствие внутренним требованиям вашего банка подтверждает ваша служба безопасности и комплаенс.
Да, это один из частых запросов в Алматы. Многие договоры с заказчиками запрещают передавать код третьим лицам, а облачный ассистент формально и есть третье лицо. Локальная модель для кода подключается к IDE и внутренней документации, а репозитории остаются на ваших серверах.
Можно. Врачи и администраторы готовят черновики выписок, ищут нужный клинический протокол и отвечают пациентам по регламентам клиники, а модель обрабатывает данные только на сервере клиники. Законодательство РК требует хранить базы персональных данных граждан на территории Казахстана — локальная установка эту задачу упрощает. Юридическую оценку вашей конкретной ситуации даёт юрист клиники.
Да. Приезжаем в офисы и на склады по Алматы, а также в Каскелен, Талгар, Конаев, Есик и Отеген батыр. Если у компании филиалы в других городах, их сотрудники подключаются к тем же занятиям онлайн и работают в общем корпоративном чате.
Есть два варианта. Для небольшой команды хватит рабочей станции в офисе, например Mac Studio. Для компании побольше сервер можно разместить в стойке коммерческого дата-центра в Казахстане, который выберете вы: доступ к нему будет только у вашей IT-службы. Оба варианта разбираем на аудите.
Так же, как любую критичную систему: регулярные резервные копии базы знаний и настроек, хранение копии на другой площадке и описанная процедура восстановления. Сами модели можно заново скачать в любой момент, а вот индекс документов и настройки доступа стоит бэкапить. Этот блок входит в инженерный трек обучения.
Открытые модели, лицензии которых разрешают коммерческое использование: Qwen, Llama, Mistral, Gemma, DeepSeek, gpt-oss. Для текстов на казахском дополнительно проверяем модели с хорошей поддержкой казахского, в том числе разработки ISSAI. Финальный выбор делаем после сравнения нескольких моделей на ваших примерах.
Зависит от числа пользователей и размера модели. Отделу из нескольких человек достаточно Mac mini или Mac Studio либо ПК с видеокартой NVIDIA. Для сотен сотрудников нужен GPU-сервер или NVIDIA DGX Spark. Конфигурацию рекомендуем только после расчёта нагрузки на аудите.
Да. Оборудование поставляет наш партнёр AST IT Garant — локальный ИИ под ключ с документами для юридического лица, а мы устанавливаем на него модели, настраиваем доступы и обучаем команду.
В алматинских компаниях переписка часто идёт сразу на русском, казахском и английском. Сравниваем модели на смешанных текстах вашей компании и выбираем ту, что лучше справляется со всеми тремя языками. Занятия проводим на русском или казахском.
Да. Через API и собственный интеграционный слой модель получает письма и заявки, готовит черновики ответов, достаёт данные из учётных систем и возвращает результат обратно. Эти интеграции разбираем в отдельном модуле программы.
Это способ научить модель отвечать по вашим документам без её переобучения. Файлы разбиваются на фрагменты и индексируются в векторной базе на вашем сервере. Когда сотрудник задаёт вопрос, система находит подходящие фрагменты, а модель формулирует ответ и указывает, откуда он взят.
Пользователям — нет: они работают в браузерном чате, похожем на привычные сервисы. Администраторам пригодится базовое знание Linux и Docker, для них есть отдельный инженерный трек.
Интенсив для пользователей занимает один-два дня. Внедрение с развёртыванием на сервере, базой знаний и обучением администраторов — от нескольких дней до нескольких недель, в зависимости от числа отделов и объёма документов.
Цену определяют число участников, формат занятий, объём инженерных работ и количество документов для базы знаний. После бесплатного аудита готовим смету и фиксируем её в договоре. Оплата в тенге, ЭСФ и АВР.