Разработка мобильных приложений на заказ

Создаём решения для iOS и Android с учётом ваших бизнес‑задач и UX‑требований

Рассчитать стоимость проекта AI для строительной компании
Сетевой граф нейросети

Что такое разработка мобильных приложений на заказ

Заказная разработка — это создание приложения под конкретного заказчика с учётом его бизнес-модели, целевой аудитории и технических требований. В отличие от конструкторов и шаблонных решений, кастомная разработка даёт полный контроль над функциональностью, дизайном, архитектурой и безопасностью продукта.

Кому подходит кастомная разработка

Этапы разработки мобильного приложения

Каждый проект проходит несколько фаз. Пропуск любого из них приводит к перерасходу бюджета и переделкам.

1. Аналитика и проектирование

На этом этапе команда собирает требования, изучает рынок и конкурентов, формирует пользовательские сценарии (user stories) и определяет метрики успеха. Результат — техническое задание и интерактивный прототип.

Что получает заказчик: понимание объёма работ, оценку сроков и стоимости, кликабельный прототип, который можно показать инвесторам.

2. UX/UI дизайн

Дизайнер прорабатывает пользовательские пути (user flow), создаёт макеты экранов, подбирает типографику и цветовую палитру с учётом брендбука. Для iOS соблюдается Human Interface Guidelines, для Android — Material Design.

Важно: хороший дизайн — это не про красоту, а про скорость достижения цели пользователем. Если человек может оформить заказ за три тапа вместо семи — дизайн сработал.

3. Разработка - единая логика для Android и iOS

Kotlin Multiplatform (KMP) — современный подход, при котором Android и iOS используют одну кодовую базу для бизнес‑логики. При этом UI остаётся нативным: на Android — Jetpack Compose, на iOS — SwiftUI.

Плюсы KMP

  • Единая логика на Kotlin меньше дублирования кода, проще поддерживать и тестировать.
  • Нативный UX на каждой платформе пользователи не замечают «кроссплатформенности»
  • Быстрее релизы фич изменения в логике сразу доступны на обеих платформах
  • Безопасность и производительность логика компилируется в нативный код (JVM для Android, Kotlin/Native для iOS)

Когда выбирать KMP

Выбирайте KMP, если у вас сложная бизнес‑логика (расчёты, кэширование, работа с сетью), но при этом важен нативный интерфейс и высокая производительность.

Минус: стоимость разработки на старте может быть выше.

Разработка Android‑приложения на Kotlin

Нативные Android‑приложения на Jetpack Compose: стабильная работа и предсказуемое поведение. Интерфейс рисуется напрямую в GPU, результат — стабильные 60–120 fps даже на бюджетных устройствах. Навигация и обработка касаний работают по тем же стандартам, что и в системе: свайпы, переходы и анимации воспринимаются пользователем как привычные и ожидаемые. Соответствие требованиям Google Play: нативный UX и стабильная работа помогают пройти модерацию и избежать отказов из‑за проблем с производительностью или доступностью.

4. Тестирование

QA-инженер проверяет приложение на разных устройствах, версиях ОС и при различных сценариях нагрузки.

5. Релиз и публикация

Релиз мобильного приложения включает финальное тестирование, сборку дистрибутива и подготовку маркетинговых материалов. Публикация проходит в App Store и Google Play: загружаются сборки, описания, скриншоты, видео. Важны соблюдение правил площадок, настройка трекинга и мониторинг первых отзывов для оперативного исправления критических ошибок.

6. Поддержка и развитие

Поддержка подразумевает обработку обращений пользователей, исправление багов и регулярные обновления для совместимости с новыми версиями ОС. Развитие — это внедрение нового функционала на основе аналитики и обратной связи, оптимизация производительности и UX. Цикл непрерывный: планирование спринтов, тестирование и поэтапный деплой улучшений.

Калькулятор стоимости мобильного приложения на заказ

Наш калькулятор поможет вам рассчитать стоимость проекта с учётом всех ваших требований! Просто ответьте на несколько вопросов о функционале, дизайне и технических особенностях — и получите подробную смету, которую можно скачать. Начните расчёт прямо сейчас!


Рассчитать стоимость приложения

ИИ-агент на примере

Приложения для AndroidПриложения для iOSUX/UI для iOS и AndroidКорпоративные веб-приложенияИнтернет-магазиныИнтеграция с бэкендомЧат-ботыПодключение платёжных системCRM/ERP системыREST APIМаркетплейсыАдмин-панелиРешения на базе AI/MLПодключение внешних сервисов API

Разработка ИИ для мобильного приложения

Искусственный интеллект в мобильных приложениях — уже не модная фишка, а ожидание пользователей. Чат-боты, персональные рекомендации, голосовые помощники, распознавание изображений всё это стало нормой.

Где ИИ реально полезен в мобильных приложениях

Технологии и инструменты для ИИ в мобильных приложениях

Разработка ИИ для мобильного приложения опирается на стек технологий, который можно разделить на инструменты (языки и фреймворки) и направления (задачи, которые ИИ решает).

Инструменты и фреймворки

  • Python — универсальный язык, ставший стандартом для Data Science, ML‑пайплайнов и backend‑сервисов.
  • TensorFlow / TensorFlow Lite — фреймворк для работы с нейронными сетями (свёрточными, рекуррентными, трансформерами). TensorFlow Lite переносит ML с серверов на мобильные устройства: приложение работает быстрее, безопаснее и офлайн.
  • PyTorch / PyTorch Mobile — альтернатива TensorFlow с гибким графом вычислений. PyTorch Mobile позволяет запускать обученные модели на iOS и Android с минимальными задержками.
  • Core ML (iOS) и ML Kit (Android) — нативные фреймворки для on-device инференса. Позволяют интегрировать обученные модели напрямую в приложение без серверной обработки. Core ML поддерживает квантизацию и автоматическую конвертацию из популярных форматов.
  • LLM API (OpenAI, YandexGPT, GigaChat) — облачные языковые модели для чат‑ассистентов, генерации контента и обработки текста. Интегрируются через REST API, не требуют обучения собственной модели — достаточно промпт‑инжиниринга и тонкой настройки.

Направления ИИ в мобильных приложениях

  • Computer Vision (Компьютерное зрение) — позволяет приложению «видеть» и понимать изображения или видео через камеру смартфона. Применения: классификация и сегментация изображений, обнаружение объектов, распознавание лиц, трекинг, 3D‑реконструкция, сканирование документов, AR‑фильтры, контроль качества.
  • Natural Language Processing (NLP) — взаимодействие между компьютером и человеческим языком. Применения: классификация текстов, машинный перевод, генерация текста, анализ тональности, ответы на вопросы, голосовые ассистенты, чат‑боты, распознавание речи.
  • Big Data + AI — обработка больших объёмов данных для обучения и работы моделей. В мобильной разработке это анализ поведения миллионов пользователей: PySpark для сбора и агрегации событий приложения, AI‑модели для предсказания оттока, персонализации ленты и оптимизации push‑уведомлений. Computer Vision + Big Data применяется, например, для обработки архивов изображений с распределённым инференсом через PySpark/Dask.

Архитектура ИИ в мобильном приложении

Есть три подхода — часто их комбинируют.

  • Облачный инференс: модель живёт на сервере, мобильное приложение отправляет запрос и получает результат. Плюсы: модель может быть большой и тяжёлой, обновляется без релиза новой версии приложения. Минусы: нужен интернет, есть задержка, расходы на серверные мощности.
  • On-device инференс: модель развёрнута прямо на устройстве. Плюсы: работает офлайн, нет задержек, данные не покидают телефон — это важно для медицины и финансов. Минусы: размер модели ограничен мощностью смартфона, обновление модели требует релиза в стор.
  • Гибридный подход: лёгкие модели (например, классификатор изображений) работают на устройстве, тяжёлые задачи (генерация текста, сложные рекомендации) отправляются в облако. Это оптимальный баланс скорости, приватности и качества.

Этапы разработки ИИ‑функционала для мобильного приложения

  1. Постановка задачи — какую конкретно проблему решает ИИ и как успех измеряется метриками.
  2. Сбор данных — нужны размеченные данные: тексты, изображения, логи поведения. Без качественных данных модель не обучить.
  3. Обучение модели — выбор архитектуры (Transformers для текста, CNN/ViT для изображений, gradient boosting для табличных данных), обучение и валидация.
  4. Оптимизация под мобильные — квантизация (уменьшение точности весов), pruning (удаление избыточных связей), конвертация в формат Core ML / TFLite.
  5. Интеграция в приложение — подключение модели к UI, настройка fallback‑сценариев (что показывать, если ИИ недоступен).
  6. Тестирование и мониторинг — проверка качества предсказаний на реальных данных, отслеживание дрейфа модели (когда предсказания со временем ухудшаются).

Кастомная разработка vs конструкторы: честное сравнение

Параметр Кастомная разработка Конструкторы (No-Code)
СтоимостьВыше на стартеНиже на старте
ГибкостьПолнаяОграничена возможностями платформы
МасштабируемостьЛюбая нагрузкаПлатформа может не выдержать рост
ИнтеграцииЛюбые API и системыТолько поддерживаемые конструктором
Срок выхода2–9 месяцев1–4 недели
ПоддержкаКоманда разработчиковЗависит от платформы
Владение кодомПолноеЧасто код недоступен

Конструктор оправдан, когда нужно быстро проверить гипотезу. Кастом — когда продукт планируется развивать.

Частые вопросы

Стоимость разработки мобильного приложения зависит от нескольких факторов: 1) сложность приложения (функциональность); 2) платформа: iOS или Android, или multiplatform; 3) дизайн: уникальный и сложный дизайн увеличивает стоимость; 4) интеграции и сторонние сервисы. Возможность интеграции с API, платёжными системами, картами, базами данных, push-уведомлениями, CRM или ERP-системами существенно влияет на финальную стоимость.

Проект состоит из нескольких этапов, предоплата осуществляется только за этап работ. Вы всегда понимаете за что платите и получаете результат на каждом этапе разработки. Мы подписываем официальный договор и приложение, в котором прописаны все условия и сроки. Разделение проекта на этапы позволяет более эффективно управлять процессом разработки, а также дает возможность вносить корректировки и улучшения на каждом из них. Наличие официального договора с четким указанием условий и сроков обеспечивает юридическую защиту обеих сторон и способствует более комфортному взаимодействию.

Перед выбором платформы важно изучить вашу целевую аудиторию. Если вам нужно мобильное приложение для онлайн-продаж, учитывайте платформы, которыми пользуются ваши клиенты. Если большинство ваших пользователей — владельцы iPhone, возможно, стоит начать с разработки для iOS. Если вы нацелены на массовый рынок, лучше рассмотреть Android.

Да, при заключении договора Вы получаете пожизненную гарантию на разработанное у нас приложение.

Первым шагом мы создаем подробный прототип приложения, где уточняем все его функции. Прототип — это образец, который указывает на концепцию и служит заменой текстовому техническому заданию.

Да, новые функции можно добавить в любое время! Вы можете заказать доработку по мере роста бизнеса. После согласования нового функционала мы предоставим вам дополнительное соглашение.

Процесс разработки мобильного приложения делится на несколько ключевых этапов: 1) исследование и анализ требований; 2) разработка технического задания; 3) проектирование: создание прототипов и дизайн-макетов; 4) разработка: программирование и тестирование приложения; 5) запуск: публикация приложения; 6) поддержка и обновление: совершенствование приложения, включая добавление новых функций и исправления на основе отзывов пользователей.

В среднем 3–6 месяцев от технического задания до публикации в сторах. Простой MVP можно выпустить за 1–2 месяца, сложный продукт с ИИ-функциями — за 6–9 месяцев.

Обычная статья расходов — 15–25% от стоимости разработки в год. Сюда входят обновления под новые версии ОС, исправление багов, мелкие доработки. Добавление крупных новых функций оплачивается отдельно.

Да. ИИ-функции можно добавить как отдельный модуль — например, чат-ассистента через API к языковой модели или рекомендательную систему на бэкенде. При этом не обязательно переписывать всё приложение: достаточно добавить новый экран или интегрировать модель в существующий поток.

Не всегда, но в большинстве случаев — да. Бэкенд нужен для хранения данных пользователей, обработки платежей, push-уведомлений, синхронизации между устройствами и работы ИИ-моделей. Простые приложения (калькулятор, заметки) могут работать полностью офлайн.

Минимальный набор: шифрование данных при передаче (TLS), шифрование локального хранилища (Keychain на iOS, Keystore на Android), токены вместо паролей для API-запросов, соответствие 152-ФЗ для работы с персональными данными в России. Для медицинских и финансовых приложений требования выше — нужен аудит безопасности.

MVP (Minimum Viable Product) — версия приложения с минимальным набором функций, достаточным для проверки идеи на реальных пользователях. MVP позволяет получить обратную связь, не потратив весь бюджет, и скорректировать направление развития до того, как будут вложены серьёзные средства.

Зависит от задачи. Для текста — Transformer-архитектуры (семейство BERT, GPT, T5), для изображений — ViT или EfficientNet, для табличных данных — градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM). Для запуска на устройстве модель оптимизируют через квантизацию до INT8 и конвертируют в Core ML (iOS) или TensorFlow Lite (Android).

Полный цикл: аналитика, проектирование, дизайн, разработка фронтенда и бэкенда, тестирование, публикация в App Store и Google Play, интеграция с внешними сервисами (платёжные системы, аналитика, CRM), поддержка и развитие после релиза. Некоторые студии также берут на себя маркетинговое сопровождение — ASO (App Store Optimization) и настройку рекламных кампаний.

Наш менеджер свяжется с вами в ближайшее время.

Мобильные решения для бизнеса