Чтобы AI не застрял в пилоте: production, MLOps, передача команде. Не «стратегия в 100 слайдов» — а реализация с ответственностью за результат и привязкой к бизнес-метрикам.
Для компаний, которые прошли Assessment или спроектировали архитектуру — и теперь готовы строить. Задача понятна, план есть — нужна реализация с кем-то, кто отвечает за результат.
Модель работы: архитектурное руководство плюс реализация через партнёров или вашу команду. Мы отвечаем за результат, партнёры — за код.
Регуляторные документы, внутренние процедуры, база знаний. Сокращение времени поиска информации сотрудниками.
Чат-бот плюс голосовой бот на основе GenAI. Снижение нагрузки на первую линию поддержки.
Обработка договоров, заявок, полисов. Сокращение ручной обработки документов.
Персонализация пути клиента, рекомендательные системы. Рост конверсии и среднего чека.
Внутренний copilot: помощь с документами, процессами, поиском. Рост производительности команд.
Фундамент для всех AI-проектов: Data Platform, ML Platform, Feature Store, A/B-тестирование.
Эффект зависит от исходного уровня автоматизации, качества данных и бизнес-контекста. Конкретный диапазон по вашему кейсу обсуждаем на этапе Assessment.
Фиксируем объём работ, определяем production-метрики и контрольные точки. Фиксированная стоимость, а не оплата по часам.
Мы проектируем и контролируем архитектуру. Реализация — через партнёров или вашу команду.
Работаем спринтами с регулярными демо. Каждая контрольная точка — работающий инкремент, а не слайды.
Запускаем в production, настраиваем мониторинг, измеряем результат по согласованным KPI.
Работающее production-решение с измеримыми метриками
Архитектурная документация и регламент эксплуатации
Настроенный мониторинг и алерты
Обученная команда: передача знаний для поддержки
Отчёт по достигнутым KPI относительно плана
Первое решение в production — но AI-функция не заканчивается на одном проекте. Нужен AI-руководитель для масштабирования, контроля и compliance, запуска следующих инициатив.
Chief