AI для команд
Внедрение ИИ · product.vision

Запустить конкретный ИИ-сценарий в работе — и дойти до результата

Мы помогаем внедрять ИИ в конкретные задачи и процессы — от проектирования решения и выбора формата до запуска и достижения измеримого эффекта. Не уходим после первого дня.

90%
AI-пилотов в России не переходят в реальное применение
6 нед.
минимальный горизонт сопровождения — от запуска до подтверждённого эффекта
1 кейс
хватает, чтобы начать — конкретный сценарий лучше размытой AI-стратегии
Два формата

Формат зависит от сложности кейса

Не все ИИ-сценарии одинаковые. Одни можно запустить за несколько недель с готовыми инструментами. Другие требуют проектирования, интеграций и работы через подрядчиков. Мы честно говорим, какой путь подходит — и адаптируем под него роль.

Простые кейсы
Строим и разворачиваем решение напрямую

Если кейс не требует глубокой технической разработки — помогаем выбрать инструменты, настроить, адаптировать под специфику и запустить. Работаем как единый исполнитель от идеи до работающего решения.

ИИ-ассистент для команды — настройка и интеграция в рабочий процесс
Автоматизация документов — шаблоны, промпты, проверка качества
Обработка входящих запросов — классификация, маршрутизация, черновики ответов
Сложные кейсы
Проектируем подход и сопровождаем через подрядчиков

Если кейс требует разработки, интеграций с системами или специфической AI-экспертизы — проектируем архитектуру решения, помогаем выбрать и контролировать подрядчика, сопровождаем внедрение на стороне бизнеса.

Интеграция ИИ в CRM или ERP — архитектура + контроль разработки
Агентные системы — проектирование, выбор стека, пилот
Кастомные ML-решения — постановка задачи, ТЗ, приёмка
Как устроено внедрение

От выбора кейса — до работающего сценария в процессе

1
Шаг первый
Определение кейса и требований к решению

Если кейс уже выбран — отлично. Если нет — помогаем его зафиксировать: что именно автоматизируем, какой эффект ожидаем, как выглядит «хорошо» на выходе. Формулируем требования к решению, чтобы двигаться в правильном направлении с первого шага.

Зафиксированный кейс с целевым эффектом. Требования к решению. Критерии успеха.
2
Шаг второй
Проектирование решения и выбор формата

Определяем архитектуру: какие инструменты подходят, нужна ли кастомная разработка или хватит готовых решений, как встроить сценарий в существующие процессы. Для простых кейсов сразу переходим к реализации; для сложных — готовим техническое задание и выбираем подрядчика.

Архитектура решения. Выбор инструментов и формата. ТЗ для подрядчика, если нужно.
3
Шаг третий
Запуск и адаптация в работе команды

Запускаем пилот на реальных задачах — не в вакууме. Смотрим, как решение ведёт себя в реальных условиях, что мешает, что не учли. Адаптируем: дорабатываем промпты, меняем формат, добавляем контрольные точки. Обучаем команду работе с решением.

Работающий пилот на реальных задачах. Обученная команда. Первые данные об эффекте.
4
Шаг четвёртый
Сопровождение до подтверждённого результата

Не уходим после запуска. Следим за тем, что решение реально используется, а не откатывается. Отслеживаем метрики эффекта — время, качество, объём. Корректируем подход, если что-то не так. Для сложных кейсов контролируем подрядчика и приёмку работ.

Подтверждённый эффект по целевым метрикам. Сценарий встроен в повседневную работу.
Для кого

Для тех, кто готов к конкретному действию

Внедрение — не первый шаг. Оно имеет смысл, когда есть понимание, в чём именно ИИ поможет. Не уверены? Начните с аудита.

01
МСБ с конкретным кейсом

Знаете, где ИИ может помочь — нужен понятный эффект на одном конкретном сценарии. Хотите быстро проверить гипотезу, а не строить AI-стратегию на год вперёд.

02
Корпорации с фокусом на один процесс

Нужно изменить конкретный участок — не всю компанию. Есть понимание проблемы и примерная гипотеза, не хватает экспертизы в том, как это реализовать и кого привлечь.

03
Команды, которые уже понимают точку входа

Прошли аудит, сделали диагностику или просто давно думали о применении ИИ в конкретной задаче. Готовы двигаться к реализации — нужен партнёр, который доведёт до результата.

Результат

Что остаётся после внедрения

Не отчёт и не презентация. Рабочий сценарий, встроенный в процесс, команда, которая им пользуется, и измеримый эффект — для сложных кейсов.

01
Рабочий ИИ-сценарий в процессе

Не пилот в демо-режиме, а реально встроенный инструмент, который работает на живых задачах. Команда знает, когда и как его применять — и применяет.

02
Готовность команды к работе с решением

Сотрудники обучены, понимают логику инструмента, умеют работать с ним в своей роли. Нет страха перед новым — есть ощущение контроля и понимание, зачем это нужно.

03
Подтверждённый эффект по метрикам

Для сложных кейсов — измеримый результат: сокращение времени, снижение стоимости операции, рост качества или пропускной способности. Не «стало лучше», а конкретные цифры.

Для сложных кейсов
"

Мы думали, что внедрение — это про технологии. Оказалось, что 80% работы — про людей и процессы

— операционный директор, крупная логистическая компания, после пилота
Эксперты

Диагностику ведут практики, которые видели сотни команд

В основе ассессмента — опыт продуктовых, образовательных и управленческих программ product.vision.

Дмитрий Козлов
Дмитрий Козлов
Директор по развитию
13 лет в финтехе: управлял корпоративным интернет-банком в Альфа-Банке. Куратор первого российского финтех-акселератора.
Александр Еремеев
Александр Еремеев
Управляющий партнёр
Бывший руководитель акселератора ФРИИ. Прошёл через 1500+ стартапов. Запустил навигационную систему Штурман.
Сергей Паращенко
Сергей Паращенко
Директор образовательных программ
10 лет управляет цифровыми продуктами. Автор фреймворка Product Discovery. Бывший директор по развитию МТС.
Андрей Ожигин
Андрей Ожигин
Эксперт по ИИ
Помогает руководителям проектировать AI-системы для бизнеса: от стратегии применения и агентных решений до управляемого внедрения в процессы, данные, документы и разработку.
Екатерина Еремеева
Екатерина Еремеева
Операционный директор
8 лет управленческого опыта, последние 6 — организация акселерационных программ. Специалист по операционным процессам.
FAQ

Частые вопросы

Отвечаем честно — без маркетинговых обёрток.

Тогда правильная точка входа — Аудит ИИ-возможностей, а не внедрение. Внедрение без понятного кейса почти всегда заканчивается разочарованием. Аудит занимает 2–4 недели и даст вам не только кейс, но и понимание приоритетов.
Зависит от кейса. Для простых сценариев — помогаем реализовать напрямую: настройка инструментов, промптинг, интеграция в процесс. Для сложных кейсов с разработкой — проектируем решение, помогаем выбрать подрядчика и контролируем реализацию на стороне заказчика. Мы честно говорим, когда задача выходит за рамки того, что делаем сами.
У нас есть сеть проверенных подрядчиков с опытом в конкретных типах задач. Для нового кейса проводим тендер, оцениваем компетенцию, составляем ТЗ и участвуем в приёмке. Наша роль — защищать интересы заказчика, а не подрядчика.
Мы фиксируем метрики ещё на этапе определения кейса: что измеряем, как, с какой базовой линией. Типичные метрики: время выполнения операции, процент ошибок, стоимость задачи, пропускная способность. Через 4–6 недель после запуска — контрольный замер с фиксацией изменения.
Это нормально — пилоты редко идут по плану с первого запуска. Мы остаёмся рядом именно для этого: видим, где решение не работает так, как ожидали, корректируем подход, адаптируем инструмент. Пилот — это не финал, а процесс обучения.
Следующий шаг

Расскажите, что хотите запустить

Созвонимся на 30 минут. Разберём кейс внедрения, ограничения и ближайший безопасный шаг к пилоту или промышленному запуску.

Напишите напрямую или выберите слот в календаре

Если удобнее начать письмом — кратко опишите задачу, процесс, текущие инструменты и ожидаемый результат от ИИ. Ответим с первым взглядом и предложим следующий шаг.

Телефон +7 (906) 760-04-06
На созвоне сначала разбираем контекст, а уже потом предлагаем формат — без универсальных рецептов.