AXIIOM • ИИ-трансформация
ИИ-трансформация за 90 дней:
сначала часы и деньги,
потом технологии
Находим, где ИИ реально экономит время и деньги в вашем процессе, запускаем 2–3 пилота с замером «до / после» и оставляем регламенты, чтобы это продолжало работать без нас.
Проблема
«Хотим ИИ» — это не задача
Половина ИИ-проектов в малом бизнесе заканчивается демонстрацией и счётом за подписку. Причина одна: внедрение начинается с инструмента, а не с процесса, который стоит денег. Мы идём в обратном порядке.
| Знакомая ситуация | Что делаем |
|---|---|
| Сотрудники уже используют внешние чат-боты «как получится» | Политика ИИ: что можно, что нельзя, где данные и кто отвечает |
| Поддержка и продажи тонут в повторяющихся вопросах | Ассистент по базе знаний с ответами и передачей человеку |
| Документы и регламенты пишутся неделями | Пайплайн подготовки документов с проверкой и контролем качества |
| Разработка тормозит на ревью, тестах и документации | ИИ в инженерном пайплайне: ревью, тесты, спецификации |
| Непонятно, окупится ли подписка на модели | Расчёт стоимости: облако против локального контура, цена запроса и лимиты |
| Нет людей, которые это поддержат | Обучение команды и передача регламентов, а не зависимость от нас |
Программа
90 дней, три этапа
Карта возможностей
Разбираем процессы и считаем, где ИИ экономит часы или деньги. У каждой точки — эффект, стоимость внедрения и риск. Приоритизируем по окупаемости.
Карта возможностей «часы / деньги / риск»Пилоты с замером
Запускаем 2–3 пилота на реальном процессе. До старта фиксируем метрику и критерий успеха, после — замер «до / после» и решение: масштабировать или остановить.
Работающие прототипы и цифры эффектаРегламенты и передача
Политика ИИ, безопасность данных, расчёт стоимости эксплуатации, обучение команды. То, что работает, остаётся в компании, а не у подрядчика.
Политика ИИ, регламенты, обучениеСодержание
Что входит в программу
Аудит точек применения
Где ИИ уже используется стихийно, где может дать эффект, где точно не нужен.
- Карта процессов и рутины
- Экономика каждой точки
- Приоритет по окупаемости
Пилоты
Работающий прототип на реальном процессе с метрикой и точкой остановки.
- Критерий успеха до старта
- Замер «до / после»
- Решение о масштабировании
Политика ИИ
Правила: какие данные можно использовать, что нельзя отдавать во внешние модели, кто отвечает за результат.
- Регламент для сотрудников
- Контуры данных и 152-ФЗ
- Ответственные и эскалация
Экономика
Сколько стоит запрос, подписка, локальный контур и поддержка. Где предел и когда это перестаёт окупаться.
- Стоимость эксплуатации
- Облако против локального контура
- Лимиты и деградация
База знаний
Ассистент по вашим документам: поиск и ответы с указанием источника, а не «модель что-то помнит».
- RAG с цитированием
- Актуализация документов
- Ответы без выдумок
Обучение
Команда умеет пользоваться и не боится. Воркшопы по практике, а не по теории.
- Практические воркшопы
- Инструкции по процессам
- Передача регламентов
Практика
Наш инженерный ИИ-контур
Мы не пересказываем чужие статьи: агентные пайплайны и работа с моделями — часть нашей ежедневной инженерной практики.
Часть разработки — открытый код: профиль на GitHub · портфолио AXIIOM
Честно
Когда ИИ не нужен
+ Программа подойдёт, если
- Есть повторяющаяся рутина, которая стоит часов
- Есть документы или база знаний, по которым отвечают люди
- Нужно навести порядок в стихийном использовании ИИ
- Готовы замерить эффект, а не только посмотреть демо
— Лучше не начинать, если
- Задача — «сделать модно», без процесса и метрики
- Нет ни одного человека, который будет это поддерживать
- Данные, без которых задача не решается, ещё не собраны
- Ожидание — заменить команду целиком за 90 дней
Читать
Разбираем подход на примерах
ИИ-трансформация за 90 дней
Как считать эффект внедрения ИИ в часах и деньгах и почему пилот без критерия успеха — это демо.
Читать →Внешний технический директор
Если вместе с ИИ нужно навести порядок в архитектуре, пайплайне и команде.
Про роль →Диагностика и аудит
Если сначала нужно понять, где вообще болит, — до любых внедрений.
Про диагностику →Вопросы
Частые вопросы
У нас нет данных и нет ML-команды. Это возможно?
Да. Большинство точек применения в малом бизнесе — это работа с текстами, документами, поддержкой и рутинными операциями. Начинаем с того, где данные уже есть, а не с того, где их пришлось бы собирать годами.
Чем это отличается от «внедрить ChatGPT»?
Инструмент — не результат. Результат — измеримое сокращение часов или денег на конкретном процессе, с регламентом, ответственным и понятной стоимостью эксплуатации.
Что если пилот не даст эффекта?
Это нормальный исход, и он фиксируется заранее: у каждого пилота есть критерий успеха и точка остановки. Отрицательный результат тоже результат — вы перестаёте тратить деньги на эту гипотезу.
Данные клиентов и 152-ФЗ — как быть?
Политика ИИ и безопасность данных — часть программы: какие данные можно использовать, где контур, что нельзя отдавать во внешние модели, что считается персональными данными.
Сколько нужно людей с нашей стороны?
Один человек, принимающий решения, и доступ к процессу, который улучшаем. Остальное — наша работа.
Мы не хотим зависеть от одного вендора моделей
Мы тоже. Считаем варианты: облачные модели, локальные модели, гибрид — с ценой и рисками каждого. Выбор фиксируется в политике ИИ.
Посчитаем эффект до внедрения
Расскажите про процесс, который хотите ускорить, — покажем, как считаем эффект, и назовём границы первого пилота.
Или напишите на axiiom@ya.ru — ответим в течение рабочего дня