AI ДЛЯ БИЗНЕСА
AI-разработка от рабочей гипотезы до контролируемого продукта
Помогаем встроить AI-функцию в продукт или внутренний процесс: определить пользовательскую ценность, подготовить данные и интеграции, собрать быстрый прототип, проверить качество и спроектировать безопасную эксплуатацию. AI ускоряет разработку, но не заменяет продуктовую логику, тестирование и ответственность.
Прототип и промышленная система — разные этапы. Требования к безопасности, нагрузке, стоимости, наблюдаемости и поддержке уточняются до production-запуска.
Пример рабочего материала Agentro: помогает увидеть логику решения и обсудить будущий результат до начала настройки.
01
Когда нужен формат
01
готовый AI-сервис не закрывает важный пользовательский сценарий;
02
AI нужно встроить в существующий продукт, CRM или внутренний сервис;
03
требуются собственные данные, правила, инструменты и интерфейс;
04
нужно быстро проверить ценность идеи до большой разработки;
05
существующий прототип работает на демонстрации, но нестабилен в реальных случаях;
06
компания хочет внедрить AI-разработку, но не выстроила процесс проверки и эксплуатации.
02
Проблема видна. системы — ещё нет
Демонстрация модели может выглядеть готовым продуктом, хотя не учитывает права доступа, нестабильные ответы, стоимость запросов, деградацию, обновление данных и поведение при недоступности внешнего сервиса. Эти вопросы нельзя откладывать до запуска.
03
Сначала проверяем ценность и риск одного пользовательского сценария
Формулируем, какую задачу пользователя должна решить AI-функция и чем результат лучше текущего способа. Определяем данные, инструменты, требования к качеству, допустимую ошибку и запасной сценарий. После этого собираем минимальный прототип.
Рабочий артефакт
Маршрут на 90 дней
Помогает согласовать этапы, контрольные точки и границы первого цикла внедрения.
Agentro, рабочий материал
Маршрут на 90 дней
Один управленческий цикл
- 0-14Диагностика и выбор
Факты, ограничение, критерий результата
- 15-30Первый тест
Новый ритм на одном процессе
- 31-60Повторяемость
Роли, данные, контрольные точки
- 61-75Передача
Команда ведёт цикл самостоятельно
- 76-90Закрепление
Проверка результата и следующий цикл
Главное изменениеОбязательная операционкаКритичные риски
90-дневный маршрут изменений
Показывает последовательность от диагностики и первого теста до передачи команде и закрепления нового ритма.
Схема подхода Agentro
Рабочий материал Agentro
Квалификация входящих лидов
Приоритет контакта, качество обращения, причины отказа и следующий шаг видны руководителю и менеджеру.
04
Что делаем в проекте
- Проводим product discovery и формулируем проверяемую гипотезу ценности.
- Проектируем данные, контекст, инструменты, права и пользовательский сценарий.
- Создаём прототип или MVP и набор контрольных примеров.
- Интегрируем функцию в продукт или процесс, добавляем ограничения и наблюдаемость.
- Проводим пилот и формируем требования к промышленному запуску и поддержке.
05 · результат
Как будет работать готовый сценарий
Сценарий продуктаПодробнее
Понятно, кто пользуется AI-функцией, какую задачу решает, какой результат получает и что происходит при исключении.
Рабочий MVPПодробнее
Минимальная версия позволяет проверить ценность, качество и пользовательское поведение до масштабной разработки.
Система оценкиПодробнее
Контрольный набор и метрики позволяют сравнивать версии и не принимать решение только по впечатлению от демонстрации.
Контур наблюдения и контроляПодробнее
Логи, мониторинг качества, стоимости и ошибок помогают обнаруживать деградацию и разбирать инциденты.
План промышленного запускаПодробнее
Зафиксированы требования к безопасности, нагрузке, резервным сценариям, поддержке, бюджету и дальнейшему развитию.
06 · маршрут
Как строится работа
Данные, архитектура и риски.
Прототип и evaluation set.
Интеграция и пользовательский интерфейс.
Пилот и наблюдение.
Решение о production и план развития.
07
Методики
- product discovery
- RAG и tool use по необходимости
- evaluation-driven development
- human-in-the-loop
- observability
- безопасная деградация и fallback
Рабочий артефакт
Кто и что делает
Помогает отделить настройку интерфейса от реальной логики исполнения процесса.
Agentro, рабочий материал
Кто и что делает
Один понятный сценарий
01
Клиент
Оставляет обращение через согласованный канал — оно сразу попадает в общую систему.
02
CRM
Сохраняет источник, назначает ответственного и показывает обязательный следующий шаг.
03
Сотрудник
Уточняет задачу и переводит обращение дальше только после заполнения нужных данных.
04
Другие системы
Возвращают документ или статус, который видят сотрудник и руководитель в одной карточке.
Кто и что делает в процессе
Показывает один рабочий сценарий: кто начинает действие, что делает система и где команда контролирует результат.
Схема подхода Agentro
08 · границы
Что требуется от клиента
Владелец продукта, реальные пользователи, разрешённые данные, критерии качества, требования к безопасности, бюджет на использование моделей и команда для пилотной проверки.
09 · границы
Границы
Прототип не выдаётся за промышленную систему. Не обещаем неизменное качество внешних моделей и не запускаем критичную функцию без контроля, мониторинга и резервного сценария. Конкретный стек выбирается после проверки задачи.
Формат и бюджет
Ориентир стоимости
Ориентиры стоимости работ Agentro, не публичная оферта. Актуально на 2 августа 2026 года.
Формат
исследование и AI-прототип
150 000–300 000 ₽
Состав и границы уточняются после короткого контекста.
Формат
рабочий MVP
300 000–600 000 ₽
Состав и границы уточняются после короткого контекста.
Формат
production-продукт с интеграциями, безопасностью и наблюдаемостью
от 600 000 ₽
Состав и границы уточняются после короткого контекста.
- эксплуатация и развитие — отдельный бюджет.
Вопросы о формате
Чем AI-разработка отличается от AI-агента?
Агент — один тип системы. AI-разработка также включает функции анализа, поиска, генерации, классификации и помощников внутри продуктов.
Можно сделать только прототип?
Да. Это правильный формат, если ценность и качество ещё не доказаны.
Как понять, готов ли прототип к production?
По контрольному набору, метрикам качества, стоимости, безопасности, нагрузке и резервным сценариям.
Кто несёт ответственность за эксплуатацию?
Роли и SLA фиксируются до production-запуска; критичные действия не оставляются без владельца.
Связанные форматы
Проверить ai-гипотезу до большой разработки
Опишите пользователя, задачу и то, как сейчас достигается результат. На первой встрече определим минимальный прототип, критерии качества и данные, которые можно безопасно использовать.
Все услуги