Сначала разбор процесса — потом стек и сборка
Вникаем в ваш процесс по первичным документам: CRM, документы, реальные сделки. Собираем прототип на ваших данных и честно говорим, что автоматизируется, а что нет, ещё до того как вы вложитесь в полную реализацию. Стек выбираем под факты, а не под моду.
Не «AI под ключ», а разбор, потом решение.
«Внедрите нам AI» превращается в счёт за готовое решение. А сработает оно или нет — узнаёте только когда деньги уже потрачены?
Владельцу процессного бизнеса знакома эта развилка. Половина рынка отвечает на неё словами «внедрение под ключ» и заранее выбранным инструментом.
Мы заходим иначе. Сначала изучаем процесс и восстанавливаем, как он работает на самом деле. Обычно точнее, чем он описан у самого заказчика. Потом решаем, каким стеком его закрывать: где хватит готового сервиса, где нужна своя разработка, а где AI вообще лишний и достаточно обычной автоматизации. И только рискованное прототипируем до счёта. Мы вникаем в процесс и отвечаем за результат, включая право сказать «не делайте».
-
01
Разбор процесса — платный этап
Заходим в вашу систему: CRM, документы, видео, реальные сделки от заявки до результата. Восстанавливаем процесс по первичным документам и находим, где теряется время и где ошибка стоит дорого. Это инженерная работа, а не бесплатный пресейл, поэтому разбор оплачивается. Первый короткий разговор, чтобы понять, подходим ли друг другу, бесплатный.
-
02
Стек выбираем под факты, а не под моду
У нас широкий стек: WordPress, Laravel, Python, Node.js, ClickHouse, парсеры на очередях, AI и MCP, инфраструктура под нагрузку. Мы не привязаны к одному инструменту, поэтому решение выбираем после разбора. Где-то это готовая LLM, где-то своя панель, где-то очередь и репликатор, а где-то индекс в базе вместо нового сервера. Инструмент под задачу, не наоборот.
-
03
Прототип на ваших данных
Всё, чья жизнеспособность не доказана, получает прототип на вашей же первичке, до большой траты. Вы щупаете работающую вещь руками, а не смотрите слайды. На AI это особенно важно: заранее не скажешь, что сработает, пока не собрал и не прогнал на реальных документах.
-
04
Честный статус и экономика
Показываем, где AI снимет рутину, а где он начнёт уверенно ошибаться и его придётся держать под ручной проверкой. Помогаем посчитать, стоит ли затея своих денег. Если не стоит — говорим об этом первыми. Отговорить от лишней траты тоже наша работа.
-
05
Реализация блоками по приоритету
Собираем поэтапно: сначала то, что окупается быстрее. Оценка в фиксированных часах по ТЗ, постоянная часть по абонементу. Кто написал модуль, тот его и ведёт годами: контекст не учат заново на каждом запросе.
-
06
Продуктизация: следующий проект дешевле
Повторяющееся уходит в переиспользуемое ядро — парсинг реестров, конструктор документов, распознавание. Разовая работа под одного клиента становится готовым куском для следующего. Так внедрение перестаёт быть бесконечной штучной работой.
- Стек WordPress · Laravel + Livewire · Python · Node.js · ClickHouse / PostgreSQL / MySQL · Redis · Horizon · Docker · AI / MCP · парсеры и ETL · инфраструктура и DevOps
- Команда Ведущий инженер держит разбор, архитектуру и переговоры; профильный разработчик направления ведёт сборку и дальше. Каждое направление годами за одним человеком.
- Модель Первый разговор — бесплатно. Разбор процесса — платный этап. Сборка — фиксированные часы по ТЗ; сопровождение — абонемент. Рискованное прототипируем до счёта.
- Формат Прямая работа с владельцем, переписка в первую очередь асинхронная, NDA по запросу. Клиент под код-именем, если публикуем кейс.
Доказательства, а не обещания.
Так мы уже работаем. Кейсы из вертикали сертификации проработаны глубже всего, но метод работает на любом процессном бизнесе.
Инженер внутри процесса, а не ещё один API.
Модель, где инженер садится внутрь клиента, изучает процесс и доводит систему до боевой среды, придумал Palantir, а в 2026-м её копируют OpenAI и Anthropic — на английском это Forward Deployed Engineer. Идея простая: разрыв между «на демо работает» и «работает в бою» закрывается не ещё одним API, а человеком, который вник в процесс.
У нас это не мода: одно направление сертификационной аналитики мы ведём так 4,5 года, с боевым кодом на данных клиента и реакцией на инциденты за ночь.
- Чем это отличается от «AI под ключ»? «Под ключ» продаёт заранее выбранный инструмент и обещает результат вслепую. Мы сначала изучаем процесс, потом выбираем стек, а рискованное показываем прототипом до счёта. И оставляем за собой право сказать, что затея не окупается.
- Почему разбор платный, а первый разговор нет? Первый короткий разговор нужен, чтобы понять, подходим ли мы друг другу, он бесплатный. А разбор процесса — это дни работы с вашей CRM, документами и сделками. Он ложится в основу всех дальнейших решений, поэтому оплачивается отдельным этапом.
- Вы обещаете, что AI заработает на 100%? Нет, и это честнее. На AI заранее не скажешь, что сработает, пока не собрал на реальных данных. Поэтому первый этап — с прототипом на вашей первичке, а не фиксированное обещание «всё заработает из коробки».
- Какой стек вы используете? Любой из нашего: WordPress, Laravel, Python, Node.js, ClickHouse, очереди, AI и MCP, инфраструктура. Конкретный выбираем после разбора, под вашу задачу, сроки и бюджет. Иногда лучший ответ — вообще не AI, а обычная автоматизация или индекс в базе.
- Это только для сертификации? Нет. Вертикаль сертификации у нас проработана глубже всего, поэтому кейсы оттуда. Но метод — разбор процесса, выбор стека, прототип, честный статус — работает на любом процессном бизнесе: логистика, документооборот, учёт.
- Кто ведёт систему после запуска и как считается стоимость? Ведёт та же команда, что собрала: кто написал модуль, тот его и правит годами. Сборку оцениваем в фиксированных часах по ТЗ, постоянную работу и реакцию на инциденты — по месячному абонементу. Счёт не растёт молча.
Есть процесс, который
держится на людях?
Покажите. Разберём его, соберём прототип на ваших данных и честно скажем, где AI окупится, а где только подведёт. Первый разговор — бесплатно; дальше разбор идёт отдельным платным этапом.