Внедряю production AI-системы в поддержку, документооборот, риск-операции и маркетинг. С первого коммита код в вашем репозитории, deploy — в ваш контур. Снижение OPEX 30–70% с измеримым эффектом на P&L.
Четыре сценария, после которых компании говорят «AI у нас не работает». Проблема не в технологии — в том, как её внедряют.
Use-кейсы и стратегии без выхода в production. На руках — воркшопы и нулевой эффект на P&L.
«Развернули ChatGPT» без unit-экономики, evals, guardrails и сценариев эскалации. Через месяц выключают.
AI работает «как-то», метрики никто не считает, галлюцинации не отлавливаются, операционный риск растёт.
n8n, Make, Base44 — это прототип, не production. Чужая платформа, нет on-prem, нет глубокой кастомизации.
Строительные блоки, из которых собираю production-системы. Любой кейс — комбинация двух-трёх практик под задачу.
Весь цикл от диагностики до production-системы. Когда нужно построить AI-функцию с нуля.
подробнее →LLM/RAG поверх вашего стека: API, on-prem, hybrid. Когда инфраструктура есть, AI-слоя — нет.
подробнее →Один процесс — одна AI-система с эффектом на OPEX. Когда боль локальная и измеримая.
подробнее →Метрики обезличены — клиенты под NDA. Конкретные показатели в вашем контуре получаются на AI Opportunity Audit, не на интуиции.
Метрики приведены в обезличенном виде на основе production-опыта. Названия компаний, продуктовые детали и клиентские данные не раскрываются в связи с NDA. Конкретные показатели в каждом конкретном внедрении проектируются на AI Opportunity Audit.
За плечами более 10 лет совокупного опыта в IT (продукт, разработка, маркетинг и смежные зоны), преимущественно в стартап-режимах. До Aixis занимал роль Head of AI Product & Engineering в продуктовой компании СНГ. Строил production-системы формата 0→1 в support, documents, risk, marketing, community.
Аудит и пилот провожу лично: discovery, архитектура, ключевая разработка. На production-этапе при необходимости подключаю 1–3 проверенных контрактора (тоже на договорах ИП-ИП).
Специализация — Product-Led AI Engineering: превращаю LLM/RAG, AI-агентов и NLP/OCR-пайплайны в прикладные продукты с эффектом на OPEX.
Параллельно — веду личный R&D Synchatica: агентские архитектуры, поведенческие модели, движки памяти, NLP-сценарирование через RAG. Находки переношу в клиентские проекты, когда уместно.
Вопрос «свой инференс или внешний» решается не по моде, а по трём осям: чувствительность данных, объём запросов и регуляторика.
Четыре этапа с явными deliverables. Между ними — честный go / no-go. Если не сходится экономика — скажу на аудите, не через полгода.
Один узкий use-case под фикс-scope. Production-качество без долгого аудита и discovery.
Карта процессов, AI use-case backlog, расчёт ROI и unit-экономики, оценка рисков, архитектурный план.
Рабочий прототип на реальных данных. Evals, guardrails, экономическая модель, тестовый production-контур.
Полная production-система: интеграции, безопасность, мониторинг, документация, передача команде.
Развитие сценариев, evals, оптимизация стоимости inference. Новые use-cases и контроль качества.
Указанные стартовые планки — ориентир для квалификации. Финальная смета формируется по результатам AI Opportunity Audit с учётом данных, числа интеграций и требований по compliance / dedicated infrastructure.
Часть AI-задач не закрывается стандартным RAG или вызовом LLM — нужна архитектура, которой ещё нет: custom embeddings, domain-specific evals, гибридные ML+LLM-пайплайны, агентские workflows с tool-calling в legacy-системах. В таких случаях — R&D-режим: research-grade discipline с production-сроками.
Чего не делается: бесконечные академические исследования, PoC ради PoC, research-mode как escape от обязательств по срокам, «просто посмотрим что получится» без acceptance criteria.
Один и тот же ручной процесс повторяется десятки или сотни раз в день — есть экономика для AI.
Подробнее по направлениям: AI-трансформация · интеграция AI · автоматизация на AI
За 2–3 недели соберу карту процессов, посчитаю экономику внедрения и покажу — где AI реально снижает OPEX в вашем контуре. Решение go / no-go вы получаете с цифрами на руках.
30 минут. Без слайдов. Слушаю контур и говорю — есть ли AI-кейс под OPEX.