Трансформируйте продукт с помощью AI и Machine Learning

От стратегии до внедрения. Выявление высокоэффективных AI-кейсов, создание интеллектуальных функций и установка MLOps-практик для реальной бизнес-ценности.

Проблема

Внедрение AI - это вызов

  • Недостаток AI/ML экспертизы в команде
  • Конкуренты внедряют AI-функции, а вы нет
  • Видите потенциал, но не знаете с чего начать
  • Нужно двигаться быстро, но избегать дорогих ошибок
  • Хотите AI, который реально работает, а не только для маркетинга
  • Недостаток AI/ML экспертизы в команде
  • Конкуренты внедряют AI-функции, а вы нет
  • Видите потенциал, но не знаете с чего начать
  • Нужно двигаться быстро, но избегать дорогих ошибок
  • Хотите AI, который реально работает, а не только для маркетинга

Что я делаю

AI-стратегия и определение кейсов
Находим высокоэффективные AI-кейсы для бизнеса
  • Анализ бизнес-целей
  • Определение высокоэффективных кейсов
  • Оценка технической реализуемости
  • Оценка и приоритизация ROI
  • За и против покупки vs разработки
Техническая реализация
От выбора модели до продакшена
  • Выбор и оценка моделей
  • Архитектура data pipeline
  • Настройка ML-инфраструктуры
  • Интеграция и оптимизация API
  • Фреймворк A/B-тестирования
MLOps и продакшен
Стабильная работа AI в продакшене
  • Деплой и мониторинг моделей
  • Отслеживание производительности и алерты
  • Pipeline непрерывного улучшения
  • Оптимизация затрат
  • Фреймворки соответствия и этики
Развитие команды
Наделяем команду AI/ML-компетенциями
  • Оценка AI/ML навыков
  • Обучение и передача знаний
  • Найм ML-инженеров (при необходимости)
  • Выбор вендоров и инструментов
  • Внедрение стандартов и лучших практик

Процесс работы

1

Месяц 1: Дискавери и стратегия

1 месяц

Воркшопы по кейсам. Оценка готовности данных. Анализ технической реализуемости. Моделирование ROI. Создание дорожной карты.

2

Месяц 2-3: Реализация MVP

2 месяца

Разработка proof of concept. Обучение и тестирование моделей. Интеграция с существующими системами. Сбор обратной связи от пользователей.

3

Месяц 4-6: Продакшен и масштабирование

3 месяца

Деплой в продакшен. Настройка мониторинга. Оптимизация производительности. Отслеживание принятия пользователями. Планирование следующих функций.

Реультаты, которые вы получите

Быстрое внедрение AI с фокусом на бизнес-результат

Чёткая AI-дорожная карта, соответствующая бизнес-целям.
Приоритизированный план внедрения AI-функций с расчётом ROI для каждой инициативы. Вы понимаете, какие задачи решать первыми и как AI повлияет на выручку, конверсию или операционные затраты.
2-3 работающих AI-функции в продакшене.
Готовые к использованию AI-решения, которые уже приносят пользу вашим клиентам или оптимизируют внутренние процессы. Не эксперименты, а production-ready функции с реальной нагрузкой.
Измеримое влияние на ключевые метрики
Конкретные цифры роста: увеличение конверсии, снижение оттока, ускорение обработки запросов. Каждая AI-функция привязана к бизнес-показателям, которые вы отслеживаете в реальном времени.
MLOps-инфраструктура для непрерывного улучшения.
Автоматизированные пайплайны для обучения, тестирования и деплоя моделей. Вы можете быстро итерировать, улучшать точность и адаптировать AI под меняющиеся данные без привлечения внешних экспертов.
Команда, способная поддерживать и развивать AI-функции.
Ваши разработчики получают знания и инструменты для самостоятельной работы с AI. Документация, лучшие практики и менторинг - всё для того, чтобы вы не зависели от подрядчиков после завершения проекта.

Кому это подходит

Series A+ компании
Стремящиеся выделиться с помощью AI и улучшить инвестиционную привлекательность
Устоявшиеся стартапы
С product-market fit
SaaS-платформы
Добавляющие интеллектуальные функции
Компании с данными
Но без AI-экспертизы

Распространённые кейсы по индустриям

Примеры применения AI в различных отраслях

Финтех
  • Обнаружение мошенничества
  • Кредитный скоринг
  • Персонализированные рекомендации
EdTech
  • Адаптивное обучение
  • Рекомендации контента
  • Автоматическая проверка заданий
E-commerce
  • Рекомендации продуктов
  • Прогнозирование спроса
  • Динамическое ценообразование
B2B SaaS
  • Предиктивная аналитика
  • Автоматизированные рабочие процессы
  • Интеллектуальный поиск

Цены

Рекомендуемый пакет для AI-трансформации

Длительность контракта:

Scale CTO

≈3 дня в неделю, 80 часов в месяц

Стартапы на стадиях от Series A+, имеющие 15-20+ инженеров и готовящиеся к следующему раунду.

  • Все из пакета Growth CTO
  • Присутствие на собраниях руководства компании и встречах с инвесторами
  • Построение команды инженерного менеджмента (лиды, менеджеры разработки)
  • Сопровождение due diligence для получения финансирования
  • Проектирование организационной структуры: структура команд, процессы, ритуалы
  • Стратегия работы с техдолгом и родмап рефакторинга
  • Переговоры с вендорами и партнерами (AWS, сторонние сервисы, подрядчики)

Стоимость пакета

970 000 ₽в месяц

Посмотреть другие тарифы

Сопутствующие услуги

Масштабирование продукта
Подготовьте инфраструктуру для AI-нагрузок
Подробнее
Технологический аудит
Оцените готовность данных для AI
Подробнее
Fractional CTO
Долгосрочное AI-лидерство
Подробнее

Вопросы и ответы

Готовы начать AI-трансформацию?

Начните с бесплатной 30-минутной консультации. Обсудим ваши цели, вызовы и определим, как я могу помочь.

или

Отправьте запрос

AI-трансформация продукта - Антон Голосниченко - Fractional CTO