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

Месяц 1: Дискавери и стратегия

1 месяц

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

Месяц 2-3: Реализация MVP

2 месяца

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

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

Валюта:

Scale CTO

890 000 ₽в месяц

~20 часов в неделю выделенного времени

Стартапы на стадиях от Series A+ с 15-20+ инженерами, готовящиеся к следующему раунду финансирования.

Что входит:

Все из пакета Growth CTO
Ежедневное участие в инженерных операциях - стендапы, планирование, эскалации
Участие в команде руководства - подготовка к встречам с бордом, встречи с инвесторами, поддержка due diligence
Развитие инженерного менеджмента - коучинг тимлидов в инженерных менеджеров
Организационный дизайн - топология команд, процессы, ритуалы, структуры коммуникации
Стратегия работы с вендорами - оптимизация облачных расходов, переговоры с сервисами, управление подрядчиками
Стратегия технического долга - роадмап рефакторинга, сбалансированный с поставкой продукта

Посмотреть другие тарифы