AI-Native Software Engineering Studio · опыт команды с 2012
AI-native разработка — это эволюция за 13+ лет инженерной практики,
а не модный термин последних лет.
Наша команда делает системы с 2012 года: 50+ проектов в разных индустриях, от государственных структур до стартапов. Видели смены парадигм: водопад, agile, scrum, lean, MVP. AI-native — не «следующая модная аббревиатура». Это инженерный ответ на изменившиеся требования к разработке: скорость выпуска изменений теперь не «приятный бонус», а конкурентное преимущество. Senior-команда + AI как усилитель = качество классической инженерии плюс скорость, которая раньше была невозможна.
13+ лет инженерной экспертизы командыМы знаем как делается классическая разработка, и видим, в чём именно AI-native её обгоняет. Сравнение — в следующей главе, на конкретном проекте.
50+ проектов · госуровень и стартапыДиапазон сложности от регулируемых государственных систем до MVP стартапов с горящим временем до фичи.
Исходники остаются у васВесь код, документация, инфраструктура — собственность клиента. Без vendor lock-in, без условий вроде «работает только у нас».
Delivery-агент в подарокЗаказчику AI-native разработки Engineering Governance Agent подключается бесплатно во время проекта. Прозрачность для собственника без отдельной оплаты.
Как мы пришли к AI-native — через 13+ лет инженерной практики команды.
Наша инженерная практика началась в 2012 году. Сначала — заказная разработка для государственных структур и крупных корпораций: системы документооборота, региональные порталы, биллинг, отчётность, защищённые контуры. Это про дисциплину: ТЗ на 200 страниц, длинные ревью архитектуры, тестирование под нагрузкой, формальный приём. Хороший фундамент — мы знаем, как делать большие надёжные системы.
Параллельно — стартапы. Другой мир. MVP за 2 месяца, фича за неделю, релизы каждый день, A/B-тесты, переписывание архитектуры на ходу. Здесь дисциплина гос-проектов вредит — пока вы пишете ТЗ, идея устарела. Здесь нужна скорость и адаптивность. За 13+ лет наша команда поработала с обоими мирами: знаем, когда нужна тяжёлая корпоративная инженерия, а когда — стартап-скорость. Самое интересное — что эти два мира долго казались несовместимыми.
В 2023 году мы начали системно использовать AI-инструменты в реальных проектах — не «попробовать», а как часть рабочего процесса. И увидели то, чего раньше не было: пропала ложная дилемма «или быстро, или качественно». Senior-инженер плюс правильно поставленные AI-инструменты выдают за неделю то, что классическая команда выдаёт за месяц — без потери качества. Не потому что «AI пишет код за нас». А потому что AI снимает с инженера routine-часть: boilerplate, документация, тесты, рефакторинг, поиск по большой кодовой базе, генерация типовых решений. Инженер тратит время там, где нужны решения, а не там, где нужны клики.
После этого мы стали AI-Native Software Engineering Studio. Это не маркетинг — это процесс работы. Каждый проект мы делаем командой из senior-инженеров плюс собственная AI-инфраструктура для разработки. Это даёт нам три вещи одновременно: скорость стартап-команды, качество корпоративной разработки и гибкость к изменениям, которой не было ни у одного из двух «старых» миров.
Год — начало инженерной практики команды
Лет инженерного опыта команды
Завершённых проектов
И почему сейчас
Конкурентность теперь — это скорость выпуска изменений.
Раньше можно было выпустить продукт раз в год — и это считалось нормой. Сейчас выигрывает не «правильный» продукт, а тот, который меняется быстрее конкурентов. Заказчик, который не может выпускать обновление за неделю, проигрывает заказчику, который может — даже если первый делает «качественнее». AI-native — это инженерный ответ на это новое требование рынка. Не «вот вам AI». А «вот команда, которая может выпускать качественные изменения быстро».
Один и тот же MVP — классическая разработка vs AI-native.
Чтобы не было «верьте на слово» — конкретный пример. Берём реальный production-проект, а не «лендинг с формой». Допустим, B2B SaaS для управления клиентскими заявками, какой обычно заказывают средние компании:
- ▪Авторизация (email + SSO), 3 роли: клиент / менеджер / админ
- ▪Личный кабинет клиента с историей и статусами заявок
- ▪Внутренняя CRM-часть для менеджеров — Kanban, фильтры, поиск, комментарии
- ▪Интеграции с 2–3 внешними сервисами (биллинг, email-провайдер, OCR / телефония)
- ▪Email- и push-уведомления, шаблонный движок писем
- ▪Базовая аналитика для админа: графики, фильтры, экспорт CSV
- ▪Production-инфраструктура: CI/CD, мониторинг, бэкапы, environment isolation
- ▪Безопасность: валидация, защита от XSS/CSRF, шифрование секретов, audit log
Это полноценная production-система, на которой реально работает бизнес — не игрушка. Дальше — сколько такой проект делает классическая команда и сколько AI-native, по нашему опыту.
Дискавери и ТЗ
Классическая
3–4 недели
Бизнес-аналитик пишет 50–100 страниц ТЗ. Согласования. Уточнения. К концу — половина пунктов уже потеряла актуальность.
AI-native
3–5 дней
Совместная сессия: вы рассказываете, мы задаём вопросы. AI-инструменты сразу превращают разговор в кликабельный прототип. Вы видите идею через 3 дня, не через месяц.
Дизайн
Классическая
3–4 недели
Дизайнер делает макеты. Ревью. Правки. Дизайн-система с нуля. Передача в разработку. Снова правки на стыке. Дорого и долго.
AI-native
5–10 дней
Прототип уже кликабельный. Дизайнер работает поверх — приводит к фирменному стилю, эргономике, accessibility. Без долгих «согласований Photoshop-макетов».
Бэкенд + фронтенд
Классическая
8–12 недель
2 backend, 2 frontend, devops. Каждая фича — отдельный спринт. Boilerplate-код пишется руками. Тесты пишут отдельно после фичи. Сроки регулярно сдвигаются.
AI-native
3–5 недель
Senior + AI-инструменты для boilerplate, типовых компонентов, типов, тестов, миграций, документации. Инженер концентрируется на архитектуре и бизнес-логике. То что классическая команда делала за день — у нас за час, с тем же качеством.
Тестирование и приёмка
Классическая
2–3 недели
QA отдельно. Bug-фиксы отдельно. Регрессия. Тест-планы. Приёмка с заказчиком. Часть багов вылезает только на проде.
AI-native
1 неделя
Тесты идут параллельно с разработкой (AI помогает генерировать coverage). Приёмка короткая — заказчик видел кликабельные прототипы с самого начала, без сюрпризов.
Итого
Классическая
≈ 4–5 месяцев
4–5 человек, ~3–5 млн ₽
AI-native
≈ 1,5–2 месяца
2 senior + AI, ~1,2–2 млн ₽
Откуда экономия
Почему AI-native ускоряет в 2–3 раза — четыре конкретных механизма.
Классическая команда не «работает медленно» — у неё просто другая структура потерь. Большая часть времени уходит не на код, а на координацию ролей, передачи, переделки на стыках и итерации после ревью. AI-native атакует эти четыре потери одновременно.
Меньше handoff между ролями
В классике цепочка: продакт → дизайнер → бэкенд → фронтенд → QA → продакт → клиент → правки. Каждый стык — это дни на «передачу контекста» и недели на исправление расхождений. У senior с AI один человек закрывает большую часть этой цепочки full-stack — без потерь на стыках.
Прототип с первой недели — заказчик не «верит», а видит
В классической модели заказчик видит результат на демо через 2–3 месяца — и часто это «не то, что я имел в виду». Дальше — большие переделки. С AI кликабельный прототип появляется на первой неделе. Заказчик правит идею пока она дешёвая, а не после написанного кода.
AI делает рутину профессии, не «думает за инженера»
Boilerplate (модели, миграции, формы, базовые компоненты, TypeScript-типы, шаблоны API, парсинг ошибок) — это до 60% времени работы junior+middle разработчика. AI-инструменты генерируют это за минуты, senior ревьюит и интегрирует. Это не «AI пишет архитектуру», это «AI убирает копипаст».
Тесты и документация — параллельно с кодом, не «после»
В классике тестирование и документация — отдельные этапы в конце, на которых обычно «не хватило времени». AI генерирует покрытие тестами и техническую документацию параллельно с разработкой. К моменту приёмки тесты есть, README актуален, API-спецификация совпадает с реальностью. Меньше багов на проде, меньше «давайте я допишу README на следующей неделе».
Это не «AI делает за 30 секунд» и не «магия». Это та же инженерия с senior-уровнем экспертизы — но с устранением четырёх конкретных потерь, которые в классической модели съедают большую часть бюджета. Код, архитектура, тесты, безопасность — на том же уровне. Меняется сколько у инженера остаётся времени на инженерные решения.
Важное разграничение
AI-native — это не vibe coding.
Сейчас на слуху термин «vibe coding»: пишешь промпт — AI генерирует код — ты слабо понимаешь что там внутри, но запустилось и работает. Это валидный подход в своей нише. Но это не то, что мы делаем. Разница принципиальная — и заказчику важно её увидеть до того как принять решение.
Vibe coding
Проверка гипотезы. Прототип. Частный случай.
AI пишет код, человек слабо контролирует что внутри. Главное — «запустилось». Это работает для проверки идеи за выходной, личного скрипта, исследовательского прототипа, разовой утилиты.
- ·«Работает, не знаю как — потом разберёмся»
- ·Архитектура — какая получилась
- ·Безопасность — на удачу
- ·Поддерживать через год — заново переписать
- ·Подходит: личный проект, MVP-day, эксперимент
AI-native (то, что делаем мы)
Production-системы. Бизнес-критичность. Долгая жизнь.
Senior-инженер с пониманием каждой строки кода + AI как ускоритель рутины. Архитектура продумывается, безопасность проектируется, тесты пишутся, документация — актуальна. AI убирает скучную часть, но не принимает инженерные решения.
- ·«Работает, я знаю почему, могу объяснить через 3 года»
- ·Архитектура — спроектирована и зафиксирована
- ·Безопасность — отдельная зона ответственности senior'а
- ·Поддерживать долго — система проектируется под это
- ·Подходит: production-сервис, B2B-платформа, бизнес-критичная система
Если ваша задача — проверить гипотезу на выходных, написать утилиту для внутреннего использования или собрать прототип, — vibe coding подходит, есть отличные инструменты. Если вы делаете продукт, на котором будет работать бизнес, — это AI-native. Это разные категории. Разные риски. Разная цена ошибки.
Числа — реалистичные диапазоны по нашему опыту, а не «гарантия». На конкретном проекте бывает быстрее (простая логика), бывает медленнее (сложные интеграции, регулирование, NDA). На пилоте мы даём честную оценку под вашу задачу.
Шесть эффектов — для заказчика разработки.
AI-native — это не «то же, но быстрее». Это другая логика отношений с разработкой. Заказчик перестаёт быть «доверителем» и становится участником процесса.
Скорость выпуска изменений
От гипотезы до production — недели, не месяцы. Заказчик меняет идею за неделю — мы меняем за неделю. На рынке, где побеждает «быстрее меняющийся», это прямое конкурентное преимущество.
Стоимость — в 2-3 раза ниже классической
Не «дешёвая команда из джунов», а senior + AI: меньше людей, меньше времени, та же квалификация. Реалистичные диапазоны для MVP: 1,2–2 млн вместо 3–5 млн. Конкретная вилка — на пилоте, после разбора задачи.
Прозрачность вместо «чёрного ящика»
Раньше заказчик видел разработку как чёрный ящик: «мы делаем, не отвлекайте». Через 3 месяца — демо, и либо «то», либо «не то». Теперь — еженедельная сводка, кликабельные прототипы с первой недели, видимость прогресса в режиме реального времени. Управление, а не вера.
Качество остаётся классическим
Скорость не за счёт качества. Та же архитектура с senior-инженером в роли архитектора. Те же ревью кода, те же тесты, та же документация. Просто рутинная часть профессии (boilerplate, типы, шаблоны) уходит к AI, а инженерное мышление остаётся за человеком.
Гибкость к изменениям требований
Рынок изменился — продукт должен меняться. В классической модели это болезненно: переделать архитектуру долго и дорого, проще «дожить до релиза». AI-native позволяет быстрее переделывать большие куски без катастрофы. Это меняет сам подход к продукту: можно проверять гипотезы реально, а не «потом если будет время».
Полное владение результатом
Весь код, документация, инфраструктура — собственность клиента. Открытые форматы и языки, без проприетарных платформ. Если завтра вы решите взять разработку in-house или сменить подрядчика — у вас есть всё, чтобы это сделать. Никакого vendor lock-in, никаких «работает только на нашей платформе».
Шесть направлений — всё, что попадает под разработку.
AI-native — это подход к разработке, а не «продуктовая категория». Применим к любому из направлений ниже. От стартап-MVP до миграции legacy-систем госуровня. Всё это нам по зубам. Оперативно. Классически по качеству. По конкурентной цене.
За 13+ лет инженерной практики наша команда прошла через каждое из этих направлений минимум на 3–5 проектах. Это не «сейчас попробуем», а накопленная экспертиза.
Стартапы и MVP
Когда нужно проверить гипотезу на реальных пользователях — без полугода разработки. Делаем production-ready MVP, не «демку»: реальная авторизация, БД, тестирование, деплой. Если гипотеза не сработала — потратили 1,5 месяца, а не 6.
Примеры
Мобильные приложения
iOS, Android, кросс-платформа (React Native, Flutter). От клиентских приложений сервиса до корпоративных мобильных рабочих мест. Со всем что нужно: пуш-уведомления, офлайн-режим, биометрия, deeplinks, интеграция с бэком.
Примеры
Бэкенд и интеграционные задачи
REST/GraphQL API, микросервисы, event-driven архитектура, очереди, кэши. Интеграционные слои между разнородными системами: CRM, ERP, биллинг, 1С, банковские шлюзы, внешние API. Когда у компании есть «зоопарк» систем, который нужно связать в одну живую инфраструктуру.
Примеры
SaaS-платформы и продукты
Multi-tenant архитектура, ролевая модель, биллинг и pricing-планы, аналитика, нагрузка на тысячи пользователей. Когда MVP доказал ценность и нужна устойчивая платформа. Полный цикл: архитектура → разработка → нагрузочное тестирование → production-эксплуатация.
Примеры
Внутренние системы и автоматизация
Когда у компании есть боль, которую не закрывает коробочный продукт с рынка. Кастомные расширения CRM/ERP, личные кабинеты контрагентов, внутренние портали, BI-инструменты, автоматизация процессов с AI-слоем поверх.
Примеры
Миграция legacy → современный стек
Старая система работает, но всё дороже поддерживать, всё сложнее найти разработчиков, всё страшнее менять. Переписываем на современный стек поэтапно — без остановки бизнеса. AI-native позволяет это делать быстрее и точнее: разобраться в старом коде, восстановить логику, перенести её без потерь.
Примеры
Если ваша задача не вписывается ни в одно из шести направлений — это не значит «не возьмёмся». На пилоте мы разбираемся в задаче и говорим честно: подходит наш формат или лучше другой подрядчик.
Шесть направлений вокруг одного продукта
В центре — то, что вы строите. Слева — направления, где результат нужен быстро: MVP, мобильное приложение, внутренняя автоматизация. Справа — более крупные системы, где важна архитектура и масштаб.
Ваш продукт
От идеи до прод-релиза. AI-инструменты ускоряют рутину, инженеры держат архитектуру и качество
- В 2–3 раза быстрее классической разработки
- Production-качество с первого дня
- Тесты и документация — в параллель
- Delivery-агент в подарок при разработке
- Опыт команды в инженерной разработке — с 2012 года
Любое направление вращается вокруг конкретного продукта. Не «делаем AI» — делаем то, что вам нужно, в AI-native подходе.
Исходники, инфраструктура, команда — всё ваше.
Это не нюанс мелким шрифтом, это базовый принцип. Всё, что мы делаем для заказчика — собственность заказчика. Код, документация, схемы баз данных, скрипты деплоя, конфиги, тесты, история коммитов в git. Без условий «работает только у нас», без проприетарных платформ, без скрытого SaaS-замка.
Это важно по двум причинам. Первая — юридическая: интеллектуальная собственность ваша, и вы можете развивать систему как угодно, передавать другому подрядчику, делать in-house, продавать как актив компании. Вторая — техническая: открытый стек (PostgreSQL, Docker, типовые языки и фреймворки) не зависит от того, остались ли мы на рынке. Через 5 лет ваша система не превратится в «не поддерживается, поставщик ушёл».
На облаке провайдера
Yandex Cloud, Selectel, VK Cloud, Cloud.ru, AWS, GCP. Открытый стек (PostgreSQL, Redis, Docker, k8s) — никакой проприетарной зависимости. Если завтра меняете облако — переносите без переписывания.
Кому подходит
Большинство стартапов и MVP. Когда не нужны жёсткие требования по data-residency.
На ваших серверах
Заказчик предоставляет серверы — мы разворачиваем туда. Полный контроль над данными, инфраструктурой, доступами. Подходит для регулируемых отраслей: банки, медицина, госструктуры.
Кому подходит
Корпорации, госструктуры, отрасли с ограничениями ФЗ-152, банковские и медицинские системы.
Гибридная модель
Часть на нашем облаке (типовое), часть в вашем периметре (чувствительные данные). Балансирует между скоростью развёртывания и контролем над критичными частями.
Кому подходит
Средний и крупный бизнес с фиксированными зонами чувствительности — например, биллинг и ПДн отдельно от остальной системы.
Полная передача in-house
После разработки система передаётся вашей команде целиком. Обучение, документация, source-walkthrough, передача knowledge-base, помощь с наймом первых разработчиков. Дальше развиваете сами.
Кому подходит
Компании, которые хотят in-house разработку. Часто — после успешного MVP, когда стало понятно куда расти.
Конкретный формат выбираем на разборе задачи. Бывает что для пилота берём формат A (быстрый старт), а для полноценного внедрения переходим к B или C. Это нормально — пилот не «привязывает» вас к одной инфраструктуре.
Три уровня сотрудничества — и переход от «чёрного ящика» к процессу.
В классической разработке заказчик долго живёт в режиме «вера в подрядчика»: подписали ТЗ, ждём, через 3 месяца смотрим что получилось. AI-native позволяет другое: разработка перестаёт быть «чёрным ящиком». Демо каждую неделю, кликабельные прототипы с первых дней, понятный прогресс, документ с архитектурными решениями вместо «спросите тимлида». Заказчик становится не «доверителем», а партнёром, который видит и направляет.
Проверить гипотезу за 4-6 недель
Когда есть идея продукта, но непонятно полетит ли. Делаем production-ready MVP: реальная авторизация, БД, основной сценарий, базовый дизайн, деплой. Это не «прототип на коленке», это система, которую можно показывать первым клиентам.
Цель пилота — за 6 недель вы понимаете на реальных пользователях, есть ли продуктовая ценность. Если есть — переходим к полноценной разработке. Если нет — мы это так и скажем, и вы сэкономили 4 месяца и 2,5 миллиона.
Production-система для тысяч пользователей
Когда MVP доказал ценность, и нужна система, которая держит нагрузку, безопасна, мониторится, легко расширяется. Это не «то же, но с украшениями» — это качественно другой проект:
- ▪Архитектура под рост (микросервисы, очереди, кэши, репликация)
- ▪Мониторинг, алерты, логирование, нагрузочное тестирование
- ▪CI/CD pipeline и автоматический деплой
- ▪Безопасность: ролевая модель, шифрование, аудит-логи
- ▪Полная документация: архитектурная, операционная, API-спецификация
- ▪Тренировка вашей команды на работу с системой
- ▪Передача knowledge-base и source walkthrough
На серверах заказчика + обучение команды + процесс работы
Когда система должна жить в вашем периметре, и одного «передали — пользуйтесь» недостаточно. Enterprise — это инженерный проект уровня группы компаний:
- ▪Полная установка и настройка на ваших серверах (on-prem или private cloud)
- ▪Локальные модели — если требуются по политикам безопасности
- ▪Обучение вашей команды разработки, DevOps, эксплуатации
- ▪Выстраивание процесса работы с системой: roles, SLA, регламенты
- ▪Передача архитектурной памяти, ADR-документов, технических решений
- ▪Сопровождение первых 3-6 месяцев эксплуатации
- ▪Аудит безопасности и compliance под ФЗ-152 / отраслевые требования
На этом уровне разработка перестаёт быть «купили продукт», а становится трансформацией бизнес-процесса: ваши люди учатся работать с системой как с частью повседневной работы. Это и есть превращение разработки из «чёрного ящика подрядчика» в прямой понятный процесс.
Заказали разработку — Delivery-агент включён в стоимость.
Это не отдельная услуга, которую нужно докупать. Пока мы разрабатываем ваш проект, Engineering Governance Agent уже работает в стеке: подключается к Git, Jira, чатам и документации, собирает проектную память, готовит weekly engineering brief для собственника и CTO. Стоимость подключения и работы агента в период разработки — ноль рублей. Это часть AI-native подхода: разработка с прозрачностью с первой недели, а не «чёрный ящик до приёма».
Что вы получаете во время разработки бесплатно: еженедельный engineering brief (что сделано, какие риски, какие решения приняты), накопительную проектную память (которая останется у вас навсегда), фиксацию архитектурных решений из чатов команды, видимость прогресса в реальном времени. После запуска агент продолжает работать в стандартной модели сопровождения — от 40 тыс ₽/месяц.
Подробно про Delivery-агент→Это и есть «комплексное предложение AI-native»: разработка + автоматическое управленческое сопровождение через AI-агента. Не две отдельные услуги, а единый pipeline от первой недели прототипа до многолетней эксплуатации.
Когда AI-native разработка — не ваш вариант.
Если хотите vibe coding или no-code за выходные — это не наш формат. AI-native не отменяет инженерию, она делает её эффективнее. Мы делаем production-системы, на которых будет работать бизнес — а не прототип «запустилось, не знаю как». Для vibe coding-задач есть отдельные инструменты (Cursor, Bolt, v0), для no-code — Tilda, Bubble, Glide. Они дешевле и быстрее под свои задачи.
Если ждёте «гарантию срока в днях» — это не наш формат. AI-native ускоряет разработку, но не отменяет неопределённость в новой задаче. Мы даём реалистичные диапазоны и держим их. Жёсткие «не больше 14 рабочих дней» — это либо неправда, либо очень типовая задача за дорого.
Если у вас нет владельца продукта на стороне — AI-native не сработает. Скорость работает только когда есть человек, который быстро принимает решения «то / не то». Если решения принимаются комитетом раз в две недели — вся скорость съедается ожиданием. Сначала найдите того, кто принимает решения, потом начинайте.
Если ожидаете что «AI напишет всё за вас» — это не наш формат. AI-native — это команда senior-инженеров плюс AI-инструменты. Senior-инженер остаётся ядром процесса: архитектура, безопасность, бизнес-логика, качество — за человеком. AI снимает рутину, не заменяет инженерное мышление.
Если ваш бюджет — 300-500К на «всё под ключ» — это не наш формат. Сначала пилот хотя бы на 1,2 млн, чтобы получить production-ready MVP. Если бюджета на пилот нет — мы это так и скажем, и порекомендуем фрилансера или коробочное решение.
Если что-то из перечисленного — это про вас, скажите на первом созвоне. Лучше честно отговорить, чем стартовать проект, который не должен был стартовать. Это и есть «13+ лет инженерной практики команды»: мы знаем когда «делать», а когда «не делать».
Помогаем не просто внедрить — научиться пользоваться AI правильно.
Через 2–3 года AI-инструменты будут стандартом работы в инженерных и бизнес-командах. Кто начнёт разбираться сейчас — получит конкурентное преимущество, которого не будет у поздних игроков. Поэтому у нас есть отдельное направление: обучение команд клиентов, чтобы AI-инструменты и агенты не становились «игрушкой на 3 месяца», а превращались в часть рабочего процесса.
Корпоративные программы внедрения AI в разработку
Для инженерных команд компании, которые хотят перейти на AI-native подход. Программа 2–4 недели: разбор стека команды, подбор AI-инструментов под задачи, обучение работе с ними, выход на регулярное production-использование. Не «теоретический курс», а реальный сдвиг в работе команды.
CTO, тимлиды, разработчики · команды 5–50+ человек
Онбординг команды клиента по работе с AI-агентами
После того как мы внедрили вам Sales, Personal, Support, RAG или другого агента — обучаем вашу команду грамотно с ним работать. Как корректировать сценарии, как писать промпты для типовых задач, как разбирать сложные кейсы, как давать агенту обратную связь, чтобы он улучшался. Без этого даже хорошо внедрённый агент через 3 месяца «забрасывается».
Операционные команды клиента · обычно после внедрения агента
Ментор-сессии «с чего начать с AI» для руководителей
Короткие индивидуальные сессии с CEO, CTO, владельцами бизнеса: какие AI-инструменты реально работают, с чего начать в вашей компании, как связать AI с бизнес-целями, как не потратить бюджет на «попробовать что-то модное». Сессии — 90 минут, с конкретным roadmap на выходе.
CEO, CTO, собственники · 90-минутные сессии
Открытые обучающие материалы в Telegram-канале
Бесплатная колонка в нашем Telegram-канале @dxaiblog. Разборы AI-инструментов, практики из реальных проектов, ошибки и как их избегать, обзоры новых моделей и платформ. Подписаться может любой — и инженер, и собственник, и продакт. Это публичная часть обучения, без обязательств.
Все, кто разбирается в AI · публичный канал · бесплатно
Стоимость обучения обсуждается индивидуально — зависит от размера команды, формата (онлайн/гибрид/корпоративный визит), глубины программы и того, нужна ли вам разработка процесса с нуля или сопровождение уже имеющегося.
Если хотите начать с малого — подпишитесь на Telegram-канал @dxaiblog. Все материалы там — бесплатные. Это и есть наша «нулевая ступень» обучения.
Опишите вашу задачу — вернёмся с реалистичной оценкой за 2 часа
Ответим в течение 2 часов в рабочее время. На пилоте расскажем где именно агент окупится, а где лучше не пытаться.