Процесс - Как устроена работа над AI-проектом.
Мы проходим с клиентом четыре этапа — от аудита до запуска и сопровождения в проде. Ниже описано, что происходит на каждом этапе, сколько это занимает и что вы получаете на выходе.
✓ интервью с командой клиента
✓ разбор процессов и данных
✓ приоритизация задач по эффекту
→ черновик архитектуры пилота
Артефакт
Дорожная карта внедрения + ТЗ на пилот.
Аудит и стратегия
Начинаем с разбора бизнеса, а не с модели. На этом этапе мы должны понять, где AI даст реальный эффект, а где задачу можно решить проще и дешевле.
- Срок. 1–2 недели
- Что делаем. Интервью с командой клиента, разбор процессов и данных, приоритизация задач по эффекту и сложности, черновик архитектуры.
- Что получаете. Карта AI-возможностей, дорожная карта внедрения, ТЗ на пилот, оценка бюджета и сроков.
- Кто участвует. Аналитик, ML-инженер, бизнес-консультант.
модели: LLM + reranker, выбор под задачу
данные: хранилище, пайплайны, доступы
интеграции: CRM · 1С · SSO · API
безопасность: on-premise · 152-ФЗ
Артефакт
Архитектурный документ + дизайн-макеты.
Проектирование
Переводим требования в архитектуру. Здесь решаем, какие модели использовать, как хранить данные, как интегрироваться с вашими системами и как обеспечить безопасность.
- Срок. 2–3 недели
- Что делаем. Проектируем архитектуру решения, выбираем модели и стек, планируем работу с данными, готовим макеты интерфейса, фиксируем требования к безопасности и соответствию 152-ФЗ.
- Что получаете. Архитектурный документ, спецификацию API, дизайн-макеты, план развёртывания, список требований к инфраструктуре.
- Кто участвует. Архитектор, ML-инженер, дизайнер, DevOps.
✓ пайплайн данных собран
✓ модель обучена, метрики качества сняты
✓ тесты и оценка на реальных данных
→ демо прогресса каждые 1–2 недели
Артефакт
Работающая система в тестовом контуре.
Разработка и обучение
Самый длинный этап. Пишем код, готовим данные, обучаем модели, собираем систему, тестируем на реальных данных. Работаем итерациями и показываем прогресс каждые 1–2 недели.
- Срок. 4–12 недель в зависимости от сложности проекта
- Что делаем. Разрабатываем бэкенд и фронтенд, готовим пайплайны данных, обучаем и оцениваем модели, пишем тесты, настраиваем мониторинг и наблюдаемость.
- Что получаете. Работающую систему в тестовом контуре, метрики качества моделей, документацию, инструкции для команды клиента, готовый релизный процесс.
- Кто участвует. ML-инженеры, бэкенд, фронтенд, QA, DevOps.
- Качество ответовстабильно
- Дрейф данныхв норме
- Алертынастроены
Артефакт
Система в проде + SLA и обученная команда.
Запуск и сопровождение
Выводим систему в прод, обучаем вашу команду и продолжаем работать над ней после запуска. Метрики моделей деградируют со временем, и именно эту работу чаще всего недооценивают.
- Срок. 1–2 недели на запуск, сопровождение по договору
- Что делаем. Разворачиваем систему на вашей инфраструктуре или в облаке, проводим обучение команды, настраиваем мониторинг моделей в проде, отслеживаем дрейф данных и метрики.
- Что получаете. Систему в проде, SLA, регулярные отчёты по метрикам, план развития на квартал, канал связи с инженерной командой.
- Кто участвует. DevOps, ML-инженеры, проджект-менеджер.
Что остаётся у клиента - Рабочая система, а не отчёт.
После проекта вы остаётесь с управляемой AI-системой и командой, которая умеет с ней работать. Мы не привязываем клиента к себе и не прячем знания внутри компании.
- Исходный код. Весь код в вашем репозитории с полной историей коммитов. Никаких закрытых бинарников и лицензий на нашу библиотеку.
- Документация. Архитектурные решения, инструкции по деплою, описание моделей и данных, инструкции для команды поддержки.
- Обученная команда. Проводим обучение ваших инженеров и пользователей. После запуска команда клиента умеет самостоятельно эксплуатировать систему.
- Мониторинг. Дашборды с метриками моделей, алерты на деградацию качества, логирование и трейсинг. Вы видите, что происходит в системе.
- План развития. Список следующих шагов по развитию системы, приоритизированный по эффекту. Можно взять нас в сопровождение или делать самим.
- Прямая связь. Канал с инженерами, которые делали проект. Не колл-центр, не тикет-система первой линии — прямой доступ к команде.
Как мы доводим AI-фичи до прода
AI-фичи рискованно катить в прод вслепую. Мы обкатываем их на внутренней платформе ai_hub на реальных сценариях — клиент получает уже проверенную фичу.
Готовы обсудить задачу?
Начнём с бесплатного 30-минутного AI-аудита. Разберём ваши процессы и честно скажем, где AI даст эффект, а где нет.
Наши контакты
- Россия, Ростов-на-Дону
344019, Ростовская область, г.о. город Ростов-на-Дону, г. Ростов-на-Дону, ул. 11-я Линия, зд. 39 - start@qwerty.digital
8 (995) 797 17 17
Telegram: @qwerty_digital_bot