Обсудить задачу
Консалтинг · Агентная разработка · AI-продукты

AI в разработке, продуктах и управлении

AI может ускорить работу инженера, аналитика или руководителя. Но если требования остаются противоречивыми, архитектурные решения принимаются без контекста, а проверять результат некому, быстрее становится только производство новых проблем.
Мы помогаем компаниям и руководителям разбираться, где AI действительно полезен, как встроить его в рабочие процессы, организовать ответственную агентную разработку и оценивать результат без обещаний универсального ускорения. В команде есть опыт внедрения AI в инженерные команды, управления AI-продуктами, разработки агентных прототипов и работы с продуктовыми и организационными ограничениями.
Обсудить AI-проект
Индивидуальная консультация

С чего удобнее начать

Не каждой задаче нужна большая трансформация. Иногда достаточно разобрать один спорный выбор, а иногда важно увидеть целиком процесс, в котором работают несколько команд и систем.
Для компании: внедрение, изменение процесса, AI-продукт
Если вы отвечаете за инженерное подразделение, продукт или бизнес-процесс, можно обсудить текущую работу команд, выбрать участок для пилота, проверить требования и архитектуру, распределить ответственность и определить критерии оценки. Мы начинаем с задачи, которую нужно решить, а не с покупки конкретного инструмента.
Для руководителя или специалиста: один конкретный вопрос
Если нужен независимый взгляд на agentic SDLC, стоимость токенов, документацию, код-ревью, выбор модели, организацию пилота или управленческие последствия внедрения, начните с индивидуальной консультации. Необязательно сразу оформлять корпоративную программу.

Для компаний

AI не становится полезным сам по себе после покупки лицензии или назначения ответственного. Сначала нужно понять, какой процесс требует изменений, где человеческая проверка остаётся обязательной и сколько будет стоить не демонстрация, а работающий сценарий в действующей компании. Мы можем подключиться к этой работе на этапе оценки идеи, проектирования, пилота, обучения или изменения инженерных процессов.
  • AI-аудит и план внедрения
    Изучаем процессы, задачи команд, используемые инструменты и ограничения. Выделяем сценарии, где AI потенциально может изменить результат, и отделяем их от задач, которые пока выгоднее решать иначе. Для приоритетных вариантов определяем исходные показатели, стоимость проверки, риски, критерии успеха и последовательность внедрения. Результат и глубина аудита, включая необходимость интервью и работы с внутренними материалами, согласуются до старта.
  • AI в продуктовой разработке
    Помогаем встроить AI в работу с требованиями, декомпозицией, кодом, тестами, code review и технической документацией. Разбираем, какие операции можно поручить агентам, какой контекст им необходим и кто проверяет итог. Отдельно прорабатываем критерии приёмки, ответственность инженеров и качество после внедрения: быстрее получить код ещё не значит быстрее поставить надёжное изменение в продукт.
  • Прототипы AI-сервисов и агентов
    Помогаем перейти от идеи к проверяемому прототипу. Уточняем пользовательский сценарий, необходимые данные, действия агента, ограничения и условия, при которых гипотезу можно считать подтверждённой или опровергнутой. В зависимости от задачи это может быть концепция, технический PoC, интерактивный прототип или согласованный пилот с ограниченным кругом пользователей. Разработка и интеграция работающего прототипа согласуются отдельно, после оценки объёма и доступных специалистов, без обещания полноценной промышленной системы на первом этапе.
  • Обучение и развитие команд
    Обучаем сотрудников и руководителей работать с AI на задачах, которые действительно возникают в компании: от подготовки требований и анализа материалов до агентной разработки и проверки результатов. Помогаем договориться о правилах использования инструментов, распределении ответственности, компетенциях и внутренних экспертах, которые смогут поддерживать практику после обучения. При необходимости разбираем, какой состав и функции нужны внутренней AI-команде. Программа и формат работы определяются по запросу компании, без выдуманного готового расписания.
  • Архитектура AI-решений
    Помогаем спроектировать первый реалистичный релиз AI-сервиса или агентного процесса: источники данных, роли моделей и агентов, интерфейсы, API/MCP-интеграции, права доступа, контроль действий, наблюдаемость, тестирование и стоимость эксплуатации. Выбираем архитектурные решения с учётом существующих систем и требований безопасности. Специализированный аудит информационной безопасности или юридическую экспертизу проводим только при наличии согласованных профильных компетенций.

Для руководителей и владельцев

AI может быть полезен и без отдельного корпоративного проекта. Иногда руководителю нужно перестроить собственную работу, разобраться в идее или научиться ставить задачу инструменту так, чтобы можно было проверить ответ. Здесь можно начать с индивидуального разговора и выбрать глубину дальнейшей работы по ситуации.
  • AI для задач руководителя
    Разбираем реальные рабочие задачи: подготовку и анализ документов, структурирование информации после встреч, планирование, сравнение решений, исследования и работу с аналитическими материалами. Вместе определяем, что имеет смысл автоматизировать, как задавать контекст, сохранять источники и проверять результат. Не предлагаем загружать конфиденциальные документы в произвольные внешние сервисы: сначала уточняем правила доступа и допустимые инструменты.
  • Разбор AI-идеи и плана запуска
    Если есть идея продукта, помощника или автоматизации, помогаем разобрать её до инвестиций в разработку. Для кого это решение, какую проблему оно устраняет, какие данные понадобятся, что можно проверить простым прототипом, где ограничения по безопасности, качеству и бюджету? На встрече можно наметить проверяемые гипотезы, критерии пилота и следующие решения. Готовая оценка разработки или финансовая модель не обещаются без отдельного согласования.
  • Индивидуальное обучение AI
    Осваиваем AI-инструменты на ваших собственных задачах, с учётом опыта и профессиональной роли. Можно начать с базовых сценариев и постепенно перейти к структурированию требований, проверке ответов, автоматизации повторяющихся действий или созданию небольшого прототипа. Это не готовый массовый курс с объявленными датами: содержание и последовательность работы подбираем после обсуждения целей.
  • Менторство по продукту и команде
    Помогаем руководителям и владельцам разбирать продуктовые и управленческие решения на стыке AI и обычной работы организации: приоритеты, проверку гипотез, устройство команды, взаимодействие разработчиков и бизнеса, найм компетенций, ответственность за качество и организацию внедрения. Если ваш запрос шире AI, можем предложить отдельную управленческую или менторскую работу, не выдавая её за технический консалтинг.
Обсудить свой запрос

AI нужно встроить во всю инженерную цепочку

1) Задача и критерии результата
Договориться, какое поведение продукта требуется, что считается готовой работой и какие ограничения нельзя нарушить. Агент может быстро реализовать противоречивое требование, не заметив, что проблема была в постановке.
2) Контекст и документация
Подготовить актуальные архитектурные решения, интерфейсы, термины, зависимости, правила команды и источники, на которые действительно можно опираться. Неактуальная документация даёт агенту уверенную, но ошибочную основу.
Декомпозиция и работа агентов
Определить, какие задачи можно выполнять самостоятельно, каким агентам нужны какие сведения, кто согласует альтернативы и при каких условиях выполнение нужно остановить.
Проверка результата
Разделить автоматические тесты, экспертное code review, QA, проверки совместимости, безопасности и соответствия бизнес-требованиям. Быстрая генерация не освобождает команду от ответственности за дефекты.
Выпуск и эксплуатация
Обеспечить понимание изменений другими инженерами, возможность отката, наблюдаемость и поддержку. Код должен оставаться сопровождаемым после того, как агент завершил свою сессию.
Обратная связь и измерения
Сравнить итоговое время от задачи до релиза, качество, трудозатраты и стоимость сопровождения; пересмотреть процесс, если узкое место просто переместилось на review или QA.

Почему хорошие промпты начинаются не с промптов

Проблема часто заключается не в том, что модель недостаточно сильна. Заказчик, аналитик и разработчик могут по-разному понимать одно и то же требование. Человек разрешает такие разночтения разговором, опытом и знанием контекста, а агент порой превращает их в тысячи строк вполне аккуратного кода, который решает не ту задачу.
Мы рассматриваем подготовку AI-разработки как отдельную инженерную работу: сначала уточняем цель и терминологию, собираем ограничения, находим существующие решения, фиксируем архитектурные договорённости и критерии приёмки. Затем определяем, что агенту позволено менять, как он должен проверять допущения и когда ему необходимо обратиться к человеку.
В зависимости от задачи это могут быть спецификации, требования, ADR, чеклисты приёмки, словарь домена, agents.md, spec.md, перечень задач, рабочие рецепты и ссылки на уже проверенные технические решения. Названия файлов не принципиальны. Принципиально, чтобы документы оставались согласованными с продуктом и друг с другом.

Агент не заменяет ясной постановки задачи. Он повышает цену неясности, потому что способен быстро масштабировать её последствия.
Как понять, что AI дал компании результат
Мы оцениваем не количество отправленных промптов и не объём написанного агентом кода. Нас интересует, какую работу удалось выполнить, за какое время, с каким качеством и какой совокупной ценой для людей и инфраструктуры.
Пилот ограничиваем конкретным классом задач и заранее согласованными условиями. Если AI уменьшает время написания кода, но увеличивает очередь на ревью, полное время поставки может не сократиться. Даже отрицательный результат пилота полезен, если позволяет вовремя остановить невыгодный сценарий.
Опыт внедрения в действующие инженерные команды
Во время работы в крупной бигтех компании Мария Елагина разработала и внедрила агентный подход к нескольким этапам инженерной работы: подготовке требований, написанию кода, code review и поддержке. Изменение процесса охватило четыре команды, в общей сложности около 60 специалистов.
На изученной выборке примерно из 60 проектов наблюдалось ускорение выполнения соответствующих задач в 2,5–4 раза и снижение трудозатрат в 2–2,5 раза. Около 80% кода в измеряемой области создавалось с участием агентов и проходило человеческую проверку.
Важны границы этих данных: они относятся к определённому периоду работы, конкретной выборке, задачам и процессу.

  • 4 команды — охват процесса в рамках описанного внедрения.
  • ≈60 специалистов — суммарная численность команд.
  • ≈60 проектов — исследованная выборка.
  • 2,5–4× / 2–2,5× — наблюдаемые диапазоны скорости и трудозатрат; ≈80% — доля кода в измеряемой области с человеческой проверкой.
AI как инженерный и продуктовый инструмент, а не отдельная демонстрация
Даниил Кузьмичёв работает на пересечении продуктового управления, разработки и AI. В своём профессиональном опыте он описывает руководство R&D-направлением AI-продуктов, проектирование бизнес-архитектуры корпоративной агентной платформы и собственную практику создания программных прототипов с помощью AI-агентов.
В самостоятельном проекте CanvasDesk Даниил подробно документирует организацию агентной разработки: от исследования существующих решений и подготовки спецификаций до тестов, архитектурных ограничений, нескольких потоков работы агентов и приёмки результата. Его отдельный эксперимент TACG исследует, как сделать действия агента более обозримыми для человека: какие шаги были запланированы, что изменилось после уточнений и где потребовалось решение пользователя.
Эта работа дополняет опыт масштабирования инженерного процесса другой важной перспективой: как выглядит AI-разработка изнутри конкретного продукта, с ограничениями бюджета, технологий, пользовательского опыта и качества. Мы учитываем обе стороны, когда обсуждаем внедрение AI в компанию.

Где AI может быть полезен за пределами редактора кода

Исследования и работа с источниками.
AI помогает быстрее сопоставлять большой объём материалов, выявлять вопросы и готовить рабочие обзоры. Для ответственных решений важно сохранять ссылки на первоисточники и проверять выводы: модель может неверно понять документ или уверенно воспроизвести несуществующий факт.
Требования и пользовательские сценарии.
Из встреч, документов и разрозненных пожеланий можно готовить более структурированные сценарии, спецификации и критерии приёмки. Но неоднозначность исходной задачи нельзя исправить одной командой «сделай лучше». Нужны уточнения, проверка допущений и согласование ответственности.
Продуктовые гипотезы и экономика.
Модели могут ускорить подготовку вариантов, сценарных расчётов и описаний продукта. При этом цифры, ставки, юридические ограничения и прогнозы должны опираться на проверяемые исходные данные, а не только на убедительный текст ответа.
Обучение и развитие команды.
Можно использовать AI для работы с техническими материалами, подготовки вопросов, обсуждения вариантов и индивидуальных учебных сценариев. Здесь важно понимать, какие данные допустимо загружать, что участник действительно освоил и где нужна обратная связь живого эксперта.
Когда AI делает работу сложнее
Агенты способны вести несколько задач одновременно, но каждому из них нужен контекст. Чем больше параллельных потоков и плохо согласованных инструкций, тем выше расход ресурсов, вероятность конфликтующих изменений и нагрузка на человека, который должен принять результат.

Даже разумно сформулированное ограничение может быть понято слишком буквально. Требование использовать зависимости с подходящей лицензией, например, может неожиданно превратиться для агента в задачу переписать уже существующий технический компонент своими силами. Внешне решение будет двигаться вперёд, а внутри проекта начнут расти собственные реализации, дефекты и стоимость сопровождения.

Поэтому в работе с AI важны не только модель и промпт. Нужны архитектурные границы, понятные права доступа, проверка готовых решений, стоимость повторных запусков и способность команды заметить ошибку до выпуска. Если задача требует наблюдаемости действий агента, отдельно проектируем, какую информацию действительно нужно сохранять и показывать человеку.

Три коротких маркера:
  • Контекст: кому доступна какая информация, как она обновляется и проверяется.
  • Решения: кто имеет право принять или изменить архитектурное, продуктовое и рисковое решение.
  • Проверка: чем подтверждается готовность результата и можно ли восстановить ход выполнения.
Как может выглядеть совместная работа
01. Разбираемся в задаче
Уточняем бизнес- или инженерную проблему, владельца решения, ограничения безопасности, текущие инструменты, численность команд и то, что уже пробовали. Иногда после первого разговора становится ясно, что внедрение модели пока не главное решение.
02. Определяем границы работы
Согласуем, что нужно проверить: один сценарий, цепочку задач, продуктовую гипотезу или несколько команд. Фиксируем необходимый доступ, роли сторон, формат взаимодействия и критерии принятия результата.
03. Готовим наблюдаемую проверку
В зависимости от задачи это может быть диагностика процесса, проработка архитектуры, перечень требований и рисков, ограниченный пилот, рабочая сессия или программа сопровождения.
04. Анализируем результат и следующий шаг
Смотрим на качество, затраты, изменения трудозатрат и организационные последствия. Подготавливаем рекомендации и дальнейший план, если предмет и объём работы предполагают такой результат.
Важно:
Конкретные сроки, состав команды, глубина доступа к системам и формат материалов обсуждаются после знакомства с задачей. Мы не обещаем универсального внедрения AI за две недели.

Выберите удобную глубину работы

Индивидуальная консультация
Один вопрос о модели, агентном процессе, архитектуре, документации, пилоте, стоимости или управленческих последствиях. Подходит, когда не требуется сразу подключать всю организацию.
Диагностика применимости и текущего процесса
Разбор задачи, ограничений, качества данных, инженерной цепочки и мест, где автоматизация действительно может изменить результат.
Пилот и архитектурная проработка
Подготовка сценария, метрик, требований и границ ответственности для ограниченного теста; при необходимости согласование роли технических специалистов.
Сопровождение изменений
Помощь руководителю и командам в перестройке ролей, документации, контрольных точек, способов review и управлении нагрузкой после появления агентов
Рабочая сессия или прикладное обучение компании
Занятие под конкретный процесс, практическая работа над требованиями, анализом задач, оценкой эффекта или ролью руководителя в AI-разработке. Состав и формат согласуем отдельно; можем также обсуждать организацию внутренней AI-команды.
Индивидуальное обучение AI
Последовательная работа на собственных задачах руководителя или специалиста: от базовых сценариев и проверки ответов до более сложной автоматизации или небольшого прототипа. Содержание подбираем после оценки задачи, готового расписания нет.
Менторство по продукту и команде
Разбор приоритетов, организации работы, взаимодействия ролей, проверки продуктовых гипотез и управления внедрением AI. Если задача относится к общему управлению, а не AI, направляем к специалисту по менеджменту.
Обсудить сопровождение
Материалы и проекты, над которыми мы работаем
Практический playbook по агентной разработке — в подготовке. Материалы о требованиях, документации, распределении задач между агентами, расходе контекста и токенов, контроле качества и ответственности. Пока не опубликован и не предлагается к покупке.

Рабочие шаблоны и небольшие инструменты — идеи и разработки. Отдельные материалы для подготовки задач, выбора проверок и контроля результатов AI-работы. Доступность и условия публикации ещё не объявлены.

CanvasDesk — самостоятельный проект Даниила Кузьмичёва. Экспериментальная среда визуального проектирования и математического моделирования, в разработке которой используются агентные подходы. Это пример самостоятельной продуктовой работы эксперта, а не готовый продукт агентства или заявленное клиентское внедрение. Публичный проект.

TACG — эксперимент Даниила с прозрачностью действий AI-агента. Прототип, позволяющий изучать представление плана, этапов и его изменений в графе. Упоминать как PoC, а не зрелую корпоративную систему. Релиз прототипа, указанный автором.

Частые вопросы
Расскажите, какую задачу хотите решить
Достаточно коротко описать, что вы хотите изменить: работу команды, разработку продукта, существующий процесс или собственные задачи руководителя. Выберите интересующую услугу либо оставьте «пока не определились». Мы посмотрим, подходит ли задача для разовой консультации, индивидуального обучения, диагностики, пилота или более глубокой совместной работы, и свяжемся, чтобы обсудить формат.
Согласие на обработку персональных данных
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Made on
Tilda