Евгений БабаевAI transformation Обсудить контур
Подход Масштаб Контроль Экспертиза Обсудить первый контур

Для собственников и CEO

Высвободите
40–80% времени
офисной команды

Внедряем AI-систему работы, которая знает контекст компании и забирает на себя повторяемые интеллектуальные операции. Начинаем со слоя корпоративной памяти — измеряем результат в часах.

Обсудить первый контур ↗ Как устроена система ↓
4–6недель
1–3workflow
1internal owner
TARGET CAPACITY / 01 модель эффекта
58%времени
высвобождено
Команда7 человек
До внедрения1 120 ч/мес.
Высвобождено650 ч/мес.

Иллюстративный сценарий. Фактический эффект зависит от функции и подтверждается замером.

Не чат-бот. Не очередная база знаний. Новая операционная мощность компании.

01 / Проблема

AI уже есть.
Системного эффекта — нет.

Инструменты куплены, сотрудники экспериментируют. Но AI каждый раз начинает с нуля, потому что реальная логика бизнеса не живет ни в одной системе.

01

Знания — в головах

Правила, исключения и причины решений теряются при передаче работы и уходе сотрудников.

02

Контекст — в потоке

Договоренности распределены между встречами, чатами, письмами и документами.

03

Системы хранят факты

CRM и ERP знают, что произошло, но не объясняют, почему и как действовать дальше.

02 / Решение

Сначала — память.
Потом — автономность.

Слой корпоративной памяти собирает живое представление о бизнесе: процессы, правила, решения, исключения и источники. На этом контексте работают люди и AI-агенты.

Входящий контекст
01Встречи и звонки
02Почта и чаты
03Документы
04CRM / ERP / PM
LLMWIKIcompany memory
правила решения контекст исключения
Работа системы
01Ответы и drafts
02Задачи и приоритеты
03Research
04Действия агентов
Актив

Память принадлежит компании

Меняются модели, вендоры и интерфейсы. Накопленный контекст остается и переносится дальше.

Граница

Не заменяет CRM и ERP

Operational systems остаются источниками фактов. Память объясняет, как эти факты интерпретировать.

Контроль

Проверяется результатом

Если действие неверно, корректируем память, правила или инструмент — и система становится точнее.

03 / Экономика

Считаем
не агентов.
Считаем часы.

Главная метрика проекта — сколько совокупного времени выбранной команды стало свободно при сопоставимом объеме и качестве работы.

  • фиксируем baseline до старта;
  • сохраняем объем и quality bar;
  • повторяем замер после внедрения;
  • фикс + success fee от годового эффекта.
Модель эффектаизмените параметры
live
Высвобождается 616часов / месяц
Эквивалент мощности 3,9 FTE

Расчет при 160 рабочих часах в месяц. Это модель, не обещание конкретного результата.

04 / Масштаб

От одного отдела
до AI operating system

Не строим платформу заранее. Каждый следующий слой появляется после работающего результата на предыдущем.

01
первый контур

Один отдел.
Измеримый эффект.

Полноценная LLM-wiki, ingest основных источников, 1–3 workflow и обученный internal owner.

  • 4–6 недель
  • один отдел или группа
  • измеримые часы
02
расширение

Следующие функции
и управленческие слои.

Задачи, приоритеты, research, рефлексия и более автономные действия между подразделениями.

taskspriorityresearchreflection
03
enterprise

Память и агенты
на уровне компании.

Домены, роли, профили доступа, GraphRAG, audit, privacy и единый управляемый контур.

  • RBAC & privacy
  • on-prem / private cloud
  • model-neutral

05 / Архитектура

Система растет слоями

Кликните на слой, чтобы увидеть его роль. Последовательность задает путь развития, но конфигурация собирается под контекст клиента.

01

Основа

Корпоративная память

Живое представление компании: процессы, правила, решения, исключения и связь с первичными источниками.

LLM-wikiingestsource grounding

06 / Контроль

Автономность
нужно заслужить

Каждый workflow получает ровно столько прав, сколько доказал на предыдущей ступени. Переход — явное решение владельца процесса.

1
Отвечает

Использует контекст для ответов сотруднику.

2
Предлагает

Готовит рекомендацию, маршрут или draft.

3
Действует под проверкой

Выполняет действие после подтверждения.

4
Действует внутри

Самостоятельно работает в обратимом контуре.

5
Действует наружу

Работает от имени компании с аудитом.

07 / Delivery

Строим вместе.
Передаем внутрь.

Цель — не вечная зависимость от внешней команды, а внутренняя способность компании развивать память и автоматизацию самостоятельно.

Мы

Senior lead + delivery-команда

  • погружение в бизнес;
  • выбор контура и метрики;
  • архитектура memory layer;
  • workflow и автоматизации;
  • обучение владельца.
Клиент

Internal owner + IT + эксперты

  • доступ к контексту;
  • 20–40% времени owner;
  • company-specific integrations;
  • проверка результата;
  • ownership после внедрения.
После проекта клиенту принадлежат
памятькодинтеграцииworkflowданные

Альтернативный вход

Сначала сформировать
свою позицию по AI

Персональное AI-погружение для CEO, собственников и C-level: без общего курса, FOMO и вендорского шума.

2–3 встречиAI Opportunity MapTop-5 use cases30-day roadmap
Обсудить формат ↗

08 / Кто ведет проект

Евгений Бабаев

15+ лет на стыке автоматизации, продуктов и управления. От enterprise-систем и engineering до C-level стратегии и AI-трансформации.

01
CPO «МойОфис»

Продуктовая стратегия, портфель и AI-трансформация.

02
VP Engineering

Портфель 10+ международных B2B SaaS-продуктов.

03
Enterprise automation

ERP, коммерческие системы, процессы и внедрение.

04
Собственная AI-система

Работающий R&D-контур памяти, задач и агентов.

09 / Вопросы

До первого
разговора

Чем это отличается от корпоративной базы знаний?+

Обычная база знаний требует ручного ведения и остается пассивной. LLM-wiki пополняется из рабочего потока, связывается с источниками и используется агентами для выполнения конкретной работы.

Нужно ли менять CRM, ERP и таск-трекер?+

Нет. Они остаются источниками операционных данных. Слой памяти хранит смысловой контекст и правила, а агенты используют существующие системы как инструменты.

Можно ли начать с одной автоматизации?+

Мы начинаем с 1–3 workflow, но всегда строим вокруг них memory layer. Изолированные автоматизации без накопительной памяти не входят в продукт.

Как контролируются ошибки AI?+

Каждый workflow проходит лестницу автономности. Сначала человек видит ответы и drafts, затем подтверждает действия. Автономность растет только после измеримой проверки.

Кто поддерживает систему после проекта?+

Internal owner клиента участвует с первого дня и перенимает управление. Память, код, интеграции и workflow полностью остаются у компании.

Первый шаг

Найдем функцию,
где часы превращаются
в измеримый эффект

30 минут: вы описываете подразделение и ручную работу, я показываю систему памяти вживую и оцениваю, есть ли контур для внедрения.

Обсудить первый контур ↗ Личный канал ↗
Без общего AI-аудитаБез платформы «на вырост»С измерением до и после