ИИ-трансформация бизнеса — это не стратегия в презентации и не воркшоп, а полный путь от диагностики процессов до рабочей ИИ-системы в вашем контуре. В фокусе — процессы, где боль измеряется в деньгах: поддержка, документы, заявки, проверки, маркетинг.
Этот формат подходит, когда ИИ-функцию нужно построить с нуля — нет ни пайплайнов, ни данных в нужном виде, ни команды под это. Если инфраструктура уже есть и нужен только ИИ-слой — это интеграция ИИ; если боль локальная в одном процессе — автоматизация на ИИ.
ИИ-трансформация в Aixis — это переход от ручных операций к рабочей системе внутри компании, доведённый до production, а не до слайда. Мы не продаём стратегию ради стратегии: каждый этап завершается результатом на руках, а решение двигаться дальше принимается по экономике процесса, а не по презентации.
Частый сценарий провала — «развернули ChatGPT» без расчёта экономики, без проверки качества и без правил передачи человеку: через месяц такое выключают. Трансформация устроена иначе — с измеримой болью на входе, evals и guardrails по умолчанию и журналом решений на выходе.
Через одно из трёх направлений клиент попадает в работу. Выбор зависит от того, что уже есть и насколько широкая задача:
Трансформация разбита на этапы с фиксированным объёмом. Между этапами — честный go/no-go: если экономика не сходится, вы узнаёте об этом на разборе, а не через полгода. Каждый этап — отдельный контракт с SOW, без open-ended консультаций.
Эффект появляется там, где один и тот же ручной процесс повторяется десятки или сотни раз в день, а его стоимость уже стала заметной статьёй расходов. Типовые диапазоны по боевым внедрениям в B2B SaaS, финтехе и маркетплейсах СНГ:
Результат считается по операционным метрикам процесса, а не по факту «ИИ внедрён». Базовый набор, который фиксируется на аудите и проверяется на пилоте:
Чем ИИ-трансформация отличается от интеграции ИИ и автоматизации?
ИИ-трансформация — это построение ИИ-функции с нуля целым направлением: от диагностики процессов до production-системы и сопровождения. Интеграция ИИ — подключение LLM/RAG-слоя к уже работающим системам, когда инфраструктура есть, а ИИ-слоя нет. Автоматизация на ИИ — одна ИИ-система на один повторяющийся процесс, когда боль локальная и измеримая.
Сколько длится ИИ-трансформация?
AI Opportunity Audit — 2–4 недели. Пилот на реальных данных — 4–8 недель до рабочего прототипа. Полная трансформация одного направления (например, всей поддержки) — обычно 3–6 месяцев с production-интеграцией. Между этапами — честный go/no-go, объём каждого этапа фиксируется отдельным контрактом.
Можно начать с одного сценария, а не со всей компании?
Да. Формат AI Quick Win (1–4 недели) даёт рабочий фрагмент на одном узком сценарии без долгого разбора всей компании. Если результат подтверждает экономику — дальше полноценный пилот и масштабирование. Это безопасный способ проверить подход на реальной боли.
Для какого размера компании это имеет смысл?
Идеал — 50–500 человек, post-PMF, в стадии scaling, с CTO или Head of Engineering. Команда поддержки от 5 агентов или сравнимый объём back-office операций. Pre-PMF стартапы, enterprise 1000+ и чистый массовый B2C обычно вне фокуса.
Что если экономика проекта не сходится?
Это выясняется на AI Opportunity Audit, до пилота и до больших затрат. Если процесс не окупает автоматизацию, честный вывод даётся на разборе, а не через полгода. Каждый этап — отдельный фикс-контракт с go/no-go, без open-ended консультаций.
Кому принадлежит код и можно ли продолжить без вас?
Код с первого коммита лежит в вашем репозитории, запуск — в вашем контуре, без зависимости от чужой платформы. На production-этапе систему сопровождает ваша команда; стек подбирается без vendor lock-in, поэтому модель или провайдера можно менять без переписывания продукта.