Исследование
Проверяем проблему, аудиторию и критерии результата до дорогой разработки.
AI-ПРОДУКТОВАЯ СТУДИЯ · РОССИЯ / УДАЛЁННО
Внедряем AI в процессы и создаём цифровые продукты
Выбираем измеримый бизнес-сценарий, проверяем данные и риски, собираем ограниченный пилот и готовим подтверждённый контур к эксплуатации.
01 · Что делаем
Собираем продукт целиком, не отдельный AI-слой
Работаем от формулировки задачи до запуска и следующего цикла развития.
UX и прототип
Собираем сценарий и интерфейс, который можно проверить на пользователях.
AI / ML
Встраиваем модели, RAG, рекомендации и автоматизацию там, где они дают пользу.
Веб и серверная часть
Разрабатываем интерфейсы, API, роли, данные и рабочие интеграции.
Интеграции
Соединяем продукт с внутренними системами, внешними сервисами и ETL-процессами.
Запуск
Тестируем, разворачиваем и передаём понятную основу для дальнейшего роста.
02 · Собственные продукты
Собственные продукты и исследования
Продукты и исследовательские проекты на разных стадиях — с явными границами между концепцией, MVP и работающим публичным контуром.
Alpha 0.1.1 · первая production-интеграция
PathWeaver
Типизированный и аудируемый Python-фреймворк для анализа состояний, альтернативных путей и сценариев с раздельными структурным ядром и LLM-контуром.
PathWeaver 0.1.1 собран как Python wheel, прошёл строгие quality gates и работает в production-backend «Гадальни». Общедоступного PyPI-релиза и статуса production-ready библиотеки пока нет.
В эксплуатации
AI Digital Insider
Экосистема технологического контента и прикладных AI-инструментов.
Публичная платформа работает на aidigitalinsider.ru: доступны технологические материалы и прикладные AI-инструменты.
Публичная техническая бета
PLC WEB
Браузерная FBD-среда для проектирования, проверки и симуляции PLC-логики.
Публичная бета работает на plc-web.ru: доступны FBD-редактор, проверка схем, симуляция цикла и пять профилей контроллеров. Промышленная эксплуатация не заявляется.
MVP / staging
GPU Market
MVP/staging P2P-платформы для аренды GPU: веб-сценарии, API и защищённый локальный контур поставщика.
В командном staging работают сайт, API, аккаунты и тестовые роли. На одной конфигурации Windows 11 / RTX 2070 подтверждён запуск PyTorch/CUDA в изолированном контейнере; полный удалённый сценарий, рынок и production ещё не подтверждены.
MCP-MVP CVM-функции
Marketing Optimisation
AI-CVM платформа, целевой результат которой — заменить рутинную работу отдельного CVM-отдела: от анализа CRM-данных до измерения дополнительной маржи.
MCP-MVP реализует один сквозной сценарий реактивации из восьми инструментов и проверен на синтетических данных. Архитектура рассчитана на программную замену рутинной CVM-функции, но способность заменить полноценный отдел и коммерческий эффект должен подтвердить пилот на реальных CRM-данных.
Публичный прототип и голосовой тест
ИИжик.РФ
Публичный контентный прототип с короткими историями, мини-игрой и разделом «Истории для сна» с будущей AI-озвучкой.
На публичном сайте доступны истории, ночной и игровой режимы, раздел для сна и два опроса. Идёт слепое сравнение восьми 30-секундных голосовых вариантов; финальный убаюкивающий AI-голос и полные аудио- и видеоподкасты ещё не выбраны и не выпущены.
Концепция MVP
Legal Support MCP
Концепция MCP-слоя для проверки ТЗ и договоров: риски, вопросы, источники и варианты формулировок остаются в управляемом человеческом контуре.
Зафиксирован MVP-контур: MCP-сервер с правилами, источниками, шаблонами и версиями, а также тонкий skill для AI-клиента. Результат задуман как структурированный пакет замечаний, вопросов, ссылок на источники и вариантов редакции с обязательной эскалацией существенных или неоднозначных вопросов к юристу.
Публичный MVP · Reading v2
Гадальня
Публичный персонализированный расклад: профиль, базовая ситуация, три карты, толкование и интерактивная карта смыслов.
В Sites v12 опубликован Reading v2: пользователь задаёт профиль и базовую ситуацию, вытягивает три карты и исследует связи в карте смыслов. Голосование по 74 картам завершено, четыре пилота утверждены; реальные платежи и измеренный продуктовый эффект пока не подтверждены.
03 · Как работаем
Движемся короткими проверяемыми этапами
Каждый этап уточняет следующий: от задачи — к рабочему продукту и развитию.
- 01
Задача
Фиксируем контекст, ограничения и критерий результата.
- 02
Исследование
Проверяем проблему, аудиторию и доступные данные.
- 03
Прототип
Собираем логику и интерфейс для быстрой проверки.
- 04
MVP
Доводим основной сценарий до работающего продукта.
- 05
Запуск и развитие
Запускаем, измеряем и продолжаем продуктовый цикл.
04 · Заказные проекты
Решения, выполненные для клиентов
Реальные бизнес-задачи, ограничения, принятые решения и подтверждённый результат — без раскрытия данных заказчика и без вымышленных KPI.
05 · INSIGHTS
Практические руководства по AI-продуктам
Критерии решений, процесс проверки, измерение и ограничения — с первичными источниками и без вымышленных результатов.
Разработка AI-продукта: от бизнес-задачи и данных до запуска
Маршрут помогает не начинать со стека или модели. Сначала команда связывает проблему пользователя с наблюдаемым бизнес-результатом, затем проверяет данные и главный AI-риск, собирает один сквозной сценарий и только после этого инвестирует в эксплуатацию.
Читать руководствоAI MVP: что проверить до промышленной разработки
AI MVP нужен не для демонстрации всех будущих функций, а для снятия самых дорогих неопределённостей. План разделяет ценность для пользователя, пригодность данных, качество AI, работу сквозного сценария и готовность к эксплуатации.
Читать руководствоRAG-ассистент: архитектура, оценка качества и ограничения
RAG — это не только векторная база и модель. Надёжный ассистент включает управление источниками и правами, воспроизводимую обработку документов, поиск, формирование ответа с доказательствами, контрольный набор и эксплуатационный мониторинг.
Читать руководствоAI-автоматизация бизнеса: как выбрать процесс и измерить эффект
Лучший первый процесс — не обязательно самый заметный. Он повторяется, имеет понятные входы и владельца, допускает проверку результата, а цена ошибки управляется. Эффект измеряется относительно зафиксированного исходного процесса.
Читать руководствоСтоимость и сроки разработки ИИ-агента: из чего складывается оценка
Оценка агента зависит не столько от модели, сколько от числа систем, полномочий, цены ошибки, контрольного набора и требований к эксплуатации. Поэтому корректная оценка начинается с ограниченного процесса и карты инструментов.
Читать руководствоКак выбрать подрядчика по внедрению ИИ
Хорошее предложение объясняет не только модель и стек, но и способ проверить ценность, данные, ошибки, интеграции, эксплуатацию и границы ответственности.
Читать руководствоАрхитектура, безопасность и evaluation ИИ-агента
Безопасный агент строится вокруг ограниченных инструментов, серверной проверки, недоверенных входов, человеческих решений и воспроизводимого evaluation.
Читать руководство
06 · Новый проект
Начнём с вашей задачи
Расскажите, что нужно исследовать, собрать или запустить. Необязательно заранее знать точный стек или объём.
- Сначала уточняем задачу и критерий результата
- Не добавляем неподтверждённые обещания и метрики
- Формат и этапы определяем после обсуждения
07 · Обновления продуктов
Следить за развитием ранних продуктов
Для Legal Support MCP и «Гадальни» можно оставить контакт и получить одно сообщение о следующей публичной итерации.
Уведомление о следующем этапе
Выберите продукт и удобный контакт. Форма нужна только для уведомления.
Контакт под вашим контролем
Согласие можно отозвать, а данные — удалить по запросу на hello@aisaassolution.com.
08 · Команда и доверие
Полный продуктовый цикл без неподтверждённых обещаний
Один продуктовый контур
Исследование, UX, AI / ML, веб и серверная часть, интеграции, запуск и развитие рассматриваются как связанная работа.
Доказательства по мере готовности
Публичные кейсы и результаты появляются только после проверки и согласования публикации.
09 · FAQ
Коротко о работе со студией
С какой стадии можно прийти?
С бизнес-задачи, гипотезы, исследовательского направления, прототипа или запроса на MVP и запуск.
Можно заказать только AI / ML часть?
Да, если отдельный AI / ML-контур обоснован. Его границы и интеграции определим после обсуждения задачи.
Как посмотреть текущие продукты?
Работающие продукты открываются из портфеля. Для прототипов и исследований CTA соответствует их реальной стадии.
Как следить за ранними продуктами?
Для проектов с режимом уведомлений оставьте контакт на соответствующей странице. Мы используем его только для сообщения о следующем публичном этапе.
10 · Следующий шаг
Есть задача для AI-продукта?
Оставьте контакт и контекст в форме или напишите нам напрямую.
Напрямую основателю: oscar@aisaassolution.com