looi.ru Решения

AI-СИСТЕМЫ ДЛЯ КОМПАНИЙ И ПРОДУКТОВЫХ КОМАНД

Не внедрить ИИ. Сделать одну работу.

Артур Арсёнов — продуктовый лидер, 20 лет в цифровых продуктах. Я нахожу повторяющийся процесс, собираю для него рабочий контур и проверяю результат на реальных данных. Начинаем с одной задачи, а не с трансформации всей компании.

Выбрать направление Обсудить задачу

01 — КОМУ ПОДХОДИТ

Честная рамка

Работа подходит продуктовым, аналитическим, маркетинговым и операционным командам, у которых есть повторяющийся процесс с понятным входом и проверяемым результатом. Как это выглядит вживую — один день системы.

Подходит, когда

  • сотрудники регулярно собирают однотипную информацию;
  • знания разбросаны по документам и системам;
  • на подготовку аналитики уходит несколько дней;
  • процесс можно проверить на исторических данных;
  • данные нельзя бесконтрольно отправлять во внешние сервисы;
  • нужен пилот с ограниченным риском.

Не подходит, когда

  • нет конкретного процесса;
  • ожидается универсальный «корпоративный ИИ»;
  • нет владельца процесса со стороны клиента;
  • результат невозможно проверить;
  • требуется полностью автономное принятие критических решений.

02 — НАПРАВЛЕНИЕ 1

Рынок и управленческая аналитика

Мониторинг конкурентов, рыночные сигналы, регулярные сводки и маркетинговая отчётность.

Работает

Каждый день видеть рынок и конкурентов

  • Проблема. Аналитики и руководители регулярно собирают новости, изменения продуктов, данные приложений и внутренние показатели вручную. На общий отчёт уходят дни и недели.
  • Что делает система. Собирает сигналы по расписанию, нормализует их, сравнивает с историей и формирует сводку для человека.
  • Какие данные использует. Открытые источники: новости, обновления продуктов, сторы, публикации. Внутренние показатели подключаются отдельно и остаются в контуре компании.
  • Где остаётся человек. Человек проверяет выводы и принимает решения. Система не заменяет управленческую интерпретацию.
  • Результат. Ежедневная сводка вместо ручного сбора. Примерно 20 минут на сводку — замер живого Радара; до двух недель ручной работы, которые она заменяет, — моя оценка, а не независимый замер. Расчёт и ограничения — в разборе по ссылке ниже.
  • Ограничение честно. Публичный Радар показывает принцип и устойчивость контура, а не полную внутреннюю корпоративную аналитику. Единый маркетинговый отчёт на данных клиента пока не реализован — это направление проектируется.
Живой продуктОткрыть радар ↗ КейсЧитать кейс ↗ Обсудить задачу

03 — НАПРАВЛЕНИЕ 2

Документы и знания компании

Поиск по внутренним документам, проверка материалов, подготовка ответов — в закрытом контуре.

Пилот

Собрать документы и данные компании в одном месте

  • Проблема. Документы, встречи, штат и затраты живут в разных системах. Перед решением руководитель собирает картину вручную.
  • Что делает система. Находит релевантные фрагменты в документах, формирует черновик ответа и показывает источники, на которых он основан. Если данных не хватает, система должна сказать об этом прямо, а не сочинять, — это поведение проверяется на эталонных наборах, а не предполагается.
  • Какие данные использует. Текстовые документы, PDF и таблицы компании. Данные хранятся на сервере клиента; отправка во внешние API — только по политике, которую выбирает клиент, вплоть до полностью закрытого контура.
  • Где остаётся человек. Ответы проверяет владелец процесса — система даёт черновик с источниками, решение за человеком.
  • Результат. Черновик ответа со ссылкой на строку документа-источника и предупреждение, если два документа противоречат друг другу.
  • Статус честно. Первый клиентский пилот проходит проверку на реальном процессе — начали с документов. Встречи и HR-аналитика — следующий слой, ещё не готовая система.
АрхитектураПосмотреть архитектуру ↗ Рабочий контурПроверка документов ↗ Технический разборКак проверяются ответы ↗ Обсудить задачу

04 — НАПРАВЛЕНИЕ 3

Продуктовый и инженерный цикл

От задачи и исследования — к прототипу, реализации и проверке результата.

Пилот

Быстрее довести задачу до первой реализации

  • Проблема. Между постановкой задачи, разработкой и проверкой кода теряется контекст. Команда снова выясняет, что именно нужно сделать.
  • Что делает система. Агенты сокращают переходы между исследованием, постановкой задачи, прототипом и первой реализацией: контекст задачи хранится в одном процессе, тесты и проверка кода запускаются автоматически.
  • Где остаётся человек. Решения, приоритеты и выпуск остаются под контролем команды. Автоматические проверки качества останавливают результат, если он не проходит планку, — до того, как он идёт дальше.
  • Результат пилота. В первом внутреннем цикле пилота двух команд первая реализация заняла около двух дней — против примерно десяти, которые в старом цикле занимали только разработка и релиз (7 + 3 дня); исследование в обоих случаях считается отдельно. Методика и повторяемость результата ещё проверяются.
  • Статус честно. Архитектура и рабочий процесс описаны. Повторяемые показатели эффективности ещё собираются.
Технический разборЧитать разбор системы ↗ Результаты пилотаЧитать кейс пилота ↗ Обсудить задачу

05 — УЖЕ В РАБОТЕ

Что уже работает в моей среде

Пять контуров, которые я эксплуатирую сам: четыре идут по расписанию, один — по запросу. Это не отдельные услуги — это доказательство, что подходы из трёх направлений выше выдерживают реальную эксплуатацию.

Контент-конвейер Telegram-канала

Канал — испытательный полигон конвейера, а не медиа-актив: коллекторы наполняют очередь кейсов, агент-редактор собирает выпуск, публикацию по расписанию выполняет код — модель в этом шаге не участвует.

  • 3 поста в день по слотам 10:30 / 14:30 / 19:30, плюс «находка дня» и недельная сводка;
  • 122 дневных черновика и 367 отработанных очередью кейсов с 5 марта 2026 года;
  • жёсткий пол: меньше пяти проверенных внешних кейсов в очереди — конвейер останавливает публикацию, а не снижает планку отбора; 64 автотеста.
Работает
Открыть живой канал ↗

Глубокое исследование по запросу

Вопрос разбивается на углы, поисковые агенты расходятся по источникам, каждое утверждение проходит проверку. На выходе — отчёт с источниками, консенсусом и разногласиями.

  • правило: у каждого утверждения — источник; одиночный источник помечается как неподтверждённый;
  • контрольный прогон 6 июля 2026: проверено 75 фактов, подтверждено 45 — остальное отброшено или помечено;
  • отчёт держит три угла: стратегический, технический, контрарный.
Работает

Утренняя сводка и статус-центр

Агент открывает и закрывает день: утром — куда смотреть, вечером — что осталось, раз в неделю — статус по каждой теме.

  • утренний маяк по будням в 10:45 — ровно 3 строки; вечерний итог в 22:00; воскресный итог недели — не длиннее 10 строк;
  • 14 тематических статус-отчётов каждый понедельник, с 10:00 до 10:28, каждый в свой канал;
  • молчание по дизайну: если сказать нечего — агент не пишет.
Работает

Триаж деловой переписки

Ежедневный проход по всем диалогам: где последнее слово за собеседником, что требует ответа и кто пишет — бот или человек.

  • прогон 6 июля: 150 диалогов, из них 34 без ответа → 2, требующих живого ответа; прогон 12 июля: 54 без ответа → 4; формальные ответы и автоуведомления отсеяны кодом;
  • классификатор бот/человек по нескольким поведенческим сигналам: правка сообщения — признак человека, повтор скриптовой фразы — конвейера;
  • людям автоответ не уходит никогда — только черновик ответа (2–4 предложения в тоне владельца) на утверждение.
Работает

Итог понедельничного цикла самопроверки

После 14 тематических отчётов агент-администратор собирает итог понедельничного цикла: состояние системы, применённые изменения и что менять дальше.

  • понедельник, 11:00 — состояние по шкале зелёное/жёлтое/красное, до 3 рекомендаций, применённые изменения с планом отката;
  • журнал изменений нельзя переписать задним числом: 85 записей с апреля 2026;
  • ежедневная проверка здоровья системы в 07:45 — алерт только при серьёзных проблемах, иначе тишина.
Работает

Обсудить похожий процесс →

06 — МАЛЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ

Малые автоматизации и эксперименты

Отдельные инструменты для одной локальной операции — без общего эксплуатационного контура. Некоторые используются постоянно, другие остаются экспериментами.

Карточка товара из одной фразы

Для маленьких продавцов на маркетплейсах: одна фраза — черновик карточки и чек-лист фото. Публикует владелец.

Рабочий прототип
Открыть живой продукт ↗

Серверы и сайты через чат

Для владельцев небольшой инфраструктуры: спросить в чате, что сломалось, и подготовить исправление. Рискованные действия — только после подтверждения.

Используется внутри
Читать технический разбор ↗

Видимость в AI-поиске

Для компаний, которых ChatGPT и Perplexity путают или не находят: один проверенный источник фактов на сайте, удобный для AI-агентов.

Используется внутри
Живой пример: AI-контекст ↗

Объявление из одной фразы

Для продажи личных вещей: пара слов о вещи — готовый текст объявления. Ничего не публикуем и не храним.

Эксперимент
Открыть живой продукт ↗

07 — ПРОЦЕСС

Как начинается работа

Пять шагов от разбора до решения о развитии. Каждый шаг можно остановить без дальнейших вложений.

  1. Разбор процесса Определяем одну повторяющуюся работу, её владельца, входные данные, текущую стоимость и критерий качества.
  2. Проверка реализуемости Проверяем доступ к данным, ограничения безопасности и возможность объективно сравнить результат.
  3. Пилот Собираем ограниченный рабочий контур на одном процессе или наборе данных.
  4. Измерение Сравниваем скорость, качество, объём ручной работы и эксплуатационные затраты.
  5. Решение о развитии Масштабируем, оставляем локальным инструментом либо закрываем пилот без дальнейших вложений.

Первый разбор — 90 минут. По итогам — письменное резюме: описание процесса, карта данных и ограничений, критерии успешного пилота и предложение по следующему шагу. Напишите пару слов о задаче.

08 — БЕЗОПАСНОСТЬ И ДАННЫЕ

Где живут данные

  • Где работает система. На сервере клиента, в его облаке или на моей инфраструктуре — по требованиям задачи.
  • Что уходит во внешние модели. Только то, что разрешает политика клиента. Для чувствительных данных возможен закрытый контур на локальных моделях — без внешних вызовов.
  • Модели клиента. Да, контур может работать на моделях, которые уже развёрнуты у клиента.
  • Доступ и журнал. Доступ управляется ролями через шлюз; действия агентов пишутся в журнал. Критические операции подтверждает человек.
  • Честно. Абсолютной безопасности не обещаю. Архитектура зависит от требований клиента; конкретная схема определяется до пилота.

Обсудить задачу

Опишите работу, которая регулярно повторяется и отнимает время. Для первого разговора полезно подготовить пример входных данных и ожидаемого результата.

art@looi.ru → Telegram · t.me/artloooi ↗