Працюючий прототип
Не макет і не відео з демо — система, що працює, приймає ваші реальні дані й видає реальний результат. Вона лишається вам, хоч би що ви вирішили далі.
Працюючий AI-прототип на ваших даних — за 2–4 тижні.
Замість презентації про те, що AI міг би для вас зробити, ми будуємо саму систему й запускаємо її на ваших даних. За два-чотири тижні у вас є те, що команда може відкрити, поклацати, посперечатися — і вже тоді вирішити, чи вкладати бюджет у повноцінну розробку.
Що ви отримуєте
Три речі наприкінці цих двох-чотирьох тижнів.
Сенс proof-of-concept — рішення, яке ви зможете обґрунтувати. Тому на виході є працююча система, чесна оцінка того, чого коштує її масштабувати, і команда, яка бачила все це на власні очі.
План масштабування
Що потрібно, щоб перейти від прототипу до продакшену: де ми впиралися, що лишається крихким, оцінка зусиль і скільки коштуватиме експлуатація.
Демо для вашої команди
Проводимо команду через систему наживо й відповідаємо на незручні питання — щоб рішення go/no-go ухвалювали ті, хто справді бачив, як воно працює.
Демо, які ми зробили
Який вигляд прототип має на практиці.
Ці три — наші внутрішні демо, зроблені для себе, а не клієнтські проєкти. Показуємо їх тому, що це найшвидший спосіб побачити масштаб і глибину того, що вміщується у два-чотири тижні.
Внутрішнє демо
Голос у структуровані задачі
Ви говорите — система перетворює вільну мову на нормально структуровані задачі: заголовки, описи, виконавці, оцінки — і заводить їх наскрізно у справжній таск-трекер. Працює наживо, а не на заглушках.
115 автоматичних тестів.
Внутрішнє демо
Бот запису для сервісного бізнесу
Telegram-бот, що веде запис звичайною розмовою: розуміє, чого хоче клієнт, перевіряє розклад, підтверджує час. Зроблений для бізнесу салонного типу, де сьогодні кожен запис — це телефонний дзвінок.
106 автоматичних тестів.
Внутрішнє демо
Контроль якості дзвінків
Аналізує записані дзвінки з клієнтами за рубрикою оцінювання й повертає розбір по кожному — що відпрацьовано добре, що пропущено — щоб керівник дивився винятки, а не слухав вибірку навмання.
113 автоматичних тестів.
За жодним із трьох немає клієнта чи пілота. Коли в нас будуть клієнтські результати, ми скажемо, чиї вони і що саме змінилося.
Чому так швидко
AI-агенти пишуть код, інженери вирішують, що саме писати.
Два-чотири тижні звучить швидко, бо більшу частину коду пишуть AI-агенти під наглядом інженера. Ми плануємо роботу, агенти видають код і тести, а інженер переглядає, виправляє й відповідає за кожен рядок, який іде в реліз.
На одному з демо вище ми це виміряли: близько двох годин роботи агентів проти людської оцінки приблизно у 19–24 години на той самий обсяг. Це співвідношення працює не всюди — рутина, звʼязки й добре відомі патерни йдуть швидко, а те, де потрібне рішення людини, забирає стільки часу, скільки забирає. Саме тому прототип вміщується в тижні, а не в квартал.
~2 годроботи агентів на одному демо проти людської оцінки ~19–24 год на той самий обсяг
Як ми співпрацюємо
Оберіть формат співпраці під задачу.
Proof-of-concept — невелика й чітко окреслена робота, тому зазвичай це перший варіант. Два інші існують тому, що так буває не завжди — і ми радше чесно підберемо формат, ніж пообіцяємо фіксовану ціну на те, чого ще ніхто не оцінив.
Фіксований обсяг
Звичний формат для proof-of-concept — один прототип, один аудит, один конвеєр. Домовляємося про результат до старту, оцінюємо роботу наперед і намагаємось утриматись у межах 20% від оцінки.
Спершу аналіз
Для більших чи менш визначених проєктів: платний Discovery (3–5 днів, $1,500–3,000, ціна фіксується наперед) → матеріали, план і оцінена пропозиція. Матеріали лишаються вам у будь-якому разі.
Виділена команда
Для тривалої продуктової роботи: місячний ретейнер зарезервованих днів на функції та підтримку — так ми ведемо наш найдовший проєкт зараз.
Про ціну. Оцінюємо кожну функцію наперед і намагаємось утриматись у межах 20% від оцінки. Якщо щось виявляється більшим, ніж здавалося, ви чуєте про це тоді, коли план ще можна змінити.
Принесіть одну ідею. Покажемо, як вона працює на ваших даних.
Назвіть те єдине, про що ви постійно кажете: «AI мав би це вміти». Ми повернемося з тим, що саме покриє прототип за два-чотири тижні — і чого він не покриє.