
Акрил
- 30 запросов каталога в месяц из Индии, Турции, Ирана, Вьетнама и Египта — без рекламного бюджета
- Собрали данные и создали векторную базу знаний о продукте
- Настроили LLM, которая продаёт сама
Нужно понять, куда встраивать ИИ в процессы, что масштабировать и что отключить, чтобы это касалось денег и скорости, а не слайдов.
Нужны понятные метрики, гипотезы и портфель задач: что автоматизировать первым, как считать выгоду и срок окупаемости.
Нужны роли, регламенты, обучение и сопровождение, чтобы ИИ стал частью работы, а не «ещё одна подписка».
Нужна архитектура использования: какие сценарии допустимы, где человек в контуре, как контролировать стоимость и риски.





















Работаем только с погружением: офлайн-консалтинг или обучение собственника. Формат «просто внедрите по ТЗ» нам не подходит. Изменения начинаются с головы.
Формируем матрицу приоритизации задач по критериям.
Начинаем с MVP и дорабатываем в процессе использования. Берём на себя ручной труд и поддержку команды.
Смотрим цифры и обратную связь, корректируем гипотезы. Понятно, что сработало и куда идти дальше.
Обсудим твои процессы и с чего начать внедрение.
Обучение ИИ индивидуально, под собственника. Не курс для галочки — от основ до собственных автоматизаций под твои процессы.
Смотреть форматы обучения