СПЕЦИФИКАЦИЯ → UI / КОД → QA → ПЕРЕДАЧА
От идеи и неструктурированных требований до работающего прототипа или веб-продукта с ИИ.
СТУДИЯ / СОБИРАЕМ ВМЕСТЕНе только учиться.
Не только учиться.
Можно собрать вместе.
AI Skill Lab работает и как студия ИИ-проектов: продукт, исследовательская система, автоматизация или внутренний рабочий процесс с ИИ. ИИ ускоряет сборку; человек остаётся владельцем цели, критериев, риска и финального решения.
AI SKILL LAB / МОДЕЛЬ РАБОТЫИНДИВИДУАЛЬНЫЙ ОБЪЁМ
01цельОПРЕДЕЛЕНА
02роль ИИОГРАНИЧЕНА
03проверка человекомЕСТЬ ВЛАДЕЛЕЦ
04результатГОТОВ К ПЕРЕДАЧЕ
05сценарий отказаИЗВЕСТЕН
06передачаПРОВЕРЯЕМА
ДИАГНОСТИКАСБОРКАПРОВЕРКАПЕРЕДАЧА
Что мы создаёмЧетыре типа
Четыре типа
практической ИИ-работы.
Не продаём «ИИ ради ИИ». Выбираем форму по задаче и заранее определяем, что останется после работы.
ИСТОЧНИКИ → СИНТЕЗ → РЕШЕНИЕ ЧЕЛОВЕКА
Системы, которые превращают источники и противоречия в краткое проверяемое решение.
ПРОЦЕСС → АГЕНТ / ПОТОК → ЗАПАСНОЙ ВАРИАНТ
Повторяемый рабочий процесс с ограниченной ролью ИИ, разрешениями, запасным вариантом, тестовыми случаями и назначенным владельцем.
СИСТЕМА → ОБУЧЕНИЕ → ПЕРЕДАЧА
Рабочая ИИ-система плюс передача способности команде пользоваться, проверять и развивать её.
ЦИКЛ РАБОТЫРабота заканчивается
Работа заканчивается
не демонстрацией, а передачей результата.
Сначала ограничиваем задачу. Потом собираем минимально достаточную систему, ломаем её тестами и передаём с понятными правилами работы и границами ответственности.
ДИАГНОСТИКА
Цель, текущий процесс, данные, владелец и ограничения.
ОБЪЁМ РАБОТ
Что ИИ делает, что не делает, какой результат считается готовым.
СБОРКА
Прототип / рабочий процесс / система с минимальной полезной сложностью.
ПРОВЕРКА
Источники, пограничные случаи, сценарии отказа, приватность, QA и проверка человеком.
ЗАПУСК
Работающий результат, известные ограничения и подтверждения готовности к выпуску.
ПЕРЕДАЧА
Инструкции по работе, передача и способность продолжить без зависимости от «магии» исполнителя.
Когда стоит
подключать ИИ.
- много ручного поиска или повторяющихся шагов
- нужен быстрый прототип перед большой разработкой
- есть документы / знания, которые сложно использовать
- команда хочет системный рабочий процесс с ИИ, а не набор промптов
Иногда ИИ
вообще не нужен.
- нет владельца процесса и критериев качества
- стоимость проверки выше пользы автоматизации
- задача требует недопустимой автономности или доступа
- обычное программное обеспечение решает проблему проще
ДИСЦИПЛИНА УТВЕРЖДЕНИЙЧего Студия
Чего Студия
не обещает.
Нет гарантированного ROI, «замены сотрудников», безошибочной модели или автономного решения критичных бизнес-вопросов без владельца.
Есть другое: ограниченный объём работ, работающий результат, явная проверка, известные ограничения и решение выпустить, доработать или остановить.
Сначала короткое описание задачиДостаточно описать
Достаточно описать
одну реальную проблему.
Что сейчас происходит вручную, что хочется получить и где ошибка будет стоить дорого. Инструменты и архитектуру подберём после диагностики.
STUDIO ЦИКЛДИАГНОСТИКА
СБОРКА
ПРОВЕРКА
ПЕРЕДАЧАРешение о выпуске принимает человек.
СБОРКА
ПРОВЕРКА
ПЕРЕДАЧАРешение о выпуске принимает человек.