← Назад к услугам
Проблема: Почему 80% AI-проектов застревают на стадии MVP?
Прототип в Google Colab собрать легко. Но когда доходит до реальных пользователей, начинаются проблемы:
- Масштабируемость — система падает при росте нагрузки.
- Стоимость инференса — API счета растут быстрее, чем выручка.
- Качество (Hallucinations) — бот несет бред, а команда не знает, как это замерить и исправить.
- Техдолг — архитектура не позволяет быстро добавлять новые фичи.
Что вы получите в результате аудита
План спасения (Roadmap)
Пошаговый список действий по стабилизации системы на ближайшие 3-6 месяцев.
Реестр техдолга
Честный список того, что «отвалится» завтра, если не исправить сегодня.
Оптимизация затрат
Рекомендации по переходу на Open Source модели или более дешевые методы инференса.
Что входит в услугу
- Аудит архитектуры ИС, продуктового позиционирования и соответствия архитектуры продуктовому видению
- Аудит производственного процесса
- Проведение ретро и оценка проблем команды разработки
- Исследование ключевых точек роста
- Выработка инкремента системной архитектуры, требуемой для достижения требуемых характеристик
- Выработка рекомендаций по оптимизации производственного процесса
- Выработка рекомендаций по усилению команды разработки
- Формирование реестра технического долга
- Составление производственного плана по работе с ключевыми точками роста, с минимально возможным влиянием на планы по созданию новой продуктовой функциональности и максимальным сохранением уже созданных решений
Дополнительно
- Технологическое курирование и надзор за вносимыми в систему изменениями
- Привлечение аутсорсинговых ресурсов для разработки