ИИ-агентство: небольшая инженерная команда, которая разрабатывает и внедряет ИИ в вашем контуре

Мы работаем как индивидуальный предприниматель, офис в Ростове-на-Дону, заказчики по всей России. Под задачу собираем нужные роли: архитектор, инженер по машинному обучению, разработчик серверной части и интеграций, специалист по безопасности. Состав проекта записывается в договор, и вы знаете, с кем разговариваете.

Что это даёт заказчику

• Один ответственный. На любой вопрос по проекту отвечает человек, который знает код, а не менеджер, пересказывающий чужие слова.
• Короткая цепочка решений. Изменение требований обсуждается напрямую и оценивается письменно, без прослойки из трёх согласований.
• Код у вас. Репозиторий ваш с первого коммита, подписки на доступ к собственной системе нет.
• Оценка на вашей выборке. Качество замеряется на ваших данных до того, как вы платите за следующую ступень.

Чем мы ограничены

• Мы не внедряем системы целиком за десятки миллионов: берём один контур или один участок.
• У нас нет круглосуточного дежурства и выезда в течение часа.
• Число одновременных проектов ограничено, поэтому срок старта называем при первом созвоне, а не обещаем «начнём завтра».
• Если исполнитель заболел, его заменяет другой член команды, но темп проекта может измениться. Такие риски записываются в план.

Если нужна команда в несколько десятков человек и дежурство на всех площадках, честнее обратиться к крупному интегратору. Как сравнить варианты, описано в статье «ИИ-агентство, своя команда или фрилансер».

Всё записано там, где вы можете это прочитать

Решения по проекту, допущения и результаты замеров лежат в вашем репозитории и в документе обследования, а не в переписке. Если нужно подключить другого подрядчика или собственного инженера, он получает материал, по которому можно работать без нас: код, описание данных, инструкцию по развёртыванию, оценочную выборку и протокол испытаний.

Раз в две недели вы видите работающую версию

Не отчёт, а версию на тестовом стенде, с которой можно работать руками. Если за две недели показать нечего, это сигнал, и о нём лучше узнать в середине срока, а не в конце. На пилоте демонстрации проводятся на ваших данных, а не на примерах из презентации.

Критерий приёмки написан до начала работ

Для ИИ он выглядит как замер на выборке: какая доля ответов должна быть верной, что считается ошибкой и что система делает, когда не уверена. Подробнее о том, как это записывать, в статье «Как составить техническое задание на ИИ-проект». Оценка качества описана на странице оценки качества LLM-систем.

На каждой ступени можно остановиться

Обследование, пилот, вывод в эксплуатацию и сопровождение приняты по отдельности. Остановиться можно после любой, сделанное остаётся у вас по акту. Договор не привязывает вас к следующей ступени.

1. На чём вы замеряете качество? Правильный ответ: на выборке заказчика, которую не использовали при настройке. Неправильный: «на тестовых примерах» или «модель известная, значит, работает».
2. Какой критерий приёмки для моей задачи? Он называется числом и записывается в договор. Фраза «точность высокая» критерием не является.
3. Что система делает, когда не уверена? Отдаёт человеку, отказывается отвечать или всё равно отвечает. От ответа зависит цена ошибки.
4. Где работает модель и куда уходят мои данные? Для данных ограниченного доступа ответ «в облаке провайдера» чаще не подходит по требованиям. Если подрядчик предлагает внешний сервис, он называет, что именно туда отправляется.
5. Кому принадлежат результат, код и обученные веса? Передаются вам по акту. Лицензии открытых моделей и компонентов перечисляются в документации.
6. Кто на проекте и что будет при замене человека? Роли, а не «команда экспертов». И что происходит, если ключевой человек недоступен.
7. Какие задачи вы не берёте? Исполнитель, который берётся за любую, не отвечает ни за одну.

Хороший признак: исполнитель сам предлагает купить небольшой кусок работы. У нас для этого есть обследование и прототип на вашей выборке. Как сопоставить агентство, фрилансера и свою команду, разобрано в статье «ИИ-агентство, своя команда или фрилансер».

Если вы ещё выбираете, какую задачу отдать ИИ, начните со страницы «ИИ для бизнеса» или консалтинга по ИИ или с аудита готовности. Если задача понятна и нужен исполнитель, читайте разработку ИИ на заказ и разработку приложений на языковых моделях.

Если пилот уже есть, но в работу не пошёл, посмотрите вывод пилота в продуктив: чужой код мы берём в работу. Для уже работающих систем есть сопровождение и аудит кода и архитектуры. Типовую ситуацию показывает разбор «Из демонстрации в эксплуатацию»: это разбор, а не отчёт о клиенте.