Последние пару лет AI-проекты в компаниях часто выглядят одинаково: эффектное демо, восторг на презентации, пилот — и тишина. Бот, который отлично отвечал на десяток подготовленных вопросов, на реальных документах начинает ошибаться. Пилот остаётся пилотом. Бюджет потрачен, а доверия к AI в компании стало меньше.
Я 20 лет в IT и 15 в бизнесе, и видел эту историю много раз. До AI она называлась «внедрили CRM, но ей никто не пользуется». Проблема почти никогда не в технологии. Она в том, что вокруг технологии не построили систему.
Scripster появился ради одного: делать AI, который работает в проде, а не только на демо.
Во что мы верим
1. AI — это не модель, а система вокруг неё.
Данные, права доступа, интеграции, контроль качества, наблюдаемость. Модель — одна деталь из многих, и далеко не самая сложная.
2. Сначала цифры, потом код.
До старта считаем экономику: затраты, эффект, срок окупаемости, стоимость владения в месяц. Если не сходится — говорим об этом сразу, а не после пилота.
3. Где хватит скрипта — будет скрипт.
Многие задачи, которые сегодня называют «нужен AI-агент», решает обычная автоматизация: правило, интеграция, скрипт. Это дешевле, быстрее и надёжнее. Агент нужен там, где есть неопределённость.
4. Каждый ответ — с источником.
Корпоративный ассистент, который не показывает, откуда взял ответ, — это лотерея. Источники, фильтр прав доступа до поиска, метрики качества на проверочном наборе вопросов.
5. Данные не обязаны уходить наружу.
Закрытый контур — нормальная инженерная задача, а не экзотика. Модель, индекс и логи можно держать внутри вашего периметра.
6. Модель — заменяемая деталь.
Без привязки к одному вендору. Российские, зарубежные, open-source и on-prem модели — выбор под задачу, требования к данным и бюджет.
Чего мы не делаем
- не продаём «нейросеть для бизнеса» за 9 990;
- не обещаем, что AI заменит сотрудников;
- не выдумываем метрики и кейсы;
- не оставляем систему без присмотра после запуска.
Что будет здесь
Разборы, почему AI-пилоты не доходят до прода. Схемы систем: где данные, где права, где контроль. Живые демо. Экономика: сколько стоит система и когда она окупается. Всё из реальных проектов, без пересказа пресс-релизов.
Если у вас уже есть пилот, который не взлетел, или задача, где непонятно, нужен ли AI вообще, — напишите. Разберём за 30 минут и честно скажем.
