Много ручной аналитики
Сотрудники собирают данные из разных источников, сводят их и вручную готовят выводы.
Business Discovery · AI & Automation
Проектирование бизнес-решений с AI и автоматизацией
Приходите с бизнес-проблемой, а не с техническим заданием.
Проводим интервью, разбираем процесс и помогаем определить, что стоит изменить, что можно автоматизировать обычными средствами, а где действительно нужен AI.
На выходе — понятная концепция решения, workflow и требования, которые можно передать вашей IT-команде или подрядчику для технической оценки и реализации.
Как мы работаем
Не нужно самостоятельно придумывать, где использовать AI
Бизнес-проблема→
Интервью→
Процесс→
Варианты решения→
Концепция→
IT-валидация→
Реализацияготово к обсуждению с IT
С какой задачей приходить
С какой задачей можно обратиться
Не обязательно заранее знать, нужен вам AI, агент или обычная автоматизация. Приходите с бизнес-задачей.
Процесс зависит от экспертизы отдельных сотрудников
Нужно структурировать экспертную логику и сделать её доступной большему числу пользователей.
Хотим использовать AI, но не понимаем где
Определим, какие этапы действительно стоит отдавать AI, а какие надёжнее решить иначе.
Есть существующая идея или инструмент, который хочется развить
Помогаем переосмыслить работающую механику под новую бизнес-задачу, не начиная обязательно с разработки с нуля.
Методология
От бизнес-проблемы до концепции решения
1
Интервью и problem discovery
Разбираем проблему, участников процесса, решения, данные, исключения, задержки и то, что уже автоматизировано.
2
AS-IS
Определяем, что нужно оставить, убрать, упростить, стандартизировать или автоматизировать.
3
Выбор подхода
Для каждого этапа выбираем наиболее разумный механизм: процесс | правила | расчёты | API | аналитика | AI | агент | человек. AI не является обязательным результатом проекта.
4
TO-BE workflow
Показываем, как может работать будущий процесс, какие действия выполняет система, какие — человек, где нужны данные, AI и контроль.
5
Концепция решения
Готовим материалы, которые позволяют бизнесу и IT обсуждать конкретное решение, а не абстрактную идею «внедрить AI».
6
IT-валидация
IT-команда клиента или подрядчик оценивает техническую реализуемость, интеграции, инфраструктуру, безопасность, production stack и стоимость разработки.
Что вы получаете
Результат работы
В зависимости от задачи клиент получает набор материалов, готовых для обсуждения с IT-командой.
Problem Statement
AS-IS Process Map
Pain Points & Decision Points
TO-BE Workflow
Automation Map
Data Requirements
AI Use Cases & Boundaries
Solution Concept
MVP Hypothesis
IT Handoff / backlog для технической оценки
Подход к внедрению
Один сценарий вместо большой AI-разработки сразу
Мы не предлагаем сначала финансировать большую AI-разработку. Сначала проектируем решение целиком и реализуем один небольшой end-to-end сценарий, чтобы проверить ключевую продуктовую гипотезу на реальных пользователях. После проверки клиент получает blueprint для масштабирования в своей IT-среде.
Примеры
Как это выглядит на практике
Показываем продуктовое мышление на примере собственных направлений HireBuyer, а не внутреннюю техническую реализацию.
CASE 01Категорийная стратегия
Категорийная стратегия
Задача
Категорийная стратегия требует экспертных знаний, рыночной информации и понимания факторов, влияющих на категорию. У разных пользователей разный уровень знаний, а часть информации может быть неизвестна.
Продуктовая идея
Вместо свободного запроса к LLM пользователь проходит структурированный процесс. Если пользователь не знает ответ, система помогает уточнить фактор через дополнительные вопросы или внешний поиск.
Контекст → вопросы → известные факторы → неизвестные факторы → внешняя информация → зависимости → сценарии → рекомендации
CASE 02Обучение
Симулятор переговоров
Задача
Масштабировать тренировку переговоров без постоянного участия тренера.
Продуктовая идея
Если отделить переговорную методику от конкретной роли, тот же продуктовый принцип можно адаптировать для закупок, продаж и управленческих разговоров.
Контекст → роль → цели → ограничения → сценарий → серия ходов → оценка → обратная связь
CASE 03Анализ предложений
Анализ коммерческих предложений
Задача
Автоматизировать сравнение неоднородных предложений без потери экономической логики.
Продуктовая идея
Расчёты и правила не нужно отдавать AI только потому, что AI доступен. AI используется там, где требуется работа с текстом, неоднозначностью или интерпретацией.
Документы → извлечение → нормализация → расчёты → TCO → условия → риски → сравнение → решение
CASE 04Безопасность
Безопасная работа с данными перед AI
Задача
Использовать внешние AI-модели для работы с корпоративными документами без передачи лишних чувствительных данных.
Продуктовая идея
Принцип: сначала минимизировать данные, которые вообще нужны AI. Технический способ реализации и соответствие требованиям конкретной компании валидирует её IT/security-команда.
Документ → определение чувствительных данных → обезличивание → AI-анализ → результат → локальное восстановление контекста
Кейсы иллюстрируют продуктовое мышление на примере направлений HireBuyer: как рабочая идея переосмысливается под новую бизнес-задачу. Мы не утверждаем, что самостоятельно разработали всю техническую архитектуру этих решений, — техническая реализация и валидация выполняются отдельно.
Границы применения AI
AI — один из инструментов, а не цель проекта
Возможный результат discovery:
AI не нужен
достаточно изменить процесс
достаточно правил и расчётов
нужна интеграция существующих систем
нужен простой AI-функционал
нужен агентный workflow
нужна более сложная система
Мы не продаём максимальное количество AI. Мы ищем наиболее разумный способ решить бизнес-задачу.
Разделение ответственности
Бизнес-концепция — от нас. Техническая валидация — вместе с IT
HireBuyer отвечает за
- Discovery
- Бизнес-задача и процесс
- Продуктовая логика
- Варианты применения AI/automation
- TO-BE workflow
- Требования
- MVP-гипотеза
- IT handoff
IT-команда или подрядчик отвечает за
- Техническая архитектура
- Инфраструктура
- Production stack
- Интеграции
- Информационная безопасность
- Производительность
- Отказоустойчивость
- Deployment и реализация
FAQ
Частые вопросы
Нужно ли заранее понимать, какой AI-инструмент нужен?
Нет. Можно прийти с проблемой или процессом. Выбор подхода — часть discovery.
Что если AI вообще не нужен?
Это нормальный результат. Иногда задачу надёжнее и дешевле решить изменением процесса, правилами, расчётами или обычной автоматизацией.
Вы сами разрабатываете техническую архитектуру?
Мы проектируем бизнес-логику, продуктовую концепцию и workflow. Техническая архитектура и production-реализация валидируются IT-командой клиента или подрядчиком.
Можно ли передать результат нашей IT-команде?
Да. Это один из основных сценариев работы.
Можно ли начать с MVP?
Да. Для новых идей разумно сначала проверить ключевую бизнес-гипотезу.
Это только для закупок?
Закупки — наша сильная предметная область и источник собственных решений. Подход применим и к другим decision-heavy процессам, где есть данные, экспертная логика, анализ и последовательность решений.
Есть бизнес-процесс, который хочется улучшить?
Не нужно заранее выбирать нейросеть, агента или способ автоматизации. Расскажите, как процесс работает сейчас и что в нём не устраивает — мы поможем сформировать концепцию решения и подготовить её для обсуждения с IT.