Uk
En
Fr
De
It
Es
Навіщо компаніям AI CTO на аутсорсі
Більшість малих і середніх компаній зараз мають більше ідей щодо AI, ніж можуть оцінити: асистент для підтримки, обробка документів, внутрішній пошук по файлах, агент, який оновлює CRM. Їм бракує senior-людини, яка скаже, що з цього окупиться, скільки кожна ідея коштуватиме щомісяця і як її побудувати, не надсилаючи дані клієнтів туди, куди не слід.
AI CTO на аутсорсі закриває цю прогалину один або два дні на тиждень. У Lytvynov Production це Антон Литвинов, який має магістерський ступінь зі штучного інтелекту і керує проєктами з LLM, RAG і AI-агентами, які наша команда будує для клієнтів.
AI-стратегія для бізнесу: що вирішує керівник з AI
Які сценарії
- Збирає ідеї щодо AI з усієї компанії і оцінює їх за цінністю, здійсненністю, ризиком і вартістю експлуатації.
- Відсіює ті, що добре виглядають лише на демо, і обирає один-два для першої розробки.
Будувати, купити чи почекати
- Для кожного сценарію порівнює готові інструменти з власною розробкою.
- Обирає моделі й постачальників (OpenAI, Anthropic, Google, відкриті моделі) під задачу, а не під моду.
Витрати
- Оцінює вартість запиту і місяця ще до початку розробки, тим самим методом, що й наш калькулятор вартості LLM API.
- Налаштовує кешування, пакетну обробку і вибір моделей так, щоб рахунок був передбачуваним; дивіться, скільки насправді коштують API OpenAI і Claude.
Дані і ризики
- Пише правила, які дані можуть потрапляти до якої моделі, де маскуються персональні дані і що логується.
- Визначає, як вимірюється якість відповідей на тестовому наборі реальних питань до запуску.
Реалізація
- Пише технічне завдання для розробників або AI-підрядника, перевіряє їхні оцінки й код і затверджує релізи.
Типові перші 90 днів
| Період | Робота | Результат |
|---|---|---|
| Дні 1-30 | Інвентаризація ідей щодо AI, систем і даних; інтерв'ю з командами, які користуватимуться AI | Оцінений список сценаріїв, рекомендований перший проєкт, оцінки вартості, правила для даних |
| Дні 31-60 | Технічне завдання і вибір підрядника чи команди; прототип найризикованішої частини на реальних даних | Перевірений прототип і фіксований обсяг першої розробки |
| Дні 61-90 | Контроль розробки, тестовий набір для оцінювання, план запуску | Перша AI-функція запущена або майже готова, з виміряною якістю і відомою щомісячною вартістю |
Для кого це
- Компанії від 10 до 500 людей, які хочуть використовувати AI у продукті чи в роботі і не мають senior-керівника з AI чи розробки.
- SaaS-продукти, клієнти яких очікують AI-функцій, а команда ще не випускала LLM-функції в продакшн.
- Компанії, які вже платять за AI-інструменти або AI-підряднику і не впевнені, що гроші витрачаються з користю.
Якщо вам потрібен лише разовий план, може вистачити оцінки в межах нашого консалтингу з AI. Якщо у вас уже працюють AI-функції і ви хочете перевірити їхню якість, вартість і безпеку, подивіться AI-аудит.
Ціна
| План | Ціна |
|---|---|
| AI CTO 1 день на тиждень | 2 500 USD / місяць |
| AI CTO 2 дні на тиждень | 4 500 USD / місяць |
| Разовий технічний аудит наявного продукту | 3 500 USD фіксовано, 2 тижні (детальніше) |
Робота CTO оплачується окремо від розробки, і ви вільні будувати з будь-яким підрядником. Антон бере не більше двох клієнтів як fractional CTO одночасно.
Що наша команда створила з AI
Рішення спираються на AI-продукти, які наша команда створила і підтримує. Наш власний SaaS, AI Resume Master, використовує LLM у продакшні, а серед клієнтських робіт є AI-компаньйон із пам'яттю на основі RAG. Про технічний бік того, про що ми пишемо, читайте в матеріалах Claude чи OpenAI API і чек-лист API OpenAI і Claude для продакшну.
