AI выходит из личных чатов в управляемый рабочий контур.
Фиксируем, какие данные можно использовать, кто владеет результатом, где нужно согласование и как проверяется качество.
AI-native операционная модель за 8-12 недель
AI-native ядро компании с измеримым эффектом.
Помогаем перейти от хаотичного использования Claude Code, ChatGPT, Codex и отдельных агентов к управляемой операционной модели: роли, source of truth, контроль качества, MCP-инфраструктура и первая волна процессов в рабочем контуре.
- 8-12
- недель до первого рабочего контура
- 3-6
- процессов в первой волне
- HITL
- человек принимает решения, AI исполняет рутину
Первая волна заканчивается процессами, а не презентацией.
Берём 3-6 сценариев, считаем исходную точку и смотрим на скорость цикла, пропускную способность, качество передачи между ролями и снижение ручной координации.
Компания растёт без пропорционального роста ручной работы.
Знания ключевых людей превращаются в source of truth, skills и шаблоны, которые можно повторять между ролями и подразделениями.
Что это за продукт
Продуктовая программа внедрения AI-native операционной модели.
Подходит компаниям 5-50 человек, где AI уже появился в работе или стал очевидной необходимостью, но пока нет общего контура: роли, source of truth, контроль качества, skills, интеграции и метрики эффекта.
- Diagnostic: карта процессов, узких мест, ролей и план первой волны.
- Foundation: безопасный универсальный агент, репозиторий skills и защищённая среда.
- Core: операционная модель, source of truth, контроль качества и 3-6 рабочих сценариев.
- Scale: новые skills, интеграции, управленческие ревью и раскатка на новые процессы.
Продуктовая лестница
Начинаем с безопасного входа и доводим до рабочего AI-native ядра.
AI-Native Diagnostic
2-3 недели. Превращаем запрос “нам нужен AI” в карту процессов, ролей, рисков, source of truth и план на 3-6 месяцев.
На выходе: записка для решения и короткий список первой волны.Core Foundation
8-10 недель. Для компаний, где Claude Code, Codex, ChatGPT или подрядчики уже используются, но без общего управления.
На выходе: универсальный агент, репозиторий skills, защищённая среда и 2-3 помогающих сценария.AI-Native Core
8-12 недель. Собираем целевую операционную модель, операционный ассистент, source of truth, контроль качества и первую волну интеграций.
На выходе: 3-6 готовых к работе процессов с исходной точкой и метриками эффекта.AI-Native Scale
Ежемесячное сопровождение после ядра. Масштабируем skills, интеграции, управление и раскатку на новые процессы или клиентский слой.
На выходе: повторяемая система роста AI-native контура.Логика AI-native ядра
Сначала собираем рабочую модель, потом подключаем агентов.
1. Контекст
Описываем процессы, роли, документы, системы и ограничения данных. Без этого AI только ускоряет хаос.
2. Source of truth
Переносим знания из голов, чатов и файлов в управляемую базу правил, шаблонов, решений и артефактов.
3. AI-роли
Проектируем не “ботов”, а роли: что они видят, что могут делать, где обязаны остановиться и кому передают результат.
4. Инструменты
Подключаем Claude Code, OpenClaw, Codex и MCP только там, где роль уже встроена в процесс.
5. Контроль качества
Ставим согласования, проверки, журнал решений и лимиты автономности, чтобы AI работал безопасно и предсказуемо.
6. Измеримый эффект
Запускаем 3-6 процессов, считаем исходную точку и фиксируем улучшения по скорости, качеству передачи между ролями и ручной нагрузке.
Что получает клиент
Не рекомендации, а рабочие артефакты для управления AI-контуром.
Документ AI-Native операционной модели
Карта ролей и прав решений
Source of truth map
Skills repository structure
Универсальный агент / операционный ассистент v1
Правила контроля качества и публикации
3-6 рабочих сценариев
Карта метрик и записка для собственника
Маршрут внедрения
Не перепрыгиваем через foundation: сначала контекст, потом автономность.
Intake
Собираем процессы, роли, системы, документы, узкие места и ограничения данных.
Core design
Проектируем операционную модель, source of truth, skills, согласования и исходную точку.
Pilot build
Собираем первый рабочий контур: AI-роли, MCP, интеграции и проверки.
Проверка эффекта
Измеряем эффект, фиксируем владельцев результата и решаем, что масштабировать дальше.
Почему старт быстрее
Мы не начинаем внедрение с чистого листа.
В основе работы лежит AI-Native Core Starter Kit: базовая референсная сборка с шаблонами ролей, skills, source of truth, контроля качества, карты метрик пилота, плана внедрения в команду и технических шаблонов. Мы адаптируем её под компанию, а не продаём “коробку”.
Первый шаг
Начнём с AI-Native Diagnostic.
За 2-3 недели фиксируем, где у компании реальная точка эффекта, какие процессы брать в первую волну и какой foundation нужен для безопасного запуска.
Что прислать для старта
Короткое описание компании, 2-3 ручных процесса и список систем: CRM, ERP, таблицы, чаты, документы.
hello@ainativecore.org Почтовая переадресация будет включена после настройки DNS для домена.