Переделка решений после другой команды — одна из самых частых историй в крупных IT-проектах

Причем сложности обычно становятся заметны не сразу.

На старте все выглядит хорошо: система запущена, команда закрывает задачи, продукт работает, а бизнес развивается дальше.

Сложности появляются позже:
🔵доработки начинают занимать все больше времени
🔵 новые функции сложно внедрять
🔵 интеграции работают нестабильно
🔵 любое изменение вызывает новые ошибки
🔵 система плохо масштабируется под рост бизнеса

Чаще всего причина — решения, заложенные в самом начале проекта.
Когда архитектура строится только под текущие задачи, без понимания:
🔵 как система будет развиваться дальше
🔵 какие нагрузки появятся через год
🔵 как проект будут поддерживать разные команды
🔵 насколько быстро бизнесу потребуется менять продукт

В результате компания постепенно начинает упираться в собственную систему: растет стоимость изменений, падает скорость разработки, появляется технический долг.

Поэтому в разработке важно не только запустить решение, но и заложить возможность его дальнейшего развития.

Мы регулярно подключаемся к проектам после других команд:
проводим аудит, разбираем архитектуру и помогаем понять, что действительно можно сохранить, а что уже стало риском для бизнеса.

Во многих случаях ситуацию можно исправить без полной переработки — если вовремя выявить слабые места.

Если хотите понять текущее состояние проекта — напишите нам. Поможем оценить архитектуру, найти слабые места системы, определить критичные риски и понять, что можно стабилизировать без полной переделки.

Написать нам

Перейти на сайт

База знаний есть почти в каждой компании. Но найти в ней нужную информацию быстро получается не всегда.

Сотрудники тратят время на поиск документов, задают одинаковые вопросы коллегам, а важные регламенты теряются среди сотен страниц в Confluence.

Чтобы решить эту проблему, мы разработали AI-ассистента для Mattermost — корпоративного мессенджера, где сотрудники могут общаться с ботом в привычном формате и мгновенно получать ответы на вопросы. Он находит актуальную информацию в базе знаний и отвечает на вопросы сотрудников со ссылками на первоисточники.

В основе решения — RAG-архитектура
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход к построению интеллектуальных систем, при котором языковая модель отвечает не «по памяти», а опирается на конкретные фрагменты документации, предварительно найденные в векторной базе данных.

Главная сложность была не в интеграции ИИ, а в работе с самой базой знаний. Мы разработали собственный парсер Confluence для обработки таблиц, макросов и нестандартной разметки, а также настроили автоматическое обновление базы и стабильную работу системы в продакшн.

В результате компания получила единое окно доступа к корпоративным знаниям:
✅сотрудники быстрее находят нужную информацию;
✅снижается нагрузка на экспертов и поддержку;
✅регламенты всегда доступны в актуальном виде;
✅база знаний обновляется автоматически;
✅решение легко масштабируется на новые команды.

Корпоративная документация перестала быть архивом файлов и превратилась в рабочий инструмент для быстрого поиска знаний.

Если вы рассматриваете внедрение AI-ассистента, интеллектуального поиска или других решений на базе LLM, готовы поделиться опытом и помочь с реализацией проекта.

➡️ Узнать больше о кейсе

Написать нам

Многие считают, что ошибки после запуска неизбежны. Отчасти это так: невозможно воспроизвести все реальные сценарии использования продукта до релиза.

Но есть большая разница между несколькими неочевидными багами и ситуацией, когда после запуска команда месяцами исправляет критические ошибки.

Если после каждого релиза появляются десятки проблем, причины чаще всего лежат глубже:
🔵недостаточное тестирование;
🔵отсутствие автоматизированных проверок;
🔵постоянные изменения требований перед запуском;
🔵технический долг;
🔵 слабые процессы контроля качества.

Зрелая команда стремится выявить максимум рисков еще до выхода в продакшн. Для этого используются автоматизированные тесты, код-ревью, мониторинг, поэтапная приемка и другие практики, которые помогают находить проблемы до того, как их увидят пользователи.

При этом даже самый тщательный процесс не гарантирует полного отсутствия ошибок. После запуска продукт впервые сталкивается с реальными нагрузками, данными и поведением пользователей. Именно поэтому этап сопровождения после релиза остается важной частью разработки.

После релиза работа над проектом не заканчивается. Именно в этот момент становится понятно, как продукт ведет себя под реальной нагрузкой и в руках реальных пользователей.

Полностью исключить ошибки невозможно. Но можно существенно снизить их количество еще до релиза и заранее выстроить процесс работы после запуска.

Именно поэтому мы сопровождаем проекты не только на этапе разработки.
✅После сдачи работ действует гарантийный период 1 месяц: если выявляются ошибки, связанные с выполненными нами работами, исправляем их за свой счет.

Если у вас впереди запуск проекта или крупное обновление системы — обсудим, как минимизировать риски еще до выхода в продакшн.

Написать нам

Перейти на сайт

Бюджет IT-проекта редко выходит за рамки из-за одной ошибки. Обычно это результат решений, которые закладываются ещё на этапе планирования и постепенно накапливаются в процессе разработки.

Одна из самых частых причин — начинать разработку без четко проработанных требований.
Когда детали не определены заранее, новые задачи появляются уже по ходу проекта: интеграции, дополнительные разделы, новый функционал. Каждое изменение кажется небольшим, но вместе они существенно увеличивают сроки и стоимость.

Вторая причина — экономия на экспертизе. Выбор подрядчика только по низкой стоимости может привести к ошибкам в архитектуре, проблемам с управлением проектом и дорогостоящим переделкам.

Третья причина — учитывать только разработку. Аналитика, тестирование, интеграции, безопасность и поддержка после запуска также требуют ресурсов и нередко становятся источником незапланированных расходов.

Что помогает избежать подобных ситуаций:
🔵детально проработать требования до старта;
🔵определить границы MVP;
🔵учитывать тестирование и интеграции на этапе оценки;
🔵закладывать резерв 10–20% на непредвиденные задачи.

Проекты редко дорожают сами по себе. Чаще всего на старте просто недооценивают реальный объем работ.

Если планируете запуск нового продукта или развитие существующей системы, можем помочь с предварительной оценкой проекта. Это позволит заранее увидеть риски, определить объем работ и избежать неприятных сюрпризов в процессе разработки.

Написать нам

Перейти на сайт

Пока инфраструктура работает без сбоев, кажется, что системное администрирование — это необязательная статья расходов. Однако большинство проблем не возникает внезапно. Им часто предшествуют ошибки после обновлений, отсутствие резервного копирования, просроченные SSL-сертификаты или растущая нагрузка на серверы.

Если за инфраструктурой не следить регулярно, однажды это может привести к простою бизнеса.

Что получает бизнес благодаря системному администрированию?
✅Снижение риска простоев и связанных с ними финансовых потерь.
✅Стабильную и предсказуемую работу IT-инфраструктуры и корпоративных сервисов.
✅Защиту данных за счет регулярного резервного копирования и контроля состояния систем.
✅Быстрое устранение технических проблем без отвлечения внутренних сотрудников.
✅Надежную основу для развития, автоматизации и масштабирования IT-инфраструктуры по мере роста бизнеса.

Большинство проектов начинается именно с базового сопровождения инфраструктуры. Это позволяет компаниям сосредоточиться на развитии продукта, а не на решении технических проблем.

Если хотите понять, насколько надежно работает ваша инфраструктура уже сейчас, мы можем провести аудит и подсказать, какие риски стоит устранить в первую очередь.

Написать нам

Перейти на сайт

Теперь наши кейсы можно смотреть не только на сайте

Мы запустили Behance — площадку, где будем публиковать дизайн-проекты и делиться нашим подходом к их созданию.

Первым кейсом стал редизайн сайта для бренда натуральной косметики. Мы полностью переосмыслили визуальный стиль, создали современный дизайн и помогли бренду выделиться в конкурентной среде.

Мы открыты к масштабным дизайн-проектам независимо от сферы бизнеса. Любим сложные задачи и ищем решения, которые помогут бренду выделиться.

➡️ Переходите на Behance

Посмотрите первый кейс, поддержите его лайком и подписывайтесь.
Впереди — новые проекты.

Еще недавно компании обсуждали, нужен ли им искусственный интеллект. Сегодня этот этап уже позади. Вопрос изменился: какие задачи AI действительно должен решать и как превратить его в инструмент, который приносит измеримый бизнес-результат?

По данным исследования McKinsey The State of AI 2025, 88% компаний уже используют AI хотя бы в одной бизнес-функции. При этом следующим этапом становятся AI-агенты: сегодня их чаще всего внедряют в IT и управлении знаниями, где они автоматизируют работу сервис-десков, поиск информации и внутреннюю поддержку сотрудников.

Но интереснее другое

Компании все чаще отмечают не только сокращение затрат, но и рост выручки благодаря AI.
Наиболее заметный эффект фиксируют в маркетинге и продажах, стратегии и корпоративных финансах, а также в разработке продуктов и сервисов.

Главный вывод исследования — ценность AI определяется не количеством внедренных инструментов.
Компании, которые получают наибольший эффект, не просто подключают новую модель. Они пересматривают бизнес-процессы, обучают сотрудников работать с AI и внедряют его там, где он ежедневно снимает рутинные задачи и экономит время команды.

Мы видим этот тренд и в своих проектах:
🔵Для одного клиента разработали AI-аудитора, который автоматически анализирует коммуникации отдела продаж и контролирует соблюдение регламентов.
🔵Для другого — AI-ассистента, который помогает сотрудникам быстро находить информацию в корпоративной базе знаний.
🔵А для промышленной компании реализовали решение, которое автоматически создает 3D-модели оборудования для AR/VR-презентаций, помогая ускорить цикл продаж.

В ближайшие годы выигрывать будут не те компании, которые первыми внедрили AI, а те, кто сумел встроить его в ежедневные процессы и получить измеримый бизнес-результат.

Если вы хотите понять, какие задачи в вашей компании действительно стоит автоматизировать с помощью AI, будем рады обсудить ваш проект и поделиться опытом внедрения таких решений.