Начать с диагностики проблемного проекта
Если сроки, бюджет или стабильность перестали быть предсказуемыми, сначала нужно собрать факты и карту рисков.
- технический тупик
- срывы сроков
- нестабильные релизы
Кейсы
Обезличенные разборы типовых ситуаций
Раздел показывает не витрину логотипов, а логику экспертной диагностики: как разбирать технический тупик, неудачный AI-пилот или смену подрядчика без выдуманных брендов.
Формат
Это не рекламные истории, а рабочие сценарии
Ситуация
Какая система была в работе: портал, внутренний сервис, AI-чатбот или digital-проект.
Риски
Что видел бизнес: срыв сроков, нестабильность, слабые ответы AI, спор с подрядчиком.
Что проверили
Что проверялось: архитектура, данные, интеграции, документация, процессы и коммуникация.
Решение
Какие действия помогали вернуть проекту управляемость без хаотичных решений.
Что получил бизнес
Какая управленческая ясность появилась после разбора и какой следующий шаг стал безопасным.
Следующий шаг
Нашли похожий сценарий
Следующий шаг зависит от причины: проект потерял управляемость, подрядчик не даёт прозрачности или AI-идею сначала нужно подготовить.
Проверить подрядчика без конфликта
Если ответы по срокам, рискам и релизам стали размытыми, нужен контроль по артефактам, а не микроменеджмент.
- статус и блокеры
- архитектура и релизы
- документация и передача
Понять, готов ли проект к AI
Если хочется AI-ассистента, RAG или автоматизацию, сначала стоит проверить данные, роли, документы и критерии качества.
- источники данных
- права доступа
- метрики качества
Без вымышленных брендов
В сценариях нет фальшивых названий компаний, логотипов, отзывов и точных метрик, которые нельзя подтвердить.
Фокус на диагностике
Каждый разбор показывает ход мысли: какие симптомы были видны, что проверялось и какие выводы можно сделать.
Польза для похожих проектов
Сценарии помогают понять, когда нужен аудит, контроль подрядчика, восстановление архитектуры или AI-ready подготовка.
Разборы
Ситуации, с которыми бизнес часто приходит на диагностику
Сценарий: порядок в digital-команде и подрядчиках
Команда и подрядчики были заняты, но собственник не видел прозрачной картины по задачам, срокам, рискам, ответственности и архитектурным решениям.
Риск
подрядчики работают каждый в своей зоне без общей технической картины
Результат
digital-направление перестало быть набором разрозненных задач и статусов
Сценарий: B2B-портал в техническом тупике
Каждая новая доработка ломала соседние сценарии, а подрядчик не мог объяснить причины задержек.
Риск
рост стоимости доработок без понятной причины
Результат
появилась понятная причина технического тупика
Сценарий: AI-чатбот не помогал сотрудникам
AI-чатбот отвечал общими фразами, не ссылался на документы и не закрывал рабочие вопросы сотрудников.
Риск
ошибочные ответы без источников
Результат
стало понятно, что проблема не в модели, а в данных и сценарии
Сценарий: бизнес менял подрядчика
Заказчик не понимал, задержки вызваны слабой командой, ошибками архитектуры или неполной постановкой задач.
Риск
потеря доступов, решений и знаний о проекте
Результат
решение о смене подрядчика стало основано на фактах
Сценарий: портал ломался после релизов
После каждого релиза появлялись ошибки в соседних сценариях, а команда не могла заранее показать зоны риска.
Риск
потеря доверия пользователей к порталу
Результат
стала видна причина нестабильности после доработок
Сценарий: личный кабинет проектировали до разработки
Команда могла начать разработку экранов, но не было общей карты ролей, бизнес-сценариев, статусов, данных и интеграций.
Риск
кабинет превратится в набор экранов без логики
Результат
разработка получила понятную архитектурную основу
Сценарий: сначала готовили данные для AI
Бизнес хотел запустить AI-ассистента, но документы, данные и права доступа не были готовы к безопасному пилоту.
Риск
AI будет опираться на устаревшие или противоречивые материалы
Результат
стало ясно, что нужно подготовить до AI-внедрения
Сценарий: передача web-проекта без документации
Проект нужно было передать новой команде, но вместо рабочей карты системы были только код, часть доступов, устаревшие материалы и разрозненный контекст.
Риск
новая команда начнёт с повторного расследования и заложит большой риск в оценки
Результат
передача стала управляемой без остановки проекта и без слепого переписывания
Сценарий: B2B-портал стал дорогим в поддержке
Портал работал, но каждое изменение требовало расследования, ручных проверок и участия людей, которые помнили старые решения.
Риск
расходы на поддержку растут без видимой причины
Результат
стало видно, где портал создаёт лишнюю работу
Сценарий: AI-пилот не прошёл эксплуатацию
Демо показывало убедительные ответы, но в реальной эксплуатации появились ошибки, спорные сценарии, вопросы по данным и отсутствие владельца качества.
Риск
расширение пилота без готовых данных и метрик
Результат
стало понятно, какие части пилота можно сохранить
Заявка
Обсудить похожую ситуацию
Опишите, что происходит с вашим проектом. Даже короткого контекста достаточно для первого направления диагностики.
Дмитрий Зугаев web/AI-архитектор, CTO