90-дневный план внедрения ИИ от скоупа до продакшена

Паттерн, который я вижу снова и снова. Кто-то читает презентацию McKinsey, назначает kickoff, потом три недели гоняет «воркшопы по ИИ-возможностям», а сам процесс так и висит на доске без описания. К моменту, когда кто-то трогает API, половина срока уже сгорела, и команда всё ещё не может назвать ни один тип тикета, который система должна закрывать. Большинство публичных 90-дневных шаблонов делает только хуже, превращая discovery в самостоятельный артефакт. На деле discovery нужен ради одного абзаца о том, какой пользователь, какой процесс, какая метрика и где она сегодня. Если этот абзац не пишется за пять рабочих дней, у вас пожелание вместо проекта.

Проект NANDA Массачусетского технологического института в июле 2025 года сообщил, что 95 процентов корпоративных GenAI-пилотов не показали измеримого финансового эффекта. Общая черта провалов в скоупе, пилоты исследовали вместо того, чтобы довести один процесс до продакшена.

Я пишу артефакт скоупа в Linear или Notion, никогда в Slack. Среда важна, потому что Slack даёт скоупу дрейфовать молча. У страницы есть URL, метка последнего изменения и тред комментариев, и именно этот аудит-след не даёт фаундеру по-тихому дописать «и ещё голос» на шестой неделе. Если перед скоупингом хочется карту категорий, статья про агентов, чат-ботов и копилотов даёт ту линзу, через которую я отговариваю операторов строить не то.

“

Discovery нужен ради одного абзаца.

Стек 2026 для первого продакшен-процесса небольшой. Один API фронтирной модели (по умолчанию беру Claude Sonnet 5.5 через Anthropic Agent SDK, потому что у него самый чистый цикл tool-use на сегодня, GPT-6 Sol как запасной для задач, где лишний round trip не критичен). Один инструмент оценки, обычно LangSmith, потому что он пишет трассы, которые реально читать в одиннадцать вечера через три месяца. Один векторный стор, если нужен поиск по документам, pgvector, когда Postgres уже крутится, Pinecone serverless, когда хочется без ops, Weaviate, когда правда нужен гибридный поиск и не жалко времени оператора. Один раннер процессов, чаще всего n8n self-hosted на Hetzner CCX33 примерно за €60 в месяц, как клей вокруг модели. Это весь список.

Чего я бы не делал в первые 90 дней. Не поднимал бы Modal или Replicate под инференс, если hosted API решает задачу, потому что платите вниманием команды. Не писал бы свой RAG-фреймворк, когда Vercel AI SDK плюс pgvector покрывают 80% случаев. Не выбирал бы векторный стор по бенчмарку, написанному вендором этого же стора. Скучное побеждает умное на первой отгрузке. Статья a16z про emerging architectures даёт самую честную карту пространства на сегодня, даже там, где она уже устарела, и её стоит прочитать до подписания любого закупочного договора. Если нужны цифры по бюджету, разбор в том, что реально стоит внедрение ИИ, совпадает с теми ценами, которые я вижу в счетах.

Расписание ниже я запускаю, когда кейс уже выбран. Если кейс не выбран, расписание не запускается. Я слишком часто видел команды, которые включают 90-дневный таймер против неопределённой цели и удивляются на 70-й день.

Я вижу операторов, которые смотрят на вертикальный SaaS за $499/мес и кастом за $40K и решают, что SaaS побеждает. На горизонте 90 дней да. На горизонте 18 месяцев налог на привязку к вендору и невозможность поменять промпт или поиск по документам складываются в шестизначное сожаление. Честное сравнение ниже. Это отправная точка для решения. Возможно, ваш конкретный процесс действительно проживёт в макросе Zendesk вечно, и это нормально.

Если на 90-й день три и больше пунктов из правой колонки про вас, самое полезное, что можно сделать, это остановиться, заморозить проект на неделю и перескопить. Я знаю, что это совет, который никто не хочет слышать на третьем месяце. Это всё равно более дешёвый ход. Полный фреймворк аудита, который я применяю на застрявших программах, ближе к тому, что описано в измерении ROI ИИ. Разрыв между «мы делаем ИИ» и «ИИ делает работу» обычно лежит в измерении.

Опрос Deloitte по автоматизации за июнь 2022 года оценил среднюю окупаемость масштабированных программ примерно в 22 месяца против 16 годом ранее. Скоуп в 90 дней существует ровно затем, чтобы обойти эту кривую.

Опубликованные 90-дневные плейбуки обычно приходят из трёх источников. Консалтинг, продающий полугодовые проекты. Вендоры, продающие платформу, которая удобно стоит в центре схемы. И LinkedIn-персоналии, которые никогда не дежурили на проде с LLM-системой. Никто из них не живёт с последствиями плохого решения на второй неделе, поэтому их совет округляется до «делайте всё аккуратно», а не до «пропускайте discovery, если процесс известен, и начинайте проверочный набор в первый день».

Ещё плейбуки упускают, что модель вовсе не сложная часть. Модель покупается как платный API. Сложна интеграция с CRM, к которой никто не прикасался с 2019 года, consent-флоу, который юристы перепишут трижды, и вопрос, кто берёт пейджер, когда модель решит отказать в законном возврате в два ночи. По разговорам с операторами, которые крутят это в проде, время делится примерно так. 20% модель, 60% интеграция и операции, 20% политика и откат. Модель остаётся лёгкой частью, потому что Anthropic и OpenAI сделали эту работу за вас.

Когда операторы приходят с «хотим ИИ за 90 дней», первым делом мы толкаем таймер обратно. Если кейс назван, метрика измерена и данные доступны, таймер имеет смысл, и мы катим расписание выше с еженедельными чекпойнтами. Если чего-то из этих трёх не хватает, первый разговор пойдёт о том, как зафиксировать это на бумаге, и мы скажем об этом до того, как назовём цену. Наша страница услуг описывает форму проектов, которые мы берём, а контактная форма подходит, если хочется тридцатиминутного звонка, где мы в основном слушаем и потом говорим, какого из трёх пунктов не хватает.