ОБ АГЕНТСТВЕ И КОМАНДЕ

Проектируем AI-системы для реальных процессов бизнеса

Я создал агентство Фабио Де Лука, чтобы соединить стратегию, инженерную разработку и понимание бизнеса в одной команде. Мы создаём AI-системы, которые входят в ежедневную работу компании, взаимодействуют с её данными и помогают людям быстрее получать результат. Нас интересует работающая технология: понятная сотрудникам, управляемая бизнесом и готовая развиваться вместе с ним.

ОСНОВАТЕЛЬ

Фабио Де Лука

Я родился в Риме, а последние годы живу и работаю в Москве. В цифровых проектах я больше двадцати лет, свыше десяти из них работаю с российским рынком.

До открытия собственного агентства я сотрудничал с несколькими ведущими российскими компаниями в сфере информационных технологий и бизнес-консалтинга. Этот опыт позволил мне увидеть крупные организации изнутри: как принимаются решения, почему хорошие идеи иногда останавливаются между отделами и насколько сильно результат зависит от качества коммуникации.

Я начинал с сайтов, маркетинга и цифровых продуктов. Постепенно задачи становились глубже. Клиентам требовались системы, которые умеют работать с корпоративными данными, помогать сотрудникам, создавать материалы, находить клиентов и выполнять последовательности действий без постоянного ручного контроля.

Так AI стал центральным направлением моей работы. Сегодня я отвечаю за стратегию, архитектуру решений и связь между бизнес-задачей и технической реализацией. Для меня недостаточно доказать, что технологию можно построить. Нужно понимать, кто будет ею пользоваться, какую ответственность она берёт на себя и что изменится в работе компании после запуска.

20+лет в цифровых проектах
10+лет на российском рынке
РИММОСКВА

АГЕНТСТВО

Независимое AI-агентство из Москвы

Агентство Фабио Де Лука разрабатывает AI-продукты и автоматизированные системы для бизнеса. Мы работаем с корпоративными базами знаний, AI-агентами, внутренними порталами, компьютерным зрением, контентными системами и цифровыми продуктами под конкретные процессы компании.

Каждый проект начинается с изучения задачи. Мы разбираем текущий процесс, смотрим, какие данные доступны, где возникают задержки и какие решения должны оставаться под контролем человека. Выбор моделей и инструментов происходит после этого.

Иногда компании нужен локальный AI-контур с размещением на собственных серверах. В других случаях быстрее и разумнее связать несколько облачных сервисов с существующей инфраструктурой. Мы не усложняем архитектуру ради внешнего эффекта. Она должна соответствовать масштабу задачи, требованиям безопасности и возможностям команды клиента.

01Бизнес-задачаПроцесс и критерий результата
02Контекст и данныеИсточники, ограничения и права
03Рабочая AI-системаИнтеграция, контроль и развитие

КОМАНДА

Команда, объединённая интересом к AI и ответственностью за результат

Мне понадобилось время, чтобы собрать людей, с которыми действительно хочется строить сложные продукты. В прошлые годы я не раз сталкивался с неэффективной работой, сорванными договорённостями и ситуациями, когда обещания звучали убедительнее, чем выглядел реальный результат.

Этот опыт изменил мой подход. Теперь для меня особенно важны профессиональная честность, ответственность и готовность разбираться в задаче до конца. Сильное резюме производит впечатление на встрече. В проекте гораздо важнее то, как человек думает, выполняет обещанное и ведёт себя, когда всё идёт не по плану.

AI помог нам перестроить саму организацию работы. Мы быстрее проверяем идеи, фиксируем решения, собираем знания и видим состояние проекта без бесконечных отчётов. AI не делает человека честнее, зато процесс становится прозрачнее: видно, кто принял решение, на каких данных оно основано и что получилось в итоге.

Нынешнюю команду объединяет любовь к AI и убеждение, что эта технология может сделать нашу работу точнее, интереснее и свободнее от рутины. Мы постоянно исследуем новые модели, спорим о подходах и проверяем идеи на практике. Состав команды подбирается под задачу, потому что одинаковых проектов у нас почти не бывает.

AI не снимает с человека ответственность. Он делает знания, решения и результат заметнее.

ПОДХОД

Начинаем с процесса, затем выбираем технологию

Сначала мы разговариваем с людьми, которые выполняют работу каждый день. Изучаем документы, данные, переписку, используемые программы и исключения из привычных правил. Как раз в исключениях обычно прячется половина сложности.

После исследования формулируем архитектуру и собираем прототип. Он нужен рано, пока изменения ещё не требуют месяцев разработки. На прототипе проверяем качество данных, поведение AI, удобство интерфейса и возможность подключить систему к существующей инфраструктуре.

Если гипотеза подтверждается, развиваем решение, тестируем его на реальных сценариях и готовим команду клиента к работе. Документация, права доступа, журналы действий и правила контроля проектируются вместе с основной системой.

Запуск не закрывает проект. Когда системой начинают пользоваться сотрудники, обнаруживаются новые сценарии и слабые места, которые невозможно увидеть на презентации. Мы наблюдаем за этим, исправляем и постепенно расширяем возможности продукта.

01Исследование
02Прототип
03Рабочая система
04Развитие

ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ

То, на чём держится проект

Доверие подтверждается работой

Мы открыто показываем состояние проекта, принятые решения и ограничения технологии. Если идея не выдерживает проверку, говорим об этом до того, как она превратится в дорогую разработку.

Показываем рано

Рабочий прототип полезнее длинного документа с предположениями. Чем раньше команда клиента увидит систему в действии, тем точнее будет следующий шаг.

Данные остаются под контролем

Заранее определяем, какие данные получает AI, где они хранятся и кто имеет к ним доступ. При необходимости система полностью работает внутри инфраструктуры компании.

Развиваем то, чем пользуются

После запуска смотрим на реальные действия людей, ошибки и обратную связь. Развиваем функции, которые помогают работе, а не те, которые красиво выглядят в списке возможностей.

СЛЕДУЮЩИЙ ПРОЕКТ

Создаём системы вместе с людьми, которым предстоит в них работать

Мне близки проекты, где нужно разобраться в сложном процессе и превратить его в понятную рабочую систему. У технологии в таком проекте нет самостоятельной ценности. Ценность появляется, когда сотрудники экономят время, решения становятся прозрачнее, а компания получает инструмент, который можно контролировать и развивать.

Если у вас есть процесс, который давно требует пересмотра, расскажите о нём. Мы изучим задачу и предложим реалистичный путь к работающему решению.

Сильная технология освобождает людей от рутины и оставляет больше времени для решений, творчества и роста.