Меня зовут Нателла. Я создаю ИИ-решения и автоматизирую бизнес-процессы, параллельно исследуя доверие к искусственному интеллекту в академической сфере.
В работе сочетаю академическую глубину с четкой нацеленностью на практический результат.
Система принимает список компаний и автоматически находит релевантных ЛПР: собирает данные из открытых источников и профильных баз, нормализует роли и контакты, делает первичную верификацию и выгружает результат в удобном для сейлзов формате.
Требовалось понять, даст ли semantic search прирост качества в узко специализированной предметной области. Результаты анализа: из-за высокой специфики терминов и малой "семантической близости" формулировок базовые embeddings в этом кейсе дают слабую релевантность; для приемлемого качества потребовались бы доменная адаптация/крупная модель и отдельная работа с данными — экономически нецелесообразно на текущем этапе. Рекомендация: не применять семантический поиск.
Требовалось быстро понять технологический стек и устройство решений конкурентов. Построена система AI-агентов, которая собирает фактуру по источникам, структурирует выводы и формирует итоговый отчёт с компонентной картой и архитектурными схемами.
Автоматизация находит карточку организации по названию и адресу, подтягивает рейтинг/отзывы и пишет во внутреннюю базу данных. Ключевая сложность — корректно находить нужную карточку организации. Реализовано "нечёткое сопоставление" названий и адресов + многоступенчатая проверка для кейсов: несколько организаций в одном здании, переименования, франшизы, несовпадения адресов.
Автоматическая проверка договоров по чек-листу, извлечение ключевых данных и выгрузка информации в структурированном виде для дальнейшей работы.
Telegram-бот для фотосалона. Сотрудник отправляет фото клиента, система автоматически обрабатывает его под требования паспортного фото: обрезает, корректирует освещение и фон.
AI-агент ежедневно мониторит заданные источники новостей и каждое утро присылает структурированную сводку главных событий в удобном формате.
Многие компании хотят внедрять AI, но на практике непонятно, с чего начать: какие процессы подходят, какие инструменты выбрать, где будет реальная экономия времени, а где — дорогой маркетинг-кейс.
Я помогаю разобраться в этом без лишнего хайпа: выбрать конкретные сценарии, проверить их на практике и понять, что имеет смысл развивать дальше. Под одну задачу достаточно хорошо настроенного ChatGPT, под другую нужна автоматизация с базой данных, под третью — агентная система или интеграция с внутренними сервисами.
Я не обещаю «автоматизировать всё» и честно говорю, где AI не нужен. Если сценарий не даст пользы или не окупится, лучше понять это до того, как вы потратите бюджет на полномасштабную разработку.
Формат для тех, у кого есть конкретная задача или 2–3 небольших задачи, и хочется понять, как их можно решать с помощью AI. Если задача сложная, за консультацию мы подробно разбираем один сценарий. Если задач несколько и они проще, можно пройтись по нескольким и понять, где есть смысл двигаться дальше.
Вы заранее описываете задачу. Я готовлюсь: разбираю контекст, подбираю и при необходимости тестирую подход. На встрече показываю, как задачу можно решать, каким инструментом, по какой логике и где будут ограничения.
Вы понимаете, какой подход подходит под вашу задачу, что можно сделать быстро, что потребует прототипа или разработки, а что лучше не трогать.
Если после консультации мы переходим к сопровождению или разработке, 10 000 ₽ из стоимости консультации засчитываются в следующий этап работы.
Формат для тех, кто хочет постепенно встроить AI в свою работу, но не хочет разбираться во всём в одиночку. Мы работаем с вашими реальными задачами: документами, исследованиями, аналитикой, контентом, планированием, подготовкой материалов, обработкой информации и внутренними процессами. Я помогаю разложить задачи, подобрать инструменты, настроить рабочие сценарии и проверить, что действительно приживается в работе.
На старте вы описываете реальные задачи: что делаете, что планируете, где больше всего ручной работы или неопределённости. Мы выбираем первые сценарии и дальше работаем короткими спринтами: разбираем задачу, подбираем инструмент, тестируем подход и смотрим, стоит ли развивать дальше. Я остаюсь на связи между встречами и отвечаю на возникающие вопросы по текущим задачам.
У вас появляется понятная система использования AI в работе: какие задачи стоит отдавать AI, какие инструменты работают именно у вас, что можно автоматизировать, а что лучше оставить как есть.
Формат для задач, где нужно собрать один рабочий сценарий: ассистента, автоматизацию, обработку документов, аналитический pipeline, связку сервисов или внутренний инструмент. Иногда такой проект помогает проверить идею перед большим внедрением. А иногда — особенно для небольшой компании — этого уже достаточно: решение закрывает конкретную задачу и не требует превращать её в отдельный IT-продукт.
Мы разбираем задачу, выбираем рабочий сценарий, собираем первый контур и тестируем его на реальных данных. После этого становится понятно, достаточно ли текущего решения, нужно ли его доработать или есть смысл развивать дальше.
У вас есть рабочий вариант решения и понимание, можно ли использовать его как есть или стоит развивать дальше.
Формат для случаев, когда сценарий уже понятен и нужно собрать более устойчивое решение: внутренний AI-инструмент, автоматизацию, ассистента, сервис для анализа данных или операционных процессов. В отличие от быстрой автоматизации или прототипа, здесь больше внимания к стабильности, интерфейсу, данным, ролям пользователей, интеграциям и регулярному использованию.
AI-решение под конкретную задачу, которое можно использовать регулярно и развивать дальше.
Подбираю стек под задачи и требования заказчика. Выбираю подходы, которые позволяют сфокусироваться не на технических ухищрениях, а на продукте и конкретных бизнес-задачах, и быстрее получать рабочие решения.
В зависимости от задачи это может быть low-code автоматизация, работа с LLM API, база данных, CRM-интеграция, Telegram-бот, внутренняя админка, агентный сценарий или связка нескольких сервисов.