Перейти к основному содержанию

О STIV LABS

STIV Labs - проектная студия для автоматизации процессов, разработки и AI-решений

Помогаем компаниям убирать ручную работу, собирать работающие цифровые процессы и запускать решения - от классической автоматизации и кастомной разработки до ИИ-сценариев.

Мы начинаем не с технологии, а с процесса, задачи и результата. В одних случаях нужен ИИ. В других - нормальная интеграция, сервис или стабильная автоматизация без лишней сложности.

Процессы и автоматизация
Разработка и интеграции
AI-решения

С ЧЕМ МЫ РАБОТАЕМ

С чем к нам приходят

К нам приходят, когда процесс держится на людях, а не на нормально собранной системе.

Роль людей в процессе не исчезает - наоборот, она становится более ценной. Проблема в том, что ручной контур плохо масштабируется: с ростом объёма растут задержки, ошибки и стоимость операции. Мы помогаем перевести опыт команды в сильную рабочую систему, чтобы сотрудники меньше тратили время на рутину и больше - на решения, контроль и развитие.

Ручной процесс или слишком много ручной работы

Ситуация

Когда в работе слишком много повторяющихся действий, ручных проверок и лишних шагов.

Что делаем

Мы разбираем, какой результат процесс должен обеспечивать, раскладываем его на элементарные этапы и пересобираем контур так, чтобы рутину брала на себя система, а при необходимости и ИИ.

Что получает клиент

У команды уходит монотонная нагрузка, а люди могут сосредоточиться на исключениях, контроле качества, принятии решений и более сложной работе.

Несвязанные системы

Ситуация

Когда данные приходится собирать вручную из почты, CRM, таблиц, 1С, файлов и мессенджеров; статусы расходятся, информация дублируется, а сотрудники переносят её руками между этапами.

Что делаем

Мы определяем единый источник первичных данных, убираем лишние дубли и настраиваем интеграции так, чтобы системы работали как один связный контур.

Что получает клиент

Процесс становится прозрачнее и надёжнее: меньше ручных переносов, меньше ошибок, быстрее обновляются статусы, а команда работает с одной версией данных.

Рост упирается в операционку

Ситуация

Когда время команды уходит на одинаковые и часто повторяющиеся действия, а основной фокус смещается на обработку большого объёма однотипной информации.

Что делаем

Мы автоматизируем рутину; именно здесь ИИ часто даёт особенно хороший эффект - в классификации, извлечении данных, первичной обработке и приоритизации.

Что получает клиент

Команда меньше занята потоком однотипных задач и больше времени отдаёт нестандартным кейсам, контролю и развитию. Компания может расти без пропорционального увеличения команды.

Непонятно, с чего начать

Ситуация

Когда проблемных мест несколько и неясно, какой участок даст максимальный эффект на старте.

Что делаем

Мы помогаем определить, где автоматизация даст наибольший выигрыш, что брать в первый этап, а что разумно отложить. При необходимости выделяем чёткий MVP, чтобы быстро проверить эффект.

Что получает клиент

У проекта появляются понятные границы, реалистичный первый шаг и решение, основанное не на ощущениях, а на фактах.

КАК МЫ МЫСЛИМ

Мы начинаем с процесса, а не с технологии

Не каждая задача требует ИИ. Не каждая автоматизация требует сложной архитектуры. Важно не “добавить модный инструмент”, а собрать решение, которое реально работает в контуре бизнеса: с понятными границами, владельцем результата, интеграцией в существующую среду и нормальной логикой запуска.

Поэтому в одних проектах нужен ИИ-сценарий, а в других - аккуратно сделанная классическая автоматизация или кастомная разработка без лишней сложности.

ЧТО ПОЛУЧАЕТ КЛИЕНТ

Что получает клиент

  • Понятные границы проекта
  • Рабочий сценарий, а не только идею
  • Решение под реальный контур бизнеса
  • Прозрачную логику: что делаем, что не делаем, где границы
  • Возможность начать с малого и расширять по результату

ФОРМАТ РАБОТЫ

Как обычно строится работа

01

Разбор задачи и контекста

02

Выбор подхода: классическая автоматизация, разработка или ИИ

03

Проектирование и запуск

04

Передача, сопровождение и развитие

Важен не только запуск, но и то, как решение будет жить дальше: кто им пользуется, как оно встроено в процесс и как его можно развивать без лишнего хаоса.

ВНУТРЕННЯЯ ПРАКТИКА

Мы сами уже работаем в этом режиме

В части кодирования мы уже глубоко автоматизировали цикл, включая тесты и высокий уровень покрытия. Но код - это только часть создания рабочего решения: в зависимости от проекта реализация занимает около 30–50% цикла, а остальное - это архитектура, контекст, интеграции, проверка бизнес-логики и запуск. Эту модель мы используем и внутри STIV Labs - в собственном операционном контуре работы.

Разработку кода можно автоматизировать почти полностью. Рабочее решение - нет.

См. также: переход к AI-native организации и как мы используем AI внутри STIV Labs.

КОГДА МЫ ОСОБЕННО ПОЛЕЗНЫ

Когда мы особенно полезны

  • Процесс уже понятен, но работает руками
  • Нужна не теория, а реализация
  • Есть несколько систем, которые не связаны между собой
  • Нужен путь от пилота к рабочему решению
  • Нужен человек или команда, которые умеют и думать, и доводить до запуска

КОГДА МЫ НЕ ЛУЧШИЙ ВЫБОР

Когда мы не лучший выбор

  • Нужен “волшебный AI” без данных, процесса и владельца результата
  • Задача ещё не определена совсем
  • Нужна только красивая концепция без внедрения
  • Ожидание, что один инструмент сразу решит организационные проблемы

РЕАЛЬНЫЕ КЕЙСЫ

Примеры результатов, где эффект уже можно измерить

Ниже - несколько анонимизированных сценариев из реальной практики: без раскрытия клиента, но с конкретным контуром задачи и результатом.

HR / Operations

3x быстрее скрининг

Автоматизация скрининга резюме

Задача: Рекрутеры тратят до 60% времени на первичный отбор.

Результат: Скрининг в 3 раза быстрее и на 40% меньше ручной проверки.

Operations

85% автообработки

Обработка документов

Задача: Ручное извлечение данных из договоров и счетов.

Результат: 85% документов обрабатываются автоматически при точности 97%.

Knowledge Management

-50% time-to-answer

Внутренние knowledge-ассистенты

Задача: Команды тратят часы на поиск данных по разрозненным системам.

Результат: Снижение time-to-answer на 50% для внутренних запросов.

ОСНОВАТЕЛЬ STIV LABS

Основатель STIV Labs

Иван Старостин - практик, который помогает превращать хаос в работающие системы на стыке процессов, архитектуры, разработки и ИИ. 20+ лет в ИТ и цифровых продуктах, из них 10+ лет - с ML, нейросетями и ИИ. Опыт охватывает крупные программы, высоконагруженные enterprise-системы, финтех и startup-среду. Сильная сторона - не просто понимать технологии, а запускать решения, которые реально работают в бизнесе и дают результат.

Фокус STIV Labs - в том, как собрать работающий процесс, сервис или систему, которые реально дают бизнес-результат.

СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ

Если задача уже понятна - можно обсудить, какой путь сработает лучше

В одних случаях нужен AI. В других - интеграция, разработка или нормальная автоматизация без лишней сложности. Начинать лучше с задачи и процесса, а не с предположения о технологии.

См. также: уровни AI-зрелости и как мы сами используем AI.