Классическая автоматизация
Интеграции, рабочие процессы, обработка документов, CRM- и back-office процессы, устранение ручных операций и лишних передач между этапами.
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
Мы работаем на стыке процессов, разработки и AI. Не продаём “ИИ ради ИИ” и не тянем туда, где достаточно нормальной автоматизации.
Кастомная разработка
Внутренние сервисы, клиентские кабинеты, API, web-продукты, админки и прикладные системы под конкретную задачу.
AI-автоматизация
Сценарии для продаж, поддержки, операций, процессов работы со знаниями и других участков, где ИИ реально даёт измеримый эффект.
Архитектура и запуск
Разбор задачи, проектирование решения, запуск, передача в работу и путь от пилота к рабочему контуру.
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.
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.