SoloWay допомагає компаніям впроваджувати безпечні AI та мультиагентні рішення з вимірюваним ROI. Ми переводимо ШІ з хаотичних експериментів у стандартні операційні процеси ваших команд.
80% AI-ініціатив зупиняються на рівні демо-прототипів через неготовність бази знань, ризики безпеки (GDPR/NDA) та саботаж співробітників. Ми працюємо інакше: досліджуємо вузькі місця департаментів, запускаємо швидкі прототипи, вимірюємо ефект у цифрах і масштабуємо лише те, що довело окупність.
Готові дізнатися, де AI зекономить вашій команді до 75% часу?
⚡ Без годинних презентацій і тиску продажів: розберемо ваші процеси й чесно скажемо, де AI дасть ефект.
Ми не продаємо розробку наосліп. Якщо для вашої задачі AI не потрібен і достатньо базової автоматизації — ми скажемо про це на старті.
Замість місяців дорогої розробки ми запускаємо швидкий прототип на контрольній групі (наприклад, 5 менеджерів і 20 реальних задач). Заміряємо час, якість і ROI, після чого приймаємо спільне рішення: Go (масштабувати), Iterate або Stop.
AI галюцинує, коли 30% документації застаріла. Ми проводимо аудит Confluence, Google Drive, Jira та CRM, усуваємо дублікати, налаштовуємо Role-Based Permissions, маскування персональних даних (GDPR/NDA) та правила Human-in-the-Loop.
Написати код — це лише 30% успіху. Ми інтегруємо AI прямо в інтерфейси вашої команди (CRM, Slack, GitLab), призначаємо внутрішніх Business/AI Owners та AI Champions, проводимо тренінги і оновлюємо стандарти роботи (SOP).
Не концепти й не презентації. Нижче — 4 реальні AI-системи власної розробки SoloWay, які щодня економлять сотні інженерних та менеджерських годин.
Almost Legit Estimator X · LightRAG + Multi-Agent Pipeline
Відтворений процес повноцінної пресейл-команди за допомогою спеціалізованих ШІ-агентів. Клієнт подає ідею чи сирі матеріали, а система формує детальну покрокову WBS-оцінку (Work Breakdown Structure), підбирає склад команди, рахує бюджет і терміни.
| Module / Tasks | Обсяг | UX/UI | Front | Back | DevOps |
|---|---|---|---|---|---|
| TOTAL HOURS (648h) | 7 модулів · 155 задач | 120h | 142h | 164h | 38h |
| ▸ UX ДИЗАЙН І ДОСЛІДЖЕННЯ | 19 tasks | 56h | — | — | — |
| ▸ UI ДИЗАЙН І ВІЗУАЛЬНА СИСТЕМА | 22 tasks | 64h | — | — | — |
| ▸ FRONTEND РОЗРОБКА | 21 tasks | — | 142h | — | — |
| ▸ BACKEND ТА АРХІТЕКТУРА | 32 tasks | — | — | 164h | — |
| ▸ DevOps ТА ІНФРАСТРУКТУРА | 19 tasks | — | — | — | 38h |
Кожну операційну проблему вашої команди ми трансформуємо у конкретний AI Use Case з інтеграцією у ваші робочі системи.
Проблема: Sales-менеджер витрачає 3 години на ручну підготовку кожного комерційного proposal.
Рішення: Генерація драфту прямо з карточки угоди в CRM. AI підтягує історію комунікації з клієнтом, прайсинг та релевантні кейси з бази знань. Менеджер лише перевіряє та відправляє.
Проблема: Команда підтримки вручну категоризує 1,500+ тікетів на місяць і довго шукає відповіді в базі.
Рішення: AI автоматично класифікує звернення, маскує чутливі дані (PII) і готує draft відповіді на основі внутрішньої документації. Агент підтверджує відправку в 1 клік.
Проблема: HR витрачає 20+ годин щотижня на первинний скринінг CV і покладається на пам'ять при підборі людей.
Рішення: AI порівнює досвід кандидатів з вимогами вакансії на основі 100% даних бази, формує об'єктивний скоринг (Match %) і готує summary для рекрутера.
Проблема: PM-и вручну зводять weekly status reports, а керівництву важко бачити реальний стан десятків проєктів.
Рішення: AI автоматично агрегує задачі з Jira, обговорення в Slack та meeting notes, формуючи щотижневий дайджест із підсвіткою ризиків та відхилень.
Проблема: Співробітники витрачають години на пошук регламентів у Confluence, Drive і HR-політиках.
Рішення: Очистка застарілої документації + корпоративний RAG-асистент з урахуванням прав доступу (permissions), який відповідає з точними посиланнями на джерела.
Проблема: 60 хвилин на кожну QA-документацію та черги на ручне розгортання тестових середовищ.
Рішення: Автогенерація тестової документації за 12 хвилин замість 60 та автоматичний деплой гілок у Kubernetes через UDS + Claude Agent.
Ми розділили повний цикл впровадження на 4 послідовні фази. Ви завжди розумієте, який артефакт отримаєте на кожному кроці і за якими критеріями ухвалюється рішення про подальші інвестиції.
Вирівнюємо розуміння можливостей і обмежень AI серед стейкхолдерів. Показуємо релевантні приклади для департаментів. Наприклад: Sales бачить, що AI — це не просто генерація листів, а й підготовка proposal, аналіз дзвінків і CRM enrichment.
Інтерв'ю та воркшопи з відділами (Sales, Support, HR, Finance, Ops, Engineering). Шукаємо bottlenecks, ручні операції та процеси з високою операційною вартістю. Формуємо структурований backlog бізнес-проблем.
Трансформуємо кожну проблему в конкретний сценарій: визначаємо користувачів, поточний і бажаний процес, роль AI (Copilot чи Automation), необхідні дані та інтеграції.
Оцінюємо кожен кейс за бізнес-ефектом, складністю інтеграцій та ризиками (legal, критичність помилки). Виділяємо Quick Wins (High Impact / Low Effort) та Strategic Bets.
Технологія вмирає, коли у неї немає господаря всередині бізнесу. Перед переходом у продакшн ми разом із вами вибудовуємо AI Ownership Model з чіткими KPI для кожної ролі.
Відповідає за кінцевий бізнес-результат та фінансовий KPI (скорочення часу на proposal зі 180 до 45 хв при збереженні конверсії).
Відповідає за розвиток сценаріїв, актуальність шаблонів та поповнення бази знань контекстом.
Відповідає за стабільність архітектури, безпеку, інтеграції з CRM/ERP та моніторинг якості моделей.
Амбасадори всередині команди: допомагають колегам опанувати інструмент і збирають фідбек для покращень.
Без годинних презентацій і тиску продажів. За 30 хвилин ми розберемо ваші поточні вузькі місця, оцінимо готовність даних і чесно скажемо, з яких Quick Wins варто почати (а де AI взагалі не потрібен).
Відповідаємо протягом робочого дня