Где экономика
Какой этап теряет скорость, маржу или управляемость — и что именно должен изменить AI.
AI TRANSFORMATION FOR COMPLEX B2B
AI-трансформация сложного B2B — от заявки до исполнения
Вместе с собственником выбираю один дорогой повторяемый процесс, собираю пилот на реальных данных и показываю эффект, ограничения и решение о масштабировании.
FIAL.TECH / PILOT LOGIC CONTROLLED SCOPE
01PROCESSОдин дорогой повторяемый контур
02BASELINEВремя · ошибки · ручной труд
03PILOTAI · правила · human review
DECISION PACK
Рабочий фрагмент · метрики · риски · планНа выходе — не обещание автоматизации, а основание принять решение: масштабировать, доработать или остановить.
BUSINESS PROBLEMBOUNDED PILOTSCALE / STOP
Один процесс, не весь холдингОграниченный контур с понятным владельцем
Эффект до масштабированияСравниваем baseline и результат пилота
Контроль остаётся у бизнесаКритические решения подтверждает человек
READY · PUBLIC DIGIPILOT · AI REVENUE SYSTEMSR&D · BUSINESS OPERATIONSCONTRIBUTION · STEP-ГРАФREADY · PUBLIC DIGIPILOT · AI REVENUE SYSTEMSR&D · BUSINESS OPERATIONSCONTRIBUTION · STEP-ГРАФ
B2Bопыт продаж, продукта и производства
25+опыт управления командой
READYDIGI готов к внешнему тесту
CONTROLhuman review критических результатов
Результат для руководителя
Не “внедрение AI”. Проверенное изменение конкретного процесса.
Пилот отвечает на четыре управленческих вопроса до того, как компания вкладывается в масштабную интеграцию.
Что реально работает
Рабочий фрагмент на примерах компании, а не презентация и не лабораторный демо-сценарий.
Где границы
Ошибки, неизвестные данные, роли людей, права системы и условия безопасной эксплуатации.
Что делать дальше
Решение с доказательствами: масштабировать, точечно доработать или не продолжать.
Почему именно я
Знаю, где AI ломается о реальный бизнес.
Я пришёл в AI не из презентационного консалтинга: мой базовый опыт — сложные продажи, продукт, производство, CRM, исполнение обязательств и управление командой.
Говорю на языке выручки
Понимаю путь от привлечения и квалификации до подбора, предложения, переговоров и follow-up.
Вижу цену исполнения
Связываю обещание клиенту с продуктом, производством, документами, сроками, ответственностью и маржой.
Сам проектирую систему
Перевожу процесс в данные, правила, инструменты, проверки и управляемые действия — с явными границами AI.
Business systems literacy
Понимаю бизнес как сквозную цепочку — от привлечения клиента до исполнения обязательств и управленческого контроля.
AI имеет смысл только тогда, когда меняет конкретный переход между людьми, данными и решениями. Поэтому сначала я разбираю сам бизнес-контур.
01Привлечение+
ICP, оффер, каналы, контент и качество входящего спроса.
Качество лида · конверсия в диалог02Продажа+
Квалификация, CRM, подбор, предложение, переговоры и follow-up.
Скорость ответа · конверсия · цикл сделки03Продукт и проект+
Требования, спецификации, ценность, проектные решения и согласования.
Покрытие требований · срок решения04Производство+
Комплектация, передача заказа, ограничения, себестоимость и загрузка.
Ошибки · срок · отклонение себестоимости05Исполнение+
Поставка, монтажный или сервисный контур, документы и обязательства.
On-time · переделки · полнота документов06Управление+
Статус, ответственность, узкие места, экономика и решения собственника.
Маржа · прогноз · время управленческого циклаЧто измеряем в AI-пилотеНе обещания.
Изменение процесса.
Изменение процесса.
- 01Время ответа
- 02Конверсия этапов
- 03Время полного цикла
- 04Покрытие данных
- 05Критические ошибки
- 06Минуты human review
- 07Маржа процесса
- 08Исполнение в срок
Кейсы и проверяемые факты
Что было сделано, в каком масштабе и с каким результатом
Здесь отдельно отмечено, что уже работает, что подтверждено артефактами, а что пока находится в оценке. Без подмены пилота готовым внедрением.
Программа проектирования сложного инженерного оборудования
- Задача
- Ускорить включение оборудования в проект: быстро рассчитать нужную конфигурацию, исключить несовместимые компоненты и получить готовую геометрию со спецификацией.
- Моя работа
- Участие в разработке архитектуры программы: параметрические компоненты, точки соединения, варианты, правила совместимости, переиспользуемые подграфы и экспорт STEP.
- Результат
- Вместо ручной сборки каждого варианта проектировщик получает воспроизводимый путь от требований объекта до рассчитанной модели. Производитель может быстрее готовить нестандартные конфигурации и передавать их в проектную работу.
161активная CAD-модель
43категории компонентов
47переиспользуемых подграфов
731узел внутри подграфов
Цифры получены из обследованного API-контура. Ускорение — целевой коммерческий эффект; время до и после ещё должно быть измерено на реальных проектных заданиях.
DIGI — полноценный AI-сотрудник
- Задача
- Снять с собственника часть интеллектуальной и операционной работы, не потеряв контекст, контроль и ответственность за результат.
- Моя работа
- Спроектирован единый Telegram-вход, за которым находятся задачи, память компании, инструменты, подтверждения и контроль исполнения.
- Результат
- DIGI принимает поручения, выполняет доступную работу и возвращает результат с понятным статусом. Если не хватает полномочий или данных — эскалирует точный вопрос Ивану, а не изображает выполнение.
1единая точка входа
4слоя: задача, контекст, исполнение, контроль
READYконтур подготовлен к внешнему тесту
Публичный вход и изолированный сценарий квалификации подготовлены к внешнему тесту; коммерческий эффект не заявляется без baseline клиента.
ИИнженер — автоподбор оборудования ОВ
- Задача
- Сократить ручной путь от спецификации или ТЗ до понятных вариантов оборудования, вопросов заказчику и черновика коммерческого предложения.
- Моя работа
- Собран закрытый продуктовый контур: спецификация → извлечение требований → уточняющие вопросы → подбор → проверка совместимости → два варианта → подтверждение человеком.
- Результат
- Есть интерактивный внутренний MVP для быстрых расчётов и демонстрации сценария. Он не публикуется как готовый сервис: каталоги, цены, наличие и инженерные правила требуют подтверждённых источников.
6шагов от ТЗ до результата
2варианта подбора на выходе
1обязательная проверка человеком
MVPзакрытый интерактивный прототип
Показан продуктовый сценарий, а не обещание полностью автономного проектирования. Финальное решение, цена и наличие остаются за инженером.
Выбранные проекты
От диалога — к работающей системе
Каждый проект решает конкретный процесс. Статус показывает, что уже работает, а что находится в разработке.
01
Рабочая система
DIGI — AI-сотрудник собственника
Принимает задачу обычным сообщением, разбирается в контексте компании, выполняет разрешённую работу и возвращается не с рассуждениями, а с результатом, доказательствами или точным вопросом к руководителю.
История, метрики и результат
Начинался как личный AI-ассистент в Telegram. Затем вокруг диалога появились отдельные задачи, память, инструменты, подтверждения и доказательства выполнения. Сейчас выделен изолированный публичный контур для внешних обращений.
1единая точка входа
4слоя управления задачей
PUBLICконтур внешнего теста
DIGI уже принимает поручения и возвращает результат или точный блокер. Коммерческий эффект будет измеряться отдельно на процессе первого клиента.
ВходПоручение собственника, контекст, документы и доступные инструменты
РезультатВыполненная задача, проверяемый результат и следующий управленческий шаг
ГраницаДеньги, публикации и другие критические действия — только после подтверждения
02
Проектирование и пилоты
AI-трансформация сложного B2B
Единый контур от входящего обращения и CRM до квалификации, экспертной обработки, коммерческого предложения и повторных касаний.
История, метрики и результат
Направление выросло из практической работы со сложной B2B-цепочкой: маркетинг, CRM, продажи, экспертный подбор, предложение и контроль исполнения. Универсальное ядро отделяется от правил конкретной компании.
7этапов сквозного контура
1процесс на первый пилот
BASELINEдо масштабирования
На выходе пилота компания получает рабочий фрагмент, измерения, карту ограничений и решение: масштабировать, доработать или остановить.
ВходОбращения, переписка, CRM и продуктовые данные
РезультатКвалифицированная задача, подбор, КП и follow-up
ГраницаКонтур проектируется под правила конкретной компании
03
Закрытый внутренний MVP
ИИнженер — быстрый подбор оборудования ОВ
Внутренний продукт для разбора спецификаций и технических заданий: извлекает требования, задаёт недостающие вопросы и готовит варианты оборудования к проверке инженером.
История, метрики и результат
Продукт появился из повторяющейся инженерной задачи: разобрать спецификацию, заметить недостающие параметры и быстро подготовить варианты к проверке специалистом.
6шагов от ТЗ к результату
2варианта подбора
1обязательная проверка
Интерактивный внутренний MVP показывает весь сценарий. Достоверность цены, наличия и инженерного решения пока остаётся ответственностью человека.
ВходСпецификация, чертёж, ТЗ или запрос заказчика
РезультатСтруктурированный бриф, варианты подбора и список неизвестных данных
ГраницаВнутренний MVP: финальный выбор, цена и наличие подтверждаются человеком
04
Участие в разработке
Параметрическое проектирование инженерного оборудования
Программа собирает сложное изделие из унифицированных компонентов по параметрам, выбранным вариантам и правилам совместимости — для быстрого расчёта и включения оборудования в проектную работу.
История, метрики и результат
Архитектура строилась вокруг сборки сложного оборудования из унифицированных компонентов: параметры, варианты, точки соединения и правила совместимости превращаются в воспроизводимый граф проектирования.
161активная CAD-модель
47переиспользуемых подграфов
731узел внутри подграфов
Проверен путь к рассчитанной сборке, спецификации и STEP-геометрии. Ускорение проектирования остаётся целевым эффектом до замера на реальных заданиях.
ВходТребования проекта, параметры изделия и допустимые варианты компонентов
РезультатРассчитанная конфигурация, сборка, спецификация и STEP-геометрия для проекта
ГраницаТекущий контур автоматизирует конфигурацию и геометрию; инженер подтверждает применимость решения
Визуальные артефакты
Не стоковые обещания. Следы реальной разработки.
Сейчас в работеAI × BUSINESS
Соединить продажи, операции и сложную экспертизу в воспроизводимые AI-контуры с понятными границами ответственности.
Посмотреть направленияПрактические направления
Где AI становится системой
Не автоматизация ради автоматизации. Каждый контур должен менять конкретный процесс, создавать проверяемый результат и оставлять управление у бизнеса.
01 / REVENUEAI Revenue SystemsЗаявки, квалификация, CRM, подбор, предложения и follow-up.
02 / OPERATIONSAI OperationsДокументы, задачи, согласования, память и контролируемое исполнение.
03 / R&DAI Engineering & R&DРасчёты, конфигураторы, STEP и новые AI-инструменты для проектной работы.
Инженерные проекты — моя доказательная среда и источник сложных задач, но не граница применения системы.
Опыт трансформации
AI-контур сложной B2B-компании
Обезличенная карта трансформации: от первого контакта до управляемого коммерческого процесса.
01Маркетинг
02CRM
03Квалификация
04Подбор
05КП
06Follow-up
07Контроль
Моя роль
Продуктовая архитектура, описание процессов, разработка AI-контуров и координация внедрения.
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ СТЕК
Не продаём одну модель.
Собираем работающий контур.
Выбор технологии зависит от задачи, чувствительности данных, скорости и экономики. Архитектура остаётся заменяемой и управляемой.
Обсудить архитектуруMODELS
Модели под задачу
OpenAI / ChatGPT / Codex, MiniMax и DeepSeek — в проверенных рабочих контурах. Claude и Qwen — как подключаемые альтернативы без привязки системы к одному поставщику.
AGENT RUNTIME
Агенты и управление
Hermes выполняет работу, Digi Core держит задачи, права, решения и доказательства. n8n связывает каналы и системные события.
INTEGRATIONS
Каналы и системы
Telegram, MAX, API и webhooks. Подключение CRM, 1С и внутренних сервисов проектируется вокруг реальных прав и потоков данных.
DELIVERY
Разработка и инфраструктура
Python, TypeScript, React / Next.js, Docker, PostgreSQL и Cloudflare — от прототипа до изолированного production-контура.
Подтверждённый стек отделён от подключаемых опций: мы не выдаём логотипы за работающую интеграцию.
Regulated AI
AI для контуров, где данные нельзя отдавать наружу.
Проектирую on-premise и private-cloud решения: локальные или разрешённые модели, разграничение прав, журнал действий и ручное подтверждение чувствительных операций.
Архитектура вокруг фактических систем, потоков данных и требований к размещению.
Права, согласования, журнал работы и понятная ответственность человека.
Учёт требований 152-ФЗ после обследования состава данных и модели угроз.
Безопасный первый шаг
Один процесс. Реальные данные. Измеримый результат.
Выбираем контур
Находим один повторяемый процесс с заметной ценой задержки, ошибки или ручной работы.
Фиксируем до
Определяем входные данные, владельца процесса, текущие метрики и критерии приёмки.
Собираем и проверяем
Проводим реальные примеры через AI-контур, фиксируем ошибки и объём human review.
Принимаем решение
Передаём рабочий фрагмент, измерения, карту рисков и сценарий масштабирования.
FOUNDER · BUILDER
Иван Фиалковский
Соединяю язык собственника, коммерции, производства и AI.
Поэтому начинаю не с модели или интерфейса, а с места, где компания теряет скорость, деньги или контроль — и отвечаю за архитектуру решения лично.
Исполнитель по договоруИП ФИАЛКОВСКИЙ
ИВАН ВАДИМОВИЧ
ИВАН ВАДИМОВИЧ
ИНН 504796899008
Диагностика, пилоты и разработка могут оформляться по договору, счёту и закрывающим документам.
Проектные продажи, продукт, производство, CRM, коммерческие процессы и опыт управления командой 25+.
Проектирую системы, которые держат контекст, вызывают инструменты и возвращают проверяемый результат.
Лично связываю бизнес-задачу, пилот, измерения, ограничения и следующий инвестиционный шаг.
Полевые заметки
Не пересказываю AI-новости. Разбираю, что работает в реальных процессах.
Архитектура
Все полевые заметки Почему сложному B2B недостаточно подключить чат-бота
Диалог — лишь интерфейс. Рабочая AI-система должна знать состояние процесса, правила, полномочия и критерии готовности результата.
7 минут ПрактикаКак выбрать первый процесс для AI-трансформации
Первый пилот должен быть достаточно ценным для бизнеса, но достаточно ограниченным, чтобы его результат можно было проверить.
8 минут СистемыКак AI превращает входящий запрос в проверяемый результат
Практическая схема: от письма, ТЗ или спецификации до структурированного результата, который может принять ответственный человек.
9 минутГде бизнес теряет скорость, деньги или контроль?
На связиНачнём с одного процесса — и проверим, нужен ли ему AI.
Иван Фиалковский · личное участие в разбореМожно поговорить с Иваном напрямую
DIGI — это вход и сбор контекста, а не замена Ивану. Напишите кратко о процессе и оставьте удобный способ связи — дальше можно договориться о личном звонке с Иваном.
Написать DIGI Написать в MAX Позвонить Ивану: +7 915 022-56-15Написать на почту: info@fial.techDIGI быстро соберёт контекст задачи. Для предметного разговора можно связаться с Иваном напрямую.