Для бізнесу
Найчастіші питання від власників і керівників, які думають про AI.
З чого взагалі починати, якщо AI ми ніколи не пробували?
З discovery-сесії — вона безкоштовна, 30 хвилин. Я слухаю про ваші процеси і кажу чесно: чи є тут щось для AI взагалі, або ще зарано. Нерідко чесна порада — спочатку навести лад у CRM і процесах, а вже потім думати про автоматизацію.
Ви робите впровадження чи тільки радите?
Зі мною ви будуєте стратегію: де AI дає важіль, що робити першим, який план на 6–12 місяців. Саме впровадження ведуть команди моїх брендів — Auspex (CRM і процеси) та Grow2.ai (AI-агенти). Туди передається готовий бриф, тож пояснювати все наново не доведеться.
Скільки це коштує?
Advisory має три рівні: разова консультація $300–500, AI-стратегія $1.5–3K (проєкт), advisory-retainer $2–4K/міс. Точну цифру називаю після короткого брифу. Вартість впровадження оцінюють команди Auspex/Grow2 окремо — під конкретну задачу.
Скільки часу це займає?
Консультація — один дзвінок на 90 хвилин плюс підготовка. Стратегія — 2–3 робочі сесії протягом кількох тижнів, на виході документ. Терміни впровадження залежать від задачі — їх чесно оцінює команда відповідного бренду після discovery.
Хто володіє результатами роботи?
Ви. Документ-стратегія, карта пріоритетів, бриф на впровадження — ваші. У проєктах впровадження так само: код, промпти й архітектура передаються клієнту. Не хочу бути «єдиною людиною, яка знає, як виправити».
А що з конфіденційністю даних?
NDA — без проблем, за вашим шаблоном чи моїм. У проєктах дані клієнта не використовуються для навчання моделей, а архітектура будується з урахуванням ваших вимог до зберігання — аж до on-premise, якщо це справді потрібно.
Про курси
Що з навчанням і коли буде курс.
У вас є курси?
Поки що ні — і я не вдаю, що є. Готується перший курс: практична робота з Claude Code, від щоденних задач до власних агентів. Залиште email на сторінці курсів — повідомлю про старт першим.
Що робити, поки курсу немає?
Читайте блог і кейси — там реальна практика з цифрами і граблями. Підпишіться на розсилку: 2–3 листи на місяць, конкретні промпти і чесні думки. Час від часу проводжу вебінари — анонси будуть у розсилці.
Технічне
Стек, інтеграції, обмеження. Для тих, хто розбирається.
Яким стеком ви користуєтеся?
Основна LLM — Claude (Sonnet 4.6), оркестрація — Claude Code з кастомними скілами. RAG — векторні бази плюс графи знань для довгострокової пам'яті агентів. Інтеграції — через API та n8n. Усе pragmatic: якщо у вас вже є інший стек — підлаштуюся.
Чи можна на open-source LLM (Llama, Mistral)?
Так, якщо є вагомі причини: критична конфіденційність, дуже високі обсяги, офлайн-режим. У звичайних кейсах Claude виходить дешевше і якісніше. Але я не релігійний — обираю те, що краще для конкретної задачі.
Як ви боретеся з галюцинаціями?
Три рівні: 1) supervisor-агент (LLM-as-judge) перевіряє відповіді проти бази знань; 2) політика «не знаю — переадресуй людині» прописана в системному промпті; 3) regression-тести на реальних діалогах, які проганяються при кожному оновленні промпта. Це не магія, а інженерна дисципліна.
Чи робите інтеграції з CRM — Bitrix24, amoCRM, Salesforce?
CRM — рідна територія: Bitrix24 (хмара і коробка), Uspacy, amoCRM, Monday.com, Salesforce — це профіль Auspex, де таких проєктів за роки понад тисячу. Екзотичні системи — покажу чесну оцінку на discovery.
Не знайшли відповідь?
Напишіть на hello@amaryasov.expert або у Telegram — відповім.