Дело Диджитал — продуктовая студия. Создаём собственные AI-продукты (Keystone, Берегиня) и помогаем командам встраивать AI как корпоративный процесс с измеримым качеством и управляемой автономностью.
Сегодня AI в командах — это частная инициатива. Каждый сам настраивает Cursor, пишет свои промпты, выбирает, каким правилам следовать. На уровне отдельного человека это даёт ускорение. На уровне компании — разнородный, неуправляемый процесс без корпоративного стандарта качества.
Мы строим иначе. Сверху вниз: корпоративные стандарты → guardrails по аспектам → AI-инструменты, привязанные к guardrails. Действие AI вне guardrails невозможно по построению. Контроль качества переходит из зоны личной ответственности разработчика на уровень корпоративного процесса — измеримо и аудируемо.
Не «попробовать AI». Управлять им как производственным контуром.Мы не продаём слайды. Каждый продукт развёрнут в проде с реальными пользователями. Подход, который мы передаём клиентам, мы сами применяем у себя.
Конвейер AI-агентов поверх вашего Jira: аналитик, архитектор, декомпозитор, разработчик, тестировщик, тех. писатель. Декларативные workflow, полная аудируемость в трекере, адресный доступ AI к данным.
Подробнее →Голосовой Telegram-бот, который защищает от схем мошенников: распознаёт паттерны звонков-обманов, мгновенно уведомляет близких, общается простым языком. Антискам-детектор + GigaChat + Yandex SpeechKit.
Открыть в Telegram →Программа поэтапная. Клиент может выйти на любой границе фаз без ущерба для уже накопленной ценности. Отчёт об аудите остаётся самостоятельным артефактом даже при отказе от продолжения.
6 рабочих недель + резерв. Снимаем фактуру по 15 аспектам, замеряем baseline в четырёх группах метрик, формируем стартовый каркас guardrails и детальный план программы.
Сквозная аналитика от продуктовых требований до декомпозиции. Шаблоны артефактов, gate-критерии, RACI, регламенты приёмки. Обучение PM, аналитиков, операционных руководителей.
Развёртывание Keystone, подключение конвейера агентов в SDLC, унификация AI-инструментов разработчиков под единый корпоративный стандарт guardrails.
Обучение по ролям, регламент актуализации guardrails, передача методички, prompt-репозитория и конфигураций. Внутренний лид программы со стороны Клиента принимает владение.
Не методика, а исполнительный движок. Встраивает AI-агентов прямо в существующий рабочий процесс через Jira, Confluence, Telegram, Redis и Kubernetes — без замены или дублирования.
Каждый аспект проходит цикл независимо. Один и тот же конвейер может одновременно содержать стадии на разных этапах. Управляемое масштабирование без необходимости переходить ко всему сразу.
Готовит черновик, вариант, гипотезу. Не выполняет действия в прод-системах автономно. AI ускоряет рутину и снижает overhead на ключевых ролях.
Самостоятельно выполняет рутинные операции, фиксирует артефакты в трекере. Эскалирует пограничные случаи через явные точки human-in-the-loop.
Закрывает стадию по инструкции, включая решения в рамках guardrails. Guardrails аспекта становятся единственным контуром контроля действий AI.
Программа спроектирована так, что Клиент может выйти на любой границе фаз без ущерба для уже накопленной ценности. Прозрачность, обратимость, корпоративный стандарт качества — встроены в архитектуру подхода, не декларации.
Никакие архитектурные или процессные решения не предлагаются до завершения аудита. Baseline в четырёх группах метрик — это страховка для обеих сторон.
По умолчанию у агента нет доступа ни к одному источнику данных. Разрешения адресные. Корпоративный стандарт качества AI-вывода не декларируется, а реализуется в архитектуре.
Программа заканчивается не нашим уходом, а тем, что внутренний лид со стороны Клиента полностью принимает владение. Артефакты остаются у Клиента в любой точке выхода.
Расскажите, что вас интересует — продукт Keystone, программа AI-трансформации или партнёрство по Берегине. Ответим в рабочее время и предложим формат разговора.