THINKINGOS
A I L a b o r a t o r y
ENTERPRISE — УСЛУГА

AI-Native IT-отдел
15 разработчиков. 3 месяца. В 8 раз дешевле.

Классическая команда из 15 человек делает продукт 18 месяцев за 95 млн ₽.
AI-native команда из 3 человек делает тот же продукт за 3 месяца.
Их ФОТ: 4,5 млн ₽ вместо 95 млн. Наша услуга внедрения: 6,5 млн ₽.
Итого: ~11 млн ₽ вместо 95 млн.

«Если ваш CTO ещё не предложил этот подход — напишите нам. Конкуренты уже внедряют.»
4 месяца до первого продукта в продакшне

Классическая разработка убивает ваш бюджет

Посчитайте сами. Средний крупный продукт (CRM, B2B-платформа, мобильный банк) требует:

15+
специалистов: PM, QA, DevOps, фронтенд, бэкенд, архитектор
18
месяцев работы
95 млн
₽ на зарплаты, налоги и накладные
70% времени уходит на поддержку legacy, а не на новый функционал
40% времени менеджеры тратят на совещания, а не на код
Уход одного ключевого разработчика парализует проект на месяцы
Код без тестов, документации и архитектуры — типичная картина

Вывод: классическая модель разработки перестала быть эффективной. Рынок требует скорости и экономии, которые она не может дать.

AI-native команда: 3 человека, 3 месяца

Мы не предлагаем «уволить 15 человек». Мы предлагаем изменить подход.

1. Старший AI-архитектор

Team Lead. Ставит задачи агенту, проектирует архитектуру, контролирует безопасность кода, сам разрабатывает сложные модули. Не «менеджер», а ведущий инженер.

2. AI-разработчик (×2)

Full-stack оператор. Управляет кодовым агентом, проводит код-ревью, оркестрирует деплой и авто-тестирование, пишет документацию.

Кодовый агент TAO·CODER как основной инструмент
Локально развёрнутые DeepSeek V4 (Pro + Flash)
80% рутины (код, тесты, CI/CD, документация) выполняет агент
Люди занимаются архитектурой, ревью и сложными решениями

Результат: тот же продукт, в 8 раз дешевле, в 6 раз быстрее.

Цифры не врут — 84 млн ₽ экономии

ПараметрКлассический подходAI-Native подход
Состав команды15 человек3 человека
Срок разработки18 месяцев3 месяца
ФОТ (их команда)94 500 000 ₽4 500 000 ₽
Наша услуга (внедрение + обучение + менторство)6 500 000 ₽
Сервер / GPU (аренда)240 000 ₽
Итого~95 000 000 ₽~11 240 000 ₽
Экономия~83 760 000 ₽

Важно: 6 500 000 ₽ — это наша услуга. ФОТ своей команды (4 500 000 ₽ за 3 месяца) заказчик платит сам — как и раньше. Разница в том, что людей в 5 раз меньше, а продукт готов в 6 раз быстрее.

Даже при покупке собственного сервера за 7 млн ₽ — вы всё равно экономите 77 млн ₽.

Новая парадигма — никакого классического разделения труда

В AI-native команде нет «архитектора, который не пишет код» и «разработчика, который не думает об архитектуре». Каждый делает и то, и другое.

1. Старший AI-архитектор (Team Lead)

Ставит задачи агенту, проектирует архитектуру, контролирует безопасность кода, сам разрабатывает сложные модули. Не «менеджер», а ведущий инженер.

2. AI-разработчик (Full-stack оператор)

Управляет кодовым агентом, проводит код-ревью, оркестрирует деплой и авто-тестирование, пишет документацию.

Ключевое: все взаимозаменяемы. Нет ситуации «Петя уволился — фронтенд встал».

Работает с любым кодом

«У нас 10-летний монолит на Java, 500K строк» — это не проблема. TAO·CODER не требует переписывания legacy. Он работает с существующим кодом, изучает его через bounded context и pipeline, и встраивается в текущий стек без простоев.

Мы не предлагаем «выбросить всё и написать заново». Мы предлагаем сделать существующую команду в 20 раз эффективнее.

Ваши данные не покидают контур

Zero telemetry

TAO·CODER не собирает логи, код, промпты — всё локально.

On-premise LLM

DeepSeek V4 разворачивается на ваших серверах или в защищённом облаке.

Compliance-ready

Архитектура готова к SOC2, ISO 27001, HIPAA — проходите аудит без доработок.

Open-source модели

Никакого vendor lock-in, полный технологический суверенитет.

Варианты железа

5–7 млн ₽
единоразово — сервер в дата-центре для жёсткого комплаенса
70–80 тыс. ₽
/мес — GPU в защищённом облаке для быстрого старта

4 месяца до первого продукта

1

Аудит и отбор команды

1–2 недели

Готовый план, выделены 3 человека

2

Инфраструктура

2–3 недели

LLM и TAO·CODER работают на ваших серверах

3

Обучение и пилот

~3 месяца

Первый продукт от идеи до продакшна

~4 месяца
Работающая AI-native команда

Мы отвечаем за результат

РискРешение
Галлюцинации ИИСтарший архитектор проводит финальное ревью кода. ИИ не принимает решений.
Безопасность данныхOpen-source модели + закрытый контур. Утечка исключена архитектурно.
Саботаж сотрудниковПовышение зарплаты до рыночного уровня AI-специалистов. Переобучение — добровольно.
Сбой провайдера LLM2–3 провайдера в горячем резерве. Переключение — минуты.
Не получится?Первый продукт в продакшне — или мы дорабатываем бесплатно до результата.

Прозрачная цена — никаких скрытых платежей

6 500 000 ₽

(с налогами, без НДС) — наша услуга

В стоимость услуги входит:

  • Внедрение LLM и TAO·CODER на инфраструктуре заказчика
  • Обучение команды методологии (Action Learning)
  • Кураторство старшего ментора на время пилота
  • Первый продукт в продакшне под нашим управлением

Что заказчик платит отдельно:

  • ФОТ 3 своих сотрудников: ~4 500 000 ₽ за 3 месяца
  • Железо: покупка сервера 5–7 млн ₽ или аренда GPU 70–80 тыс. ₽/мес
СтатьяСумма
ФОТ 3 чел × 3 мес (платят сами)4 500 000 ₽
Наша услуга (внедрение + обучение + менторство)6 500 000 ₽
Железо (опционально, аренда)от 240 000 ₽
Всего~11 240 000 ₽
Классический подход (15 чел × 18 мес)95 000 000 ₽
Экономия~83 760 000 ₽

Конкуренты уже внедряют
AI-native подход

Если ваш CTO ещё не предложил этот план — возможно, он просто не успел изучить вопрос. Отправьте ему ссылку на эту страницу. Или напишите нам — мы пришлём презентацию для совета директоров.

Каждый месяц промедления — это 4,4 млн ₽ переплаты классической команде. Конкуренты не ждут.