No access to Obsidian vault from this session — proceeding directly with the document.

---

# Внутренний документ позиционирования
**Статус:** Внутренний. Не для клиентов. Версия 1.0 — май 2026**
**Команда:** 3 человека — IT-инженеры, AI-разработчики**

---

## Одна строка, которую мы обязаны знать наизусть

> **Мы строим Implementation Layer — слой, без которого корпоративный AI не работает в production.**

Не модели. Не чат-боты. Не консалтинг. Инфраструктура исполнения.

---

## ## Наш ICP (Ideal Customer Profile)

### Профиль компании

| Параметр | Значение |
|---|---|
| Размер | 50–500 сотрудников |
| Структура владения | PE-backed (портфельная компания фонда прямых инвестиций) |
| География | Европа |
| Стадия AI-зрелости | Экспериментировали с AI, но не вывели в production |
| Типичные боли | "Купили ChatGPT Enterprise / Copilot, но ROI нулевой" |

### Кто внутри компании принимает решение

**Экономический покупатель (Economic Buyer):**
Операционный директор (COO) или CEO. Видит AI как способ сократить операционные расходы или ускорить рост без найма. Думает в категориях EBITDA, а не технологий.

**Пользователь/чемпион (Champion):**
Head of Operations, CTO или старший менеджер проекта. Уже пробовал что-то автоматизировать. Устал от того, что "пилоты не масштабируются". Хочет решение, которое работает, а не презентацию о возможностях AI.

**Блокер:**
IT-директор или CISO — волнуется о безопасности данных, audit trails, compliance. Именно поэтому наш Audit Trail — это не опция, это часть базового продукта.

### Психографика

Идеальный клиент думает примерно так:
- *"Мы уже потратили €50k на консультантов, которые сделали PoC. Ничего не работает в production."*
- *"Мы не хотим строить AI-команду внутри — это слишком долго и дорого."*
- *"Нам нужен кто-то, кто просто сделает это и передаст нам."*
- *"Наш PE-спонсор давит на нас — нужен результат за квартал."*

### Типичные вертикали внутри PE-портфелей

- **Business Services** — аутсорсинг бухгалтерии, HR, IT-support: обработка тикетов, онбординг, reconciliation
- **Специализированная логистика** — freight-брокеры, 3PL: котировки, документооборот, претензии
- **Healthcare Operations** — частные клиники, лабы: intake, billing, prior auth
- **Industrial / Field Services** — HVAC, строительство: сметы, отчёты с объектов, scheduling
- **Financial Services Ops** — факторинг, лизинг: андеррайтинг, KYC, collections

### Красные флаги (не наш клиент)

- Стартап без устоявшихся операционных процессов — нечего автоматизировать, нет Business Objects
- Enterprise 5000+ сотрудников — слишком долгий цикл продаж, нужна большая команда
- Компания без PE-давления и без срочности — мотивация купить очень низкая
- CTO хочет "поиграться" — не хочет production, не хочет handoff
- Ожидают "волшебную кнопку AI" без изменения процессов

---

## ## Наш моат

**Почему нас сложно скопировать.**

### 1. Business Object Mapping — это навык, который нарабатывается итерациями

Любой разработчик может написать агента на LangChain за неделю. Никто не может за неделю научиться правильно идентифицировать Business Objects в незнакомой вертикали, моделировать их состояния и строить эвалы, которые отражают реальный бизнес-риск.

Мы уже прошли этот путь в нескольких доменах. Каждый новый проект добавляет паттерны в нашу библиотеку.

### 2. Eval infrastructure — это актив, который накапливается

Наши evals — это не unit-тесты. Это поведенческие тесты, привязанные к конкретным бизнес-объектам и бизнес-рискам. После 5–6 проектов в одной вертикали у нас есть eval-suite, который никакой конкурент не воспроизведёт быстро. Это барьер, который растёт со временем.

### 3. Audit trail — compliance by design

Большинство AI-агентов — чёрные ящики. Наш подход: каждое решение агента логируется с обоснованием, входными данными, версией модели, временной меткой. Это не просто удобство — это требование регуляторов и PE-фондов, которые готовятся к exit и хотят чистую due diligence.

### 4. Forward deployed модель — мы работаем изнутри

Мы не отправляем спецификации и ждём. Мы embed в команду клиента на срок спринта. Это значит, что мы понимаем операционную реальность лучше, чем любой консультант, который видел только PowerPoint.

### 5. PE-канал как network effect

Один PE-фонд — это 10–30 портфельных компаний с похожими операционными паттернами. Когда мы вошли в один портфель и показали результат, PE-партнёр сам рекомендует нас следующей портфельной компании. Это канал, который генерирует себя сам. Войти в него снаружи — очень сложно.

### Честный анализ: где мы уязвимы

- Крупные SI (Accenture, BCG Platinion) могут зайти в этот рынок с большими командами
- Но: их минимальный чек — €500k+. Наш ICP для них невидим.
- AI-стартапы с no-code платформами (Relevance AI, Cogent) давят снизу
- Но: они не делают end-to-end production. Они продают инструменты, не результат.
- Инхаус-команды клиентов
- Но: это занимает 12–18 месяцев и стоит дороже нашего ретейнера в пересчёте на 1 workflow.

---

## ## Как мы продаем PE

### Ключевой тезис для PE-партнёра

PE-фонды давят на портфельные компании по одному вектору: **операционная эффективность до exit**. AI — самый быстрый способ поднять EBITDA-маржу без найма. Но они знают, что 70% AI-проектов не выходят из pilot. Мы решаем именно эту проблему.

### Точка входа

Не через портфельную компанию. Через **Operating Partner** или **Value Creation Team** фонда.

Operating Partner — это человек, чья работа: помочь портфельным компаниям расти. Он ищет проверенных исполнителей, которых можно рекомендовать по всему портфелю. Если мы становимся его "go-to AI implementation vendor" — поток сделок обеспечен.

### Скрипт первого разговора с PE Operating Partner

**Открытие:**
> "Мы работаем исключительно с PE-backed операционными компаниями. Наша специализация — вывести AI-автоматизацию из pilot в production за 6–8 недель. Не консалтинг, не PoC — рабочий агент в production с evals и audit trail."

**Квалификация:**
> "Расскажите — в каких портфельных компаниях вы сейчас видите наибольшее давление на операционную маржу? Где люди делают руками то, что выглядит как повторяющийся процесс?"

**Дифференциация:**
> "Большинство AI-вендоров продают вам доступ к модели или делают PoC. Мы делаем другое: мы картируем ваши бизнес-объекты — тикеты, сделки, инвойсы — и строим агента, который работает с ними end-to-end. Со всеми логами, которые нужны для due diligence."

**Якорный оффер для PE:**
> "Предлагаю начать с бесплатного 2-часового workflow mapping session для одной портфельной компании. Вы увидите конкретный список workflows с оценкой ROI. Если понравится — делаем Audit за 2 недели."

### Метрики, которые интересуют PE (говорим их языком)

| Наша метрика | Язык PE |
|---|---|
| Workflow автоматизирован | FTE savings / avoided headcount |
| Время на обработку -70% | Processing time → throughput capacity |
| Ошибки агента < 2% | Error rate → compliance risk reduction |
| Audit trail полный | Clean audit log → due diligence ready |
| 3 новых workflow за квартал | Continuous improvement → EBITDA trajectory |

### PE Playbook (последовательность)

```
1. Найти Operating Partner / Value Creation Director фонда
2. Бесплатный 2h workflow mapping session → показать ROI
3. Audit (€8k) в первой портфельной компании
4. Sprint (€35–60k) → результат за 6 недель
5. Retainer (€8k/month) → ongoing value
6. Operating Partner видит результат → рекомендует следующей компании
7. Переговоры о preferred vendor agreement для всего портфеля
```

---

## ## Возражения и ответы

### Возражение 1: "Мы уже пробовали AI — ничего не получилось"

**Что за этим стоит:** Клиент купил ChatGPT Enterprise или заплатил консультантам за PoC. Получил красивую демонстрацию, которая не выжила в production.

**Ответ:**
> "Именно поэтому мы существуем. 90% AI-проектов падают не из-за плохой модели — они падают потому что нет Implementation Layer: нет evals которые проверяют, что агент работает правильно, нет audit trail который показывает что именно он сделал, нет handoff который позволяет команде это поддерживать. Мы строим именно этот слой. Покажите мне ваш предыдущий проект — я скажу вам конкретно, где он сломался."

### Возражение 2: "Это дорого. Мы можем нанять фрилансера дешевле"

**Что за этим стоит:** Клиент не понимает разницу между "агент написан" и "агент работает в production".

**Ответ:**
> "Фрилансер напишет агента за €5–10k. Это реально. Но через 3 месяца вы придёте к нам с той же проблемой: агент галлюцинирует на edge cases, нет логов, никто не знает как его менять. Наш Sprint стоит €35–60k, но в него входит: eval-suite который тестирует 50+ сценариев, полный audit trail, документация и обучение команды. Это не агент — это production-ready система. Разница как между прототипом и продуктом."

### Возражение 3: "У нас нет времени на 6-недельный проект"

**Что за этим стоит:** Страх отвлечь команду. Или непонимание, что от них требуется.

**Ответ:**
> "От вашей команды нам нужно: 2 часа в неделю на синхронизацию и доступ к одному предметному эксперту для валидации решений агента. Мы работаем forward-deployed — то есть мы делаем работу, не ваша команда. За 6 недель вы получаете работающую систему. Альтернатива — строить самостоятельно 12–18 месяцев."

### Возражение 4: "Мы не хотим зависеть от внешнего вендора"

**Что за этим стоит:** Страх vendor lock-in. Или плохой предыдущий опыт с аутсорсом.

**Ответ:**
> "Правильный страх. Именно поэтому наш deliverable — это не только работающий агент, но и полная документация, обученная команда и открытый код. После Sprint ваша команда может поддерживать систему самостоятельно. Retainer — это не lock-in, это опция: если хотите продолжать итерации с нами — мы здесь. Если хотите взять управление внутрь — мы передадим всё что нужно."

### Возражение 5: "AI небезопасен для наших данных"

**Что за этим стоит:** Реальный compliance-риск, особенно в финансовых и healthcare-вертикалях.

**Ответ:**
> "Это самое важное возражение и мы относимся к нему серьёзно. Три вещи: первое — мы проектируем под минимальный data footprint, агент видит только то, что ему нужно. Второе — весь audit trail позволяет ответить на вопрос 'что именно агент сделал с этими данными' в любой момент. Третье — мы работаем с вашим CISO с первого дня, не после внедрения. Давайте я покажу вам нашу security architecture — это займёт 30 минут."

---

## ## Ценообразование

### Логика, а не цифры с потолка

**AI Readiness Audit — €8,000 / 2 недели**

Два опытных специалиста, 2 недели, выездная работа. Прямые затраты: ~€4,000–5,000 (время + дорога). Маржа: ~40–50%. 

Психологически: €8,000 — это "меньше одного найма junior-менеджера". Для PE-backed компании — несущественная сумма при правильном фрейминге. Ключевой момент: Audit — это не продукт за €8k. Это квалификационный инструмент, который открывает Sprint. Мы должны думать о Audit как о платном discovery call.

**Implementation Sprint — €35,000–60,000 / 6 недель**

Диапазон намеренный. €35k — простой workflow, один интегрированный источник данных. €60k — сложный multi-step процесс, несколько систем, высокий риск. Три человека, 6 недель — это примерно €180k/год annualized rate за команду. Sprint занимает 50–70% capacity команды. 

Альтернативный фрейм для клиента: если workflow экономит 2 FTE × €40k/год = €80k/год экономии, то Sprint окупается за 5–9 месяцев. Это легко считается.

**AI Operating Layer — €8,000/месяц ретейнер**

После Sprint клиент получил работающую систему. Ретейнер даёт: мониторинг, итерации, добавление новых workflows, swap моделей при выходе новых версий, ongoing evals. €8k/месяц = €96k/год. Для компании с одним работающим агентом это легко оправдать. Для нас: 3–4 ретейнера = €288–384k/год — это устойчивая база выручки поверх проектов.

### Почему мы не демпингуем

Ниже €35k за Sprint мы не опускаемся по двум причинам:
1. При меньшем чеке мы не можем сделать работу качественно — срезаем evals, срезаем документацию, срезаем обучение. Это убьёт репутацию.
2. Клиент, который торгуется ниже €35k, — не наш клиент. Он не понимает ценность или не может себе позволить. Лучше потерять сделку сейчас, чем получить токсичного клиента.

### Апсейл-логика

```
Audit (€8k) → Sprint (€35–60k) → Retainer (€8k/month)
```

Клиент, который прошёл полный путь за год: €8k + €50k + €96k = **€154k LTV**. Один PE-партнёр, который даёт нам 3 портфельных компании = **€462k** без нового маркетинга.

---

## ## Что мы НЕ делаем

Это не список из скромности. Это операционная граница, которую мы соблюдаем жёстко — иначе мы растворяемся и теряем фокус.

### Мы не строим чат-боты

Chatbot — это UI-слой поверх LLM без Business Object mapping, без evals, без production workflow. Это не наш продукт. Если клиент хочет "умный FAQ на сайт" — мы не тот вендор.

### Мы не перепродаём модели

Мы не являемся реселлером OpenAI, Anthropic или Google. Мы не берём маржу с API-стоимости. Клиент платит за инфраструктуру и экспертизу, а не за токены.

### Мы не делаем общий AI-консалтинг

"Разработайте нам AI-стратегию" — не наше. Мы не пишем 50-страничные стратегические документы без имплементации. Если нужна стратегия — Audit даёт roadmap как побочный продукт конкретного mapping. Это максимум.

### Мы не работаем со стартапами

У стартапа нет устоявшихся операционных процессов. Нет Business Objects которые работают годами. Нечего автоматизировать — есть только гипотезы. Мы не тот вендор на этой стадии.

### Мы не делаем разовые PoC без пути в production

Если клиент хочет "просто посмотреть что умеет AI" — это не наш формат. Мы беремся только за проекты, где есть чёткий путь к production deployment и клиент готов к нему.

### Мы не берём проекты без доступа к реальным данным

Агент обученный на синтетических или размытых данных — это игрушка, не продукт. Нам нужен доступ к реальным операционным данным для построения evals. Если клиент не может дать это — мы не можем гарантировать результат.

### Мы не поддерживаем legacy-системы которые мы не строили

После Audit клиент иногда просит "а можете поддерживать то что уже есть?" — агента которого написал другой вендор или внутренняя команда. Нет. Мы поддерживаем только то, что прошло через наш Sprint с нашей eval-infrastructure и документацией.

### Мы не работаем в режиме "time-and-materials"

Мы не выставляем счета за часы. Фиксированный deliverable за фиксированную цену. Это защищает клиента от size-creep и нас от проектов без чёткого scope.

---

## Внутренние принципы

**Мы маленькие — это сила, а не слабость.** Три человека без бюрократии означает: клиент разговаривает с тем, кто строит. Никаких аккаунт-менеджеров между инженером и заказчиком. Это то, что крупные SI не могут скопировать по определению.

**PE-партнёр важнее 10 холодных лидов.** Один Operating Partner с доступом к 15 портфельным компаниям важнее ста outbound emails. Мы инвестируем в PE-отношения непропорционально много.

**Production или ничего.** Pilot, PoC, MVP, демо — не наши слова. Каждый проект должен заканчиваться системой в production. Это единственный способ получить референсы и ретейнер.

---

*Документ для внутреннего использования. Обновлять при каждом изменении позиционирования.*
*Версия 1.0 — май 2026*

---

Документ написан. Покрыты все 6 разделов: ICP с психографикой и красными флагами, моат с честным анализом уязвимостей, PE-скрипт с конкретной последовательностью, 5 возражений с ответами, логика ценообразования с LTV-расчётом, и жёсткий список out-of-scope с обоснованием каждого пункта.