Тестирование, поддержка и развитие AI-проектов — предсказуемая работа после запуска
Берём на себя качество, стабильность и развитие AI-систем. Подключаемся как к собственным проектам, так и к решениям, которые запускал другой подрядчик. Это услуга для компаний, которым нужен не разовый релиз, а предсказуемая работа AI-продукта после запуска.
Поможем понять, где именно AI-решение теряет качество, стабильность и предсказуемость, какие риски критичны уже сейчас и 💸 что выгоднее делать дальше.
Когда нужна эта услуга
Нестабильный результат
Решение уже работает, но даёт нестабильный результат: «иногда хорошо, иногда странно».
Нужно развивать
Проект нужно развивать, но текущая команда не справляется с темпом и качеством.
Чужой код на поддержку
Есть чужой код или чужая логика, которые нужно взять на поддержку и стабилизировать.
Проверка перед масштабом
Нужна системная проверка качества перед масштабированием решения.
Релизы и ответственность
Нужно выстроить регулярный релизный цикл, контроль изменений и понятную ответственность.
Наш подход
AI-система может «формально работать», но не давать надёжного результата. Если проект создавал другой подрядчик — это не проблема: мы умеем входить в чужой код, чужую архитектуру и незавершённые AI-сценарии.
01 · Разбираемся в состоянии
Как устроено решение, где слабые места, что уже ломается и какие изменения наиболее рискованны.
02 · План стабилизации
Предлагаем план стабилизации и фиксируем контрольные сценарии качества.
03 · Берём на поддержку
Берём на себя поддержку, тестирование и развитие — с ответственностью за результат.
04 · Регулярный контроль
Выстраиваем релизный цикл и регулярный контроль качества на практике.
Бесплатная диагностика качества AI-решения за 5 дней
Поможем понять, где именно AI-решение теряет качество, стабильность и предсказуемость, какие риски критичны уже сейчас и что выгоднее делать дальше: стабилизировать, переработать или развивать поэтапно.
- Понимание, где AI-решение реально теряет качество и надёжность
- Список критичных рисков по сценариям, данным и интеграциям
- Приоритеты стабилизации и развития без хаотичных доработок
- Понимание, как выстроить контроль качества и релизный цикл
- 💸 Оценка, что выгоднее: чинить, переработать или развивать
Что мы делаем
Аудит и тестирование
- Аудит качества AI-решения
- Тестирование ключевых пользовательских сценариев
- Проверку интеграций, fallback-логики и отказоустойчивости
Стабилизация и развитие
- Стабилизацию существующей реализации
- Доработки и развитие функциональности
Сопровождение и контроль
- Сопровождение после запуска
- Внедрение регулярного контроля качества и релизного процесса
Почему это сильная услуга для B2B
Собрать первую версию AI-решения может много команд. Намного меньше тех, кто готов стабилизировать проект после запуска, взять на себя QA и развитие и отвечать за качество в долгую.
Меньше сбоев
Снижение риска сбоев и деградации качества решения.
Предсказуемые релизы
Предсказуемость релизов и изменений вместо «сюрпризов».
Понятный план развития
Понятный план развития решения, а не хаотичные доработки.
Контроль качества
Регулярный контроль качества на практике, а не «на бумаге».
Ответственность за результат
Команда, которая отвечает за результат после запуска.
Масштаб без «пожаров»
Возможность масштабировать решение без постоянного ручного «тушения пожаров».
Стоимость
Стоимость зависит от текущего состояния проекта, объёма изменений, числа интеграций, SLA и глубины вовлечения в развитие продукта.
Подробно о тестировании, поддержке и развитии AI-проектов
Четыре направления работы после запуска
После запуска мы не сводим работу к абстрактному «сопровождению», а делим её на четыре направления. Тестирование и QA проверяют качество AI-решения перед запуском или масштабированием. Стабилизация нужна, когда система уже работает, но регулярно ошибается. Поддержка — это мониторинг, устранение инцидентов и управляемый релизный цикл. Развитие AI-проектов добавляет новые сценарии и интеграции по backlog. Тестирование и стабилизация чаще разовые, а поддержка и развитие ИИ-решений идут в ежемесячном формате.
Тестирование ИИ-систем и контроль качества
Тестирование AI-решений проверяет не только работоспособность, но и качество результата: типовые и нестандартные запросы, неполные данные, ошибки интеграций, недоступность модели и передачу задачи человеку. Для системы собираем набор контрольных сценариев, по которым видно изменение качества до и после доработки. QA включает функциональные и регрессионные проверки и контроль после каждого релиза. Диагностика измеряет долю корректных ответов, время реакции и число регрессий — так контроль качества опирается на показатели, а не на ощущения.
Приёмка проекта после другого подрядчика
Подключаемся и к своим разработкам, и к решениям, которые запускал другой подрядчик. Приёмка чужого кода идёт по шагам: репозиторий, документация и доступы, проверка тестового запуска, анализ архитектуры и технического долга, изучение логов и инцидентов. После диагностики предлагаем план стабилизации и фиксируем границы ответственности и SLA. Если проект нельзя безопасно запустить, сначала выделяем этап восстановления — и только потом берём проект на регулярное сопровождение.
Поддержка ИИ-решений: SLA, мониторинг и релизы
Регулярная поддержка ИИ-проектов включает мониторинг доступности, контроль ошибок и внешних API, обновление зависимостей и проверку качества на контрольных сценариях. Уровни критичности инцидентов и время реакции фиксируются в SLA. Изменения проходят управляемый релизный цикл: оценка, разработка, code review, тестирование, проверка AI-метрик и перенос в production. Стоимость поддержки — от 140 000 ₽ в месяц; в тариф входят фиксированный объём часов, обработка инцидентов, плановый релиз и ежемесячный отчёт.
Развитие AI-проектов и зачем оно после запуска
Развитие ИИ-проектов мы отделяем от технической поддержки: новые сценарии, источники данных, интеграции и масштабирование идут по приоритизированному backlog с оценкой влияния и рисков. Даже рабочая система теряет качество после обновления модели, смены API или роста нагрузки — поэтому проверка, диагностика и доработка нужны постоянно. Клиент получает понятную модель ответственности, контроль качества, предсказуемые релизы и план развития, а бизнес масштабирует AI-решение без постоянного «тушения пожаров».
Частые вопросы о тестировании, поддержке и развитии AI-проектов
Коротко отвечаем на вопросы, которые чаще всего задают до старта работ.
Как тестировать AI-решение?
Проверять и технику, и качество результата: типовые и нестандартные запросы, неполные данные, ошибки интеграций и передачу задачи человеку. Для этого собирают набор контрольных сценариев и сравнивают качество до и после изменений.
Как тестировать ИИ-сценарии?
Прогонять сценарии на граничных и нестандартных формулировках, противоречивых данных, недоступности внешней модели и превышении лимитов, фиксируя ожидаемое поведение и fallback.
Что входит в QA AI-проекта?
Функциональные и регрессионные тесты, оценка качества ответов, тестирование интеграций, проверка промптов, мониторинг ошибок и обязательная проверка после каждого релиза.
Какие показатели качества используются для AI-системы?
Доля корректных ответов, точность классификации, процент успешных сценариев, доля передач оператору, время ответа, доступность и число регрессий после релиза. Набор зависит от типа проекта.
Как контролировать деградацию качества?
Держать контрольные наборы примеров, проверять их после каждого изменения модели или релиза и отслеживать отклонения метрик от согласованных показателей.
Когда нужна стабилизация AI-решения?
Когда система работает, но регулярно ошибается, теряет контекст, нестабильно взаимодействует с API или не выдерживает реальные сценарии.
Чем стабилизация отличается от поддержки?
Стабилизация — разовый этап устранения критичных проблем с измеримым результатом. Поддержка — регулярная работа: мониторинг, инциденты и небольшие исправления в рамках SLA.
Чем поддержка отличается от развития проекта?
Поддержка удерживает систему стабильной, развитие добавляет новые функции, сценарии и интеграции по backlog. Границы фиксируются отдельно, чтобы развитие не «съедало» поддержку.
Можно ли взять проект после другого подрядчика?
Да, это один из основных сценариев. Начинаем с диагностики чужого кода, архитектуры и доступов, а обязательства по SLA берём после оценки состояния.
Как проходит приёмка чужого кода?
Получаем репозиторий, документацию и доступы, проверяем тестовый запуск, анализируем архитектуру, технический долг и логи, оцениваем риски и формируем план стабилизации.
Какие доступы нужны для начала работы?
Репозиторий, тестовая и production-среда, техническая документация, схема архитектуры, список интеграций, ключи и учётные записи, логи и перечень известных ошибок.
Что делать, если нет документации?
Восстановление документации выделяем в отдельную задачу: описываем архитектуру, интеграции и ключевые сценарии, чтобы дальше поддерживать проект предсказуемо.
Что входит в поддержку от 140 000 ₽ в месяц?
Фиксированный объём часов, ответственный менеджер, доступ к разработчику и QA-инженеру, мониторинг ключевых сервисов, обработка инцидентов, небольшие исправления, плановый релиз и ежемесячный отчёт.
Сколько часов входит в поддержку?
Количество часов фиксируется в тарифе вместе с правилами учёта и условием, переносится ли неиспользованный остаток. Дополнительные часы можно докупить.
Какие специалисты работают с проектом?
Service manager, AI-инженер, backend- и frontend-разработчики, QA-инженер, DevOps, аналитик и специалист по Битрикс24 или интеграциям — в пределах выделенного объёма.
Что входит в SLA?
Уровни критичности инцидентов, время реакции, срок первичной диагностики и порядок информирования клиента. Единый срок полного устранения не обещаем — он зависит от причины и внешних систем.
Как быстро команда реагирует на критические ошибки?
Для критических инцидентов — недоступность, потеря данных, остановка процесса — действует самое короткое время реакции из согласованного SLA с приоритетной диагностикой.
Как контролируется работа AI-системы?
Мониторингом доступности, ошибок backend, внешних API, скорости ответа, лимитов и стоимости моделей, а также качества AI-ответов и отклонений от контрольных показателей.
Как часто выпускаются релизы?
По согласованному расписанию — несколько раз в месяц или по мере готовности. Срочные исправления выпускаются отдельным hotfix-процессом.
Какие отчёты получает клиент?
Ежемесячный отчёт: выполненные задачи, потраченные часы, инциденты, релизы, изменения метрик качества, статистика мониторинга, расходы на API и план на следующий период.
Можно ли заказать только тестирование?
Да, тестирование и QA можно взять отдельным разовым этапом — например, перед запуском или масштабированием, без обязательного перехода на поддержку.
Можно ли сначала стабилизировать проект, а затем передать его на поддержку?
Да, это типичный маршрут: сначала стабилизация с измеримым результатом, затем переход на регулярное сопровождение и развитие.
Как подготовить AI-проект к масштабированию?
Проверить архитектуру, интеграции и производительность, устранить узкие места, настроить мониторинг и контрольные сценарии, чтобы рост нагрузки не ронял качество.
Что выгоднее: чинить, переработать или развивать AI-решение?
Это показывает диагностика: оцениваем состояние кода, риски и стоимость вариантов и рекомендуем стабилизацию, переработку или поэтапное развитие.
15 лет в разработке. 120+ сертификатов. Платиновые партнёры 1С-Битрикс.
Сертификаты и компетенции
7 документов
Есть задача?
Обращайтесь, с удовольствием поможем. Подберём оптимальное решение и посчитаем сроки на первой же встрече.






























































































