AI-экспертиза по подписке: как привлекать AI/ML-команду без найма в штат
AI — это только для корпораций?
Ещё недавно казалось, что серьёзные AI-проекты — это территория бигтеха и корпораций с огромными R&D-бюджетами. Своя дата-команда, собственные ML-инженеры, инфраструктура, эксперименты длиной в год. Для среднего бизнеса вход выглядел слишком дорогим и рискованным.
Сейчас картина изменилась. AI стал прикладным инструментом. Его внедряют не только ради «инноваций», а ради конкретных метрик: роста конверсии, ускорения процессов, экономии времени команды.
Средние компании уже используют AI, чтобы:
— строить рекомендательные блоки в продукте и e-commerce
— автоматически генерировать маркетинговый контент и карточки товаров
— анализировать звонки и переписку поддержки
— запускать чат-ботов и ассистентов для клиентов и сотрудников
— делать умную сегментацию и прогнозирование оттока
Но вместе с этим пришло новое узкое место: где взять нужную AI-экспертизу, если держать целую команду в штате нерационально?
Ответ — гибкие модели: подключать AI/ML-специалистов под задачи и этапы, а не под штатное расписание.
Какие AI-роли реально нужны бизнесу
Одна из типовых ошибок — пытаться «нанять AI» как одну абстрактную роль. На практике задачи разные — и специалисты тоже разные.
ML-инженер — превращает модели в работающие решения: обучает, дорабатывает, внедряет в продукт. Нужен, когда есть понятная задача — прогноз, классификация, рекомендации — и её надо довести до продакшена.
Data Scientist — исследует данные, строит модели, проверяет гипотезы. Полезен на этапе поиска точек роста, пилотов и PoC, когда нужно понять: «вообще полетит или нет».
AI/ML-продуктовый аналитик — связывает модель и бизнес-метрики. Помогает сформулировать задачу так, чтобы AI-решение влияло на выручку, конверсию или экономию, а не было экспериментом ради эксперимента.
MLOps-инженер — отвечает за стабильность: деплой, пайплайны, мониторинг моделей, обновления. Подключается, когда прототипов становится много и их нужно поддерживать системно.
LLM / AI-интегратор — внедряет решения на базе больших языковых моделей: чат-боты, ассистенты, генерация текста, AI-поиск. Нужен там, где важно быстро встроить генеративный AI в существующие процессы.
Бизнесу редко нужна вся эта команда одновременно и на фуллтайм. Чаще — разные роли на разных этапах.
Почему невыгодно сразу нанимать их в штат
Когда появляется идея AI-проекта, логичный первый импульс — «давайте наймём специалиста». Но в реальности это самый дорогой и наименее гибкий путь.
Во-первых, стоимость. Сильные AI/ML-специалисты — один из самых дорогих сегментов ИТ-рынка. Зарплата, налоги, соцпакет, оборудование — бюджет растёт быстро.
Во-вторых, длинный поиск. Найм может занять месяцы. За это время сама задача может измениться или потерять приоритет.
В-третьих, неравномерная загрузка. AI-работа часто проектная: сначала плотный этап исследования и разработки, потом — пауза или минимальная поддержка. Держать дорогого специалиста без постоянного объёма задач — неэффективно.
В-четвёртых, риск промаха. Даже хороший специалист может не попасть в контекст продукта или не справиться с прикладной задачей бизнеса. Расставание — это снова время и деньги.
Итог: штат — хорош для стабильной, предсказуемой нагрузки. AI-инициативы чаще живут по другой логике — гипотезы, пилоты, итерации.
Как работает гибкая модель AI-экспертизы
Альтернатива — подключать AI-специалистов по модели подписки или проектного участия: под конкретную задачу, этап или гипотезу.
Обычно это выглядит так:
Сначала формулируется задача: например, сделать PoC рекомендательной системы или запустить AI-ассистента поддержки. Под неё подбирается профильный специалист или мини-команда. Они подключаются на ограниченный срок — от нескольких недель до нескольких месяцев.
Можно начать с малого: пилот, MVP, тест на части данных. Загрузка — от нескольких часов в день. Если гипотеза подтверждается — масштабировать. Если нет — остановиться и не держать ФОТ без необходимости.
Платформы вроде RIWO как раз и работают как источник проверенных AI/ML-специалистов под такие форматы — без цепочек посредников и с предварительной валидацией экспертизы.
Отдельный плюс — юридическая и финансовая обвязка через платформу. Договоры и расчёты идут не с физлицом напрямую, а через сервис. Это снижает налоговые и юридические риски и упрощает документооборот.
Какие AI-задачи можно спокойно отдавать «на сторону»
Не каждый AI-проект требует внутренней команды. Большой пласт задач отлично решается внешними экспертами.
Например:
1. Построение рекомендательной системы — для каталога, контента или товаров.
2. Внедрение AI-чат-бота или ассистента — для поддержки, продаж или внутренних сервисов.
3. Автоматизация отчётов и аналитики — генерация сводок, резюме, выводов по данным.
4. Анализ звонков и переписок — классификация, поиск паттернов, контроль качества.
5. Генерация и разметка контента — тексты, описания, теги, структуры.
Во всех этих случаях важнее прикладной опыт специалиста в конкретном типе задач, чем его присутствие в штате.
Вывод
AI перестал быть привилегией корпораций. Сегодня его можно внедрять точечно, прикладно и экономически разумно.
Вместо того чтобы строить дорогую AI-команду заранее, бизнесу выгоднее подключать нужную экспертизу по мере необходимости — под проекты, гипотезы и этапы. Это снижает риски, ускоряет запуск и даёт больше пространства для экспериментов.
AI-прорыв всё чаще делают не те, у кого самый большой штат, а те, кто умеет гибко подключать сильных специалистов именно в тот момент, когда они действительно нужны.