Запускаю AI-продукты, которые окупаются
Вадим Кабаев. 19 лет в технологиях — путь от инженера до лидера AI-направления в enterprise SaaS. Отвечаю за полный цикл: стратегия, экономика, PRD, команда, запуск, AI Governance. Не продаю «волшебную таблетку» — считаю ROI и честно говорю, где ИИ не нужен.
MCP-платформа для enterprise SaaS
ФлагманИнициатор и лид внедрения Model Context Protocol: клиенты управляют данными через ИИ-агентов Claude и ChatGPT без ручного интерфейса. 8+ публичных MCP-скиллов, self-service токены.
DataForce AI — GenAI-аналитика с нуля
GenAIМониторинг видимости брендов в генеративных выдачах (Яндекс Нейро, Google AI Overview). Путь от PRD до прода за один квартал, авторская метрика «Спрос запроса», справочник 15 000+ брендов.
SERAM — классический ML до хайпа
В продеNLP-разметка тональности страниц: 20 000+ URL в месяц с точностью ~80%, ручная разметка осталась только для спорных случаев. NPS продукта контроля репутации вырос с 20 до 70.
AI Brand Visibility Tracker
ПилотПродукт для анализа упоминаний брендов в LLM. 4-этапный пайплайн с LLM-as-a-Judge: Discovery → Harvest → Calibration → Judge. Share of Voice, Battle Matrix, Sentiment.
Автоматизация встреч на Mymeet API
Внутренний контурВстречи записываются и транскрибируются без ручных действий, тексты — в едином хранилище с полнотекстовым поиском. API, веб-интерфейс, браузерное расширение и MCP-доступ для ИИ-агентов.
Продукты
Свои проекты: от Windows-редактора до ИИ-дашбордов. Продукты, которые можно потрогать сегодня.
ProsaMD
Live«Блокнот» для Markdown: открыть, прочитать и поправить .md так же просто, как .txt. Windows, бесплатно.
ОткрытьAllDash
MVPИИ-дашборды из ваших баз данных: опишите словами, что хотите увидеть, — соберёт сам. Правки в чате, доступ только на чтение.
ОткрытьФотокниги по подписке
В разработкеМини-фотокниги 20×20 см журнального качества: книга собирается из ваших фото, печатается и приходит почтой.
ОткрытьКак я работаю
Принципы, по которым строю AI-продукты и внедрения.
Экономика прежде технологий
Любая AI-инициатива начинается с вопроса «где деньги»: стоимость inference, цена ошибок, эффект. Если ROI не сходится — честно говорю об этом до старта, а не после.
Без «волшебных таблеток»
ИИ — инструмент, а не магия. Где-то LLM даст 40% экономии, а где-то достаточно rule-based логики за неделю. Умение различать эти случаи — половина ценности.
AI Governance по умолчанию
Data Quality через ИИ-агентов, алертинг аномалий, верификация метрик, контроль галлюцинаций, защита данных. Governance — не тормоз, а то, что делает продукт enterprise-готовым.
Data-driven в каждой итерации
CustDev (100+ интервью), JTBD, RICE, A/B-тесты, дерево метрик. Решения — по данным, приоритеты — по эффекту, а не по громкости голоса стейкхолдера.
Методологии работы с ИИ-агентами
Продукты и команды, где код и рутину делают агенты, а человек — редактор. Две свои методологии, обкатанные на живых проектах.
Схема «Артель × Редакция» →«Редакция»
Продукт ведёт «редакция» из ИИ-агентов, человек — главный редактор. Цикл всегда один: событие → черновик агента → проверка владельца → публикация.
- Пять точек контроля у человека: приоритеты, визуал, ревью плана и диффа, релиз, ретро — агенты их не забирают.
- Решения делятся по обратимости: команда делает сама; либо у владельца 48 часов на вето; либо решает только владелец.
- Смена закрывается протоколом: планёрка в начале, протокол сессии в конце — смена без протокола не считается закрытой.
- Лестница найма: разовый субагент → постоянный навык → автономный воркер; на ответственные роли — конкурс.
«Артель»
Код пишут не программисты, а продакты, дизайнеры и маркетологи — с помощью ИИ. Единица сдачи — мерж-реквест, не тикет и не макет.
- Сдаётся результат, а не описание: продакт приносит конфиг фичи и тексты, дизайнер — токены и стили.
- Право на изменение даёт зона в репозитории, а не должность: всё, что не открыто явно, — ядро.
- Согласовываются правила, а не каждая задача; мерж и деплой — обязательный гейт.
- Отвечает человек: код пишет ИИ, ответственность — на авторе мерж-реквеста.
Пишу и выступаю
Поисковый трафик перераспределяется в генеративные выдачи: Яндекс Нейро закрывает 3–7% коммерческих запросов, Google AI Overview — 80%+ запросов в США. Пишу и выступаю о том, как это измерять.
Telegram-канал «SEO & AI Дайджест»
Аналитика на стыке поиска и искусственного интеллекта: генеративные выдачи, AI-агенты, MCP, практика внедрений.
t.me/InsiderCrowbar →Доклад на GEOHOWTO SPB 2026
Generative Engine Optimization — оптимизация видимости в генеративных выдачах. Май 2026, Санкт-Петербург.
Слайды доклада →Похожие задачи?
Помогаю компаниям запускать AI-продукты и внедрять ИИ во внутренние процессы: от аудита точек применения до работающего решения с посчитанной экономикой.