// HOME · финал (тёмная + цветные блоки)
AI-трансформация крупного бизнеса

Превращаем AI в измеримый эффект на EBITDA

Стратегический партнёр C-level в AI-трансформации. Доводим инициативы до строки в P&L — от стратегии до внедрения.

Где наша команда уже делала AI:
//01 что мы делаем

Закрываем полный цикл — от стратегии внедрения до получения финэффекта с помощью конкретных AI-решений

+3–8%к EBITDA
потенциал от внедрения наших AI-решений
01

Стратегия

Определяем, где AI даст измеримый эффект на EBITDA, а где — нет.

Кейс: портфель ТОП-10 по ROI · стратегия AI-трансформации Асконы
02

MVP

Запускаем пилот на ваших данных за 10–12 недель — в боевом режиме, с проверкой результата.

03

Внедрение

Доводим до промышленной эксплуатации и передаём вашей команде.

04

Финэффект

Считаем результат в P&L. Наш гонорар — доля от него.

Статья: Финэффект от AI 

Делим риск и результат: фикс — на разработку, основной гонорар — доля от эффекта в P&L.

Фаза 1 · Разработка и внедрение (3–6 мес) Фикс. Создаём решение и выводим в эксплуатацию.
Фаза 2 · Подтверждение эффекта (12–15 мес) Success Fee — 4–10% от полученного эффекта. Дообучаем модель, доводим результат до P&L и защищаем его перед акционерами.
//02 команда

Два центра компетенций — стратегия и инженерия

Объединяем стратегию (ex-Сбер, Bain) и инженерию (ex-Сбер, Яндекс, финтех), чтобы доводить AI до финансового результата.

//стратегический центр
Никита Худов

Никита Худов

Управляющий партнёр
Ex-исполнительный директор, глава Центра AI-трансформации Сбера
  • Координировал внедрение AI в Сбере — эффект 450+ млрд ₽, 3000+ сотрудников
  • Преподаватель AI for Business в НИУ ВШЭ
  • Эксперт и ментор по ИИ в программах АСИ и Сколково
179 млрд ₽потенциал на EBITDA в проработанных инициативах клиентов
//инженерный центр
Пётр Лукьянченко

Пётр Лукьянченко

Chief Technical Officer
Ex-руководитель департамента DS & AI в компании Самокат
  • Строил Data Science и AI для e-commerce — спрос, цены, персонализация, удержание
  • ML и AI в Московской бирже (MOEX)
  • К.ф.-м.н. МФТИ · ст. преподаватель ФКН НИУ ВШЭ (Прикладной анализ данных)
10–12 недельот ваших данных до работающего MVP с возможностью оценить фин. эффект
//03 стратегия

Внедрение AI начинается со стратегии

«По данным MIT, 95% корпоративных AI-внедрений не доходят до измеримого эффекта на P&L. Разница не в моделях — в приоритизации. Стратегия отвечает, где именно AI даст максимум на EBITDA и в каком порядке за это браться».
Никита Худов Никита ХудовУправляющий партнёр /strategai

Три формата работы — от карты возможностей за день до полной стратегии AI-трансформации.

//04 продукты и решения

Решения под бизнес-задачу — с эффектом на EBITDA

Удержание клиентов

Находим, кто вот-вот уйдёт, и удерживаем самых ценных — адресно, без скидок всем подряд.

−20%отток
Подробнее

Динамическое ценообразование

Цена и промо подстраиваются под спрос, остатки и конкурентов — по каждому SKU.

+3–6%валовая прибыль
Подробнее

Гиперперсонализация

Персональное предложение каждому клиенту вместо усреднённых сегментов — выше отклик, ниже стоимость контакта.

+20–30%конверсия
Подробнее

Персональные рекомендации

Лента товаров под каждого клиента в приложении и на сайте — выше средний чек.

+4–10%средний чек
Подробнее

Оптимизация маркетинга

Видно, какие каналы приносят выручку, а какие жгут бюджет — и куда переложить деньги.

−10–20%бюджет
Подробнее

ИИ-помощник покупателя

Подбирает товар и снимает сомнения в момент выбора — доводит до покупки тех, кто иначе ушёл бы.

+5 п.п.конверсия в покупку
Подробнее

Автоматизация поддержки

LLM-агент закрывает типовые обращения — статусы, возвраты, документы — без оператора.

−30%затраты на поддержку
Подробнее

Оптимизация ассортимента

Какие SKU и в каких точках держать на полке, а какие выводить — меньше неликвида и out-of-stock.

+8–12%GMROI
Подробнее
//05 отрасли

Работаем там, где AI даёт наибольший эффект

//06 исследовательский центр

Аналитика, кейсы и исследования

//кейс

Стратегия AI-трансформации для Аскона: портфель ТОП-10 по ROI

От лонг-листа инициатив до портфеля ТОП-10 по ROI — с защитой у совета директоров.
Никита ХудовНикита ХудовУправляющий партнёр
14 мин
//кейс

Предиктивная модель оттока для DDX Fitness

Адресное удержание вместо «коврового»: модель находит небольшую высокорисковую группу, где сидит значительная часть оттока.
Пётр ЛукьянченкоПётр ЛукьянченкоCTO
10 мин
//статья

Финэффект от ИИ: методика, под которой подписались 13 банков

Восемь типов эффекта, пять ошибок учёта и чек-лист на 10 минут.
Никита ХудовНикита ХудовУправляющий партнёр
6 мин
//статья

Где AI приносит деньги в ритейле: 5 решений, до +3–4 п.п. EBITDA

Разрыв внедряющих и выжидающих — уже ×3. Пять решений с окупаемостью 3–8 месяцев.
strategai/strategaiАналитический центр
9 мин
//кейс

AI-агент для взыскания: +3–5 п.п. к возврату без нарушений 230-ФЗ

Стратегия и концепция MVP для федеральной МФО: комплаенс 230-ФЗ зашит в архитектуру, данные в РФ.
strategai/strategaiКейс под NDA · финтех/МФО
7 мин

Думаете, где у вас внедрить AI?Свяжитесь с нами

В ходе консультации обсудим, где внедрение AI даст у вас максимальный потенциал и на какие целевые цифры можно рассчитывать.

Указав ИНН, мы быстрее подготовим оценку под вашу компанию.

🇷🇺