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). PRD, кросс-функциональная команда, путь от PRD до прода за один квартал, метрика «Спрос запроса».
AI Brand Visibility Tracker
Продукт для анализа упоминаний брендов в LLM. 4-этапный пайплайн с LLM-as-a-Judge: Discovery → Harvest → Calibration → Judge. Share of Voice, Battle Matrix, Sentiment.
Как 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.
Пишу и выступаю
Развиваю публичную экспертизу на стыке поиска и AI.
Telegram-канал «SEO & AI Дайджест»
Аналитика на стыке поиска и искусственного интеллекта: генеративные выдачи, AI-агенты, MCP, практика внедрений.
t.me/InsiderCrowbar →Спикер конференции по GEO
Доклад по Generative Engine Optimization — оптимизации видимости в генеративных выдачах. Май 2026, Санкт-Петербург.
Материалы выступления →Похожие задачи?
Помогаю компаниям запускать AI-продукты и внедрять ИИ во внутренние процессы: от аудита точек применения до работающего решения с посчитанной экономикой.