Моей компанией управляет нейросеть

Создали аналитическую систему ИИ в виде приложения для iPad (SaaS). Предскажет снижение скорости разработки, выявит продуктивных разработчиков, проведет анализ соответствия лучшим практикам IT-индустрии и даст рекомендации по улучшению и оптимизации процессов

Попробовать бесплатно

Обучай и симулируй это

Мы научились реалистично моделировать IT бизнес-процессы. Для этого разработали симулятор*, который опирается на язык моделирования BPML

*Симуляции эффективно применяются для обучения автопилотов в электрокарах. Например, в Tesla

Симуляция типов специалистов

PM, Mobile / Front / Backend Developer, QA

Деление по ролям и уровню

Lead, Senior, Middle, Junior

Симуляция графика работы

Настройка дней недели, часов работы, выходных, праздников. Учитывается время на обед, общение и случайные события: например проблемы со здоровьем или личные дела

Симуляция стиля работы

Потери при переключении между задачами, координация со специалистами из других компаний, ожидание ключевых специалистов

Симуляция этапов работ

Можно симулировать многолетнюю разработку приложения полного цикла: от проектирования и аналитики, отрисовку дизайна, разработку и релиз

Можно задать любой сценарий: работа по спринтам, этапам или циклам производств, результатом этапов

Симуляция событий

Можно создавать цепочку взаимозависимых событий. Например: постановка задачи Jira, оценка задач всей командой, реализация

Случайные события

Для событий можно настраивать вероятность наступления. Например: при проверке сборки будет выявлен баг с вероятностью 10%. Это запустит свою цепочку событий: постановку задачи на баг, фикс бага и т.д

Симуляция ресурсов

Для выполнения события необходим ресурс. Например: iOS разработчик, сервер CI / CD

Приоритет ресурсов

Необходимый событию ресурс может быть занят. Например: исправление бага важнее реализации фичи. В этом случае, реализация фичи будет поставлена на паузу, пока не будет выполнена задача исправления бага

Бронирование ресурсов

Выполнение некоторых событий может требовать присутствия всей команды. Например: ежедневное собрание в 11 часов, оценка задач

Специальная логика

В события можно закладывать вычисление логики. Например, чтобы к созданному багу по конкретной задаче был назначен тот же разработчик, который ее делал

Генерация артефактов

Каждое событие генерирует артефакты при выполнении. Например, поставленная задача - задача в таск-трекер, выполненная фича или исправленный баг - коммиты в git, сборка CI / CD - сборку

У задачи и коммита будет дата / время, имя автора. CI / CD - дата / время и номер билда, состав сборки

Нейросеть учится по этим артефактам, информацией о бюджетах, ставках специалистов и текущем сценарии

Обучение по артефактам

Нейросеть изучает артефакты созданные со сценарием симуляции: успешный проект, срыв сроков, деление по командам, оптимизация трудозатрат и т.д

Результат симуляции

Реалистичная симуляция позволяет увидеть ошибки без наступления последствий. Перегруженная координация команд, плохой тимбилдинг, простои специалистов и другое

Мы обучаем нейросети на нашем опыте, чтобы они предсказывали ошибки заранее

Наш опыт

Система раннего предупреждения

Нейросеть постоянно оттачивает навыки, как пилоты авиалайнеров. Экстремальные сценарии, срывы сроков, 33 несчастья одновременно. Нейросеть прошла через это на симуляторах и реальных данных. Система заранее предупредит о том, что надвигается шторм

Digital-First инструмент

Все решения принимаете вы. Нейросеть экономить время и автоматизирует процесс работы руководителя

Математическая точность

Решения на основе ML доказали свою эффективность. Машинное обучение (ML) – надежный и точный математический метод

Безопасность

Загруженные данные не отправляются на сервера. Вся обработка проходит автономно на устройстве. Хранилище iPad защищено криптографическим чипом, база данных шифруется

Модуль синхронизации использует открытое API и совместим с Jira, Gitlab, Github, Bitbucket. Для крупных компаний и госсектора возможна интеграция под ключ, а также, предоставление исходных кодов приложения. Возможен доступ VDI для удаленных сотрудников

Бегущий по репам

Приложение безопасно синхронизируется с проектами из таск-менеджера и репозитория. Данные сегментируются по временным разрезам: год, месяц, квартал, неделя и день

Прогноз сроков

На основе интеллектуального анализа данных будут выведены закономерности в производственных процессах. Это позволит построить точный прогноз сроков завершения работы по этапам с учетом особенностей проекта и команды

Решаемые задачи

Проверка Git Flow
Проверка связи Jira → Git
Точность эстимейтов
Качество реализации задач
Аномалии в стиле работы
Обучение новым паттернам
Скорость исправления дефектов
Качество код-ревью
Прогноз сроков с учетом отклонений
Рекомендации по координации
Проверка линтеров

Данные загружаются из таск-менеджера и репозитория на iPad.

Все строго конфиденциально. Хранение и обработка данных происходит в оффлайн режиме на устройстве. Данные не отправляются на наши или сторонние сервера.

Принять участие в закрытом beta-тестировании:

Оставить заявку

Система умеет обучаться новым паттернам и условиям, которые могут быть важны именно в вашем конкретном производстве.

Вы просто показываете нейросети какие паттерны считаете полезными, а какие нет. Частью паттернов могут быть: оценки времени план / факт, оценки качества постановок задач, количество багов, частота и время коммитов, критерии качества кода и тд.

Система научится смотреть на данные так, как это делаете вы. Снимет с вас нагрузку контроля над производством и освободит время для проработки конкретных решений.

IT-спецназ

Работаем с лидерами IT-индустрии, крупным бизнесом, госсектором и новаторами. Нас ценят за результат: выиграть тендер, отработать гипотезу, догнать конкурента, спасти проект.

Опыт

Принимали участие и имеем опыт разработки:

Запросить проекты

Аналитический дашборд для высокопоставленных лиц

Музыкальное фитнес приложение на нейронных сетях

SDK бесконтактной оплаты мировой платежной системы

Платежное приложение для второго мобильного оператора РФ

Инвестиционное приложение для крупного медиа холдинга