Розробка AI-продуктів

Що створюємо

Від прототипу й MVP до AI-платформи, готової до запуску.

Веб- і мобільні AI-застосунки

Генерація контенту, інтелектуальний пошук, персоналізація та підтримка рішень як частина основного користувацького досвіду.

AI-чатботи й асистенти

Розмовні інтерфейси на основі моделей OpenAI, Claude, Gemini та інших рішень — для підтримки клієнтів, баз знань і допомоги всередині продукту.

SaaS із можливостями AI

Розширюємо наявні платформи: автоматизовані висновки, робота природною мовою та AI-функції для повсякденних завдань.

Інструменти даних та аналітики

Панелі, які допомагають перетворити дані на зрозумілі висновки й наступні дії без необхідності самостійно писати запити.

Внутрішні AI-інструменти

Бази знань, автоматизація та інструменти продуктивності для команд. Допомагаємо скоротити ручну роботу.

AI-прототипи та MVP

Перевіряємо ідею до повноцінної розробки: від концепції до робочого прототипу з визначеним обсягом.

Що визначає результат

Корисний AI-продукт починається із завдання користувача.

Без продуктового підходу

Спочатку технологія, потім спроба знайти їй застосування

UX залишається на потім. У нетипових ситуаціях AI поводиться непередбачувано, а користувачам складно зрозуміти результат.

Із Zaycev Studio

Спочатку потреба людини, потім доречна роль AI

Проєктуємо всі стани взаємодії: очікування, помилки й невизначеність. Це допомагає людям розуміти продукт і працювати з ним упевнено.

Як це відбувається

Від розуміння завдання до робочого AI-продукту — три етапи.

Крок 1 — Дослідження

Дослідження та стратегія

Визначаємо проблему, аудиторію та ключові сценарії
Зіставляємо можливості AI з реальними потребами
Узгоджуємо обсяг MVP, архітектуру й план розвитку

Крок 2 — Дизайн і розробка

Дизайн і розробка

Проєктуємо AI-взаємодії, помилки та стани очікування
Розробляємо продукт, налаштовуємо запити й API
Перевіряємо прототипи та реалізацію на кожному етапі

Крок 3 — Запуск

Запуск і розвиток

Розгортання, перевірка якості та підтримка запуску
Тестування поведінки AI з реальними користувачами
Подальші покращення на основі даних і відгуків

Що ви отримаєте

Від продуктових висновків до рішення, готового до запуску.

Що охоплює робота

Стратегія AI-продукту, обсяг і технічна архітектура
UX/UI, діалоги та нетипові стани
Проєктування запитів і AI-сценаріїв
Інтеграція API OpenAI, Anthropic, Gemini та інших моделей
Розробка інтерфейсу й серверної частини
Створення MVP та прототипів
Додавання AI-функцій до наявних продуктів
Тестування зручності й поведінки AI
Покращення та оптимізація після запуску

Результат

Продуктова стратегія та пріоритетний план функцій
UX/UI у Figma: екрани, сценарії та стани компонентів
Робочий MVP або функціональний прототип
AI-інтеграція: запити, API та серверна логіка
Перевірений інтерфейс і серверна частина
Документація перевірок і збірка для запуску
Підтримка розгортання й технічна документація
Огляд після запуску та план першої ітерації

Чому працювати з нами

Продуктове мислення, AI та реалізація в одному процесі.

Поєднуємо дизайн і розробку, щоб досвід користувача та технічні рішення розвивалися разом.

Що важливо	Поширений підхід	Zaycev Studio
Роль дизайну	UX додають після розробки	✓ UX проєктуємо до написання коду
Робота з моделями	Одна модель для всіх завдань	✓ OpenAI, Anthropic, Gemini та інші рішення
Повний цикл	Лише дизайн або лише розробка	✓ Стратегія, дизайн і розробка разом
Терміни MVP	Планування на 3–6 місяців	✓ Орієнтир для AI MVP — 4–8 тижнів
Підтримка після запуску	Співпраця завершується передачею	✓ Подальше налаштування та покращення

Запитання

Що варто знати перед початком.

Які AI-продукти ви створюєте?

Веб- і мобільні застосунки з AI: асистенти, генерація контенту, пошук, персоналізація, узагальнення даних, автоматизація та SaaS-функції. Починаємо із завдання, яке технологія має допомогти вирішити.

Чи потрібна власна технічна команда?

Ні. Працюємо із засновниками, продуктовими менеджерами й технічними командами. Можемо охопити стратегію, UX, архітектуру, розробку та AI-інтеграцію.

Які моделі й API ви використовуєте?

Рішення OpenAI, Anthropic та Google Gemini, а за потреби — відкриті або спеціалізовані моделі. Вибір залежить від завдання, швидкості, бюджету й вимог до даних.

Скільки триває створення AI-продукту?

Прототип або MVP зазвичай займає 4–8 тижнів; повний цикл — орієнтовно 8–16. Обсяг, строки та контрольні точки узгоджуємо перед початком.

Чи можна додати AI до наявного продукту?

Так: окрема функція, вбудований асистент або автоматизація сценарію. Спершу оцінюємо технічний і користувацький контекст, потім рекомендуємо підхід.

Як ви оцінюєте результат?

За тим, чи люди розуміють продукт, користуються ним і повертаються. Враховуємо поведінку, залучення та практичну цінність для користувачів.

Дизайн, розробка й запуск AI-продуктів.