ClarityLab
AI-продукты и системы для сложных задач

Сложные задачи.Понятные AI-системы.

Clarity Lab — независимая проектная лаборатория. AI-продукты, экспертные системы и автоматизация для задач, где важны контекст, контроль и цена ошибки.

Посмотреть проекты→

AI — только если нужен.

Избранные проекты

Что уже построено и что строится

Часть работы сделана для заказчиков, часть — собственные продукты лаборатории, часть существует ради исследовательской или общественной ценности. Статус у каждого указан честно.

Harmonia — визуализация системы
CLARITY ORIGINALIN DEVELOPMENT

Harmonia

AI-native платформа для цифрового контура компании

Задача

У группы компаний десяток юрлиц, филиалы и разрозненный учёт. Данные, документы, знания и процессы распределены между разными системами. Классический путь — большое внедрение ERP: дорого и с высоким риском остановки работы.

Решение

Вместо замены систем — слой поверх них: единый цифровой контур, связывающий корпоративные знания, процессы, специализированные системы и управляемых AI-агентов. Существующие инструменты продолжают выполнять свою работу, а платформа удерживает общий контекст и позволяет добавлять новые интеллектуальные возможности без перестройки всей инфраструктуры.

ОркестрацияЭкспертные знанияHuman-in-the-loop
О проекте →
Просто по праву — визуализация системы
CLIENT / APPLIEDIN DEVELOPMENTNDA

Просто по праву

Правовая навигация для обычных людей

Задача

Человек столкнулся с бытовым спором — возврат денег, залог, зарплата, подрядчик, приставы. Он не знает, срочно ли это, чем рискует и с чего начинать.

Решение

Спокойный помощник, который помогает описать ситуацию своими словами, проводит первичную диагностику и показывает понятный следующий шаг. Продаёт не «выигрыш дела», а ясность и маршрут.

Экспертная системаB2CЭскалация к человеку
О проекте →
Все проекты →
Что такое Clarity Lab

Работа начинается с проблемы, а не с технологии

Не каждую сложную задачу нужно превращать в AI-проект. Где-то достаточно изменить процесс, где-то — обычного алгоритма. AI нужен там, где он действительно меняет возможности системы — делает доступным то, что раньше было слишком сложно или дорого.

Работа начинается не с выбора модели, а с понимания системы: как устроен процесс, где возникает сложность и сколько стоит ошибка.

Компетенции

Типы систем

Разные задачи требуют разных систем. Выбор определяется контекстом, ограничениями и ценой ошибки.

01Expert systems

Экспертные системы

Собирают знания, правила и контекст в управляемый контур принятия решений.

  • Связка вывода с основанием, на котором он сделан
  • Отслеживание изменений в правилах
  • Границы компетенции системы
02Decision support

Системы поддержки решений

Помогают видеть варианты, ограничения и цену ошибки до принятия решения.

  • Данные из разных источников в одну картину
  • Объяснение причины, а не только факта
  • Формулировки на языке решений
03AI agents

AI-агенты

Последовательность действий в заданных рамках — с сохранением контроля.

  • Подтверждение человеком на критических шагах
  • Журнал действий и объяснимость решений
  • Ограничения и стоп-контроль
04Product architecture

Продуктовая архитектура

Интерфейс, логика, данные и AI работают как единая система.

  • Проверка реализуемости до разработки
  • Архитектура, рассчитанная на изменение
  • Прототип на реальных данных

Сквозные компетенции

  • AI Agents
  • Expert Systems
  • Decision Support
  • Computer Vision
  • Product Architecture
  • Human-in-the-loop
Истоки
Петр Свинцицкий

Петр Свинцицкий

Founder / Product & AI Architect

Clarity Lab выросла из интереса к AI и опыта работы с задачами, где решения имеют последствия — для процессов, денег, времени и безопасности.

Опыт работы в проектах, где риски, безопасность и цена ошибки имеют реальное значение, сформировал простой принцип: сначала понять, как система работает на самом деле, где находятся её ограничения, и только потом выбирать технологию.

Архитектура и ключевые проектные решения остаются в личном контуре ответственности. Когда задача требует отдельной экспертизы, к проекту подключаются профильные специалисты.

Социальное и исследования

Общественно значимые проекты

Направления, где исследовательский результат или общественная польза важнее коммерции.

REPERRESEARCH

Center for Longitudinal Skin Research

Некоммерческий исследовательский проект по продольному наблюдению за изменениями кожи.

Проблема

Сравнить состояние кожи по памяти или обычным фотографиям невозможно: положение тела, расстояние, ракурс, освещение и кадрирование меняются от съёмки к съёмке.

Почему это важно

При локализованном процессе пятилетняя относительная выживаемость превышает 99%, при отдалённых метастазах снижается примерно до 35%. Разница определяется моментом выявления.

Что исследуем

Протокол воспроизводимой съёмки, единый формат хранения, алгоритмы совмещения серий изображений и накопление продольного массива наблюдений.

Все проекты →
Lab Experiments

Эксперименты лаборатории

Внутренние разработки, на которых проверяются отдельные гипотезы.

Агенты Clarity Lab →
Подход

Остановиться можно после любого шага

01

Разбираемся

Понятны процесс, задача, ограничения и цена ошибки. На этом этапе становится видно, где автоматизация действительно оправдана, а где существующий процесс окажется дешевле и надёжнее.

02

Проверяем

Собирается минимально достаточный рабочий фрагмент на реальных данных. Не презентация, а решение, которое можно запустить и проверить на своей задаче.

03

Внедряем

Решение связывается с реальной средой: пользователями, данными и существующими системами. Настраиваются роли, доступы, журнал действий и рабочие сценарии.

04

Передаём или сопровождаем

Документация, исходники и доступы передаются заказчику. Сопровождение остаётся опцией, а не условием работоспособности системы.

Для коммерческих проектов это базовая логика работы. Собственные и исследовательские проекты строятся иначе; сроки зависят от данных, среды и масштаба задачи.

Если уже на первом этапе становится понятно, что AI не нужен или не окупается, работа на этом останавливается. Без попытки продать внедрение.
Принципы

На чём держится работа

AI — не цель

Если задачу надёжнее и дешевле решить без AI, значит, так и нужно сделать. Технология имеет смысл только там, где она действительно улучшает результат.

Ошибки проектируются заранее

Система строится с учётом того, что AI может ошибаться. Важно не отсутствие ошибок, а то, насколько быстро они становятся заметны и можно ли безопасно отменить их последствия.

Человек сохраняет контроль

Критические решения не исчезают внутри «чёрного ящика». Видно, на каком основании система пришла к выводу, и это решение можно проверить или оспорить.

Заказчик не становится заложником

Документация, доступы и проектные материалы передаются заказчику. Продолжение работы с Clarity Lab должно быть удобным выбором, а не технической необходимостью.

Вопросы

Что спрашивают до первого разговора

Мы не знаем, нужен ли нам AI. С чего начать?
С разбора того, как задача решается сейчас, где уходит время и где возникает сложность. Технология выбирается после этого. Иногда выясняется, что часть задачи лучше решить изменением процесса или обычной автоматизацией без AI.
Что будет с нашими данными?
Работа строится с учётом требований к конфиденциальности и доступу. Если данные не должны выходить за корпоративный контур, решение можно развернуть в инфраструктуре заказчика.
Нужно ли менять существующие системы?
Как правило, нет. Решение может работать поверх существующих систем и связываться с ними через интеграции. Замена основной системы нужна только тогда, когда для этого есть отдельные основания, а не ради одного AI-проекта.
Сколько времени занимает проект?
Зависит от задачи, состояния данных и количества систем, которые нужно связать. Разбор может занимать дни, рабочая проверка гипотезы — недели, полноценное внедрение — месяцы. Более точные сроки становятся понятны после первого этапа.
А если система ошибётся?
Проектирование начинается с предположения, что ошибка возможна. Критические действия требуют контроля человека, значимые операции фиксируются, а последствия должны быть заметными и, где это возможно, обратимыми.
Что получает заказчик после завершения проекта?
Документацию, доступы и согласованные проектные материалы. Если в проекте создаётся собственный код, конфигурация или другие передаваемые компоненты, порядок их передачи определяется по согласованному алгоритму.
Контакты

Расскажите о задаче

Можно прийти с не до конца сформулированной проблемой — это нормальное начало. Достаточно описать ситуацию своими словами.

Напрямую
Телефон+7 960 549-35-20