Алмаз собирает совет из пяти ИИ-экспертов на моделях разных лабораторий: они независимо генерируют идеи, спорят, проверяют риски и голосуют. Вы получаете решение с обоснованием — а не голый ответ чат-бота.
Результат
Не пересказ вопроса, а пакет артефактов, который можно защитить перед командой, партнёрами или самим собой.
Почему выбран именно этот вариант: голоса экспертов, их аргументы и синтез фасилитатора.
Pre-mortem по каждому кандидату: «представьте, что через год это провалилось» — и почему.
Меньшинство не затыкают: особые мнения фиксируются вместе с условием, при котором их стоит пересмотреть.
Отчёт заканчивается конкретным шагом: что проверить в реальности прежде, чем вкладываться.
Идеи, кластеры, дебаты и бюллетени голосования сохраняются — процесс аудируем от начала до конца.
Сервис уточняет вопрос по ходу, а при вето или равенстве голосов финальный выбор остаётся за человеком.
Состав совета
Одиночная модель соглашается с вами и повторяет собственные ошибки. В Алмазе вызовы экспертов маршрутизируются по моделям разных лабораторий: у них разные школы обучения, а значит — независимые перспективы и непересекающиеся слепые зоны.
Сильное рассуждение: фасилитация, рефери дебатов и финальный синтез.
В пуле экспертов: генерация идей, критика и отраслевая специфика.
В пуле экспертов: независимая школа рассуждения и быстрые ответы.
Метод
Процесс устроен так, чтобы мнения не якорились, а конфликт был управляемым: генерация и голосование — слепые, дебаты — отдельная фаза с ролями и рефери.
Фасилитатор разбирает вопрос, задаёт уточнения, строит карту контекста.
Эксперты пишут идеи независимо, не видя чужих, — без якорения и группового мышления.
Похожие идеи группируются в темы и формулируются как вопросы «как нам…».
Эксперты развивают и комбинируют идеи друг друга за «круглыми столами».
Дебаты адвоката и обвинителя под присмотром фасилитатора плюс pre-mortem рисков.
Поиск слепых зон и скрытых противоречий, которые процесс ещё не увидел.
Консент-голосование от «поддерживаю» до «вето»; бюллетени вскрываются только в конце.
Решение, обоснование, риски, реестр несогласий и следующий эксперимент.
Процесс собран из классических фасилитационных практик: NGT, метод кластеризации KJ, World Café, pre-mortem и шкала консента Канера — и дополнен ролевыми дебатами агентов.
Примеры
Два реальных воркшопа с сокращениями: так выглядит пакет артефактов, который получает пользователь.
Экономический фильтр входа + FBS, малые партии, единый сток.
Связка двух кластеров набрала максимум очков на голосовании, вето не прозвучало ни разу. Дебаты усилили решение: гейт превращён из разового ритуала в живой реестр с владельцем экономики и стоп-лоссом 72 часа для карточек ниже порога маржи.
Домен: единый сток на три канала при FBS и малой команде критически опасен для рейтинга карточек.
Двухнедельный пилот без закупок: кабинет WB, юнит-экономика 3–4 SKU в калькуляторах площадок, репетиция отгрузки с замером времени.
Плата за закрытую задачу.
Кандидат набрал максимальный счёт среди не заблокированных, без единого вето. Ключевые атаки дебатов закрыты патчами: отбор задач с бинарным машинным критерием приёмки, пакеты лимитов с обрезанием контекста, автоиндексация цены при росте тарифов LLM.
Критик: модель оплаты за результат нереалистична — критерий «задача закрыта» не поддаётся автоматической приёмке.
Ручная продажа пакета из 10–20 задач с бинарным критерием приёмки одной-двум пилотным командам по фиксированной цене за задачу. Срок: 3–4 недели.
Полные версии с идеями, кластерами, стенограммой дебатов и бюллетенями доступны участнику воркшопа в интерфейсе сервиса.
Кому подходит
Владельцы и топ-менеджеры малого и среднего бизнеса, консультанты и стратеги — когда ошибка стоит дорого, а однозначного ответа нет.
Цены
Во время беты сервис бесплатен. Тарифная сетка формируется по итогам бета-периода.
на время бета-периода
цена появится после беты
цена появится после беты
Стоимость каждого воркшопа (токены и модели) учитывается пофазно и доступна администратору инстанса — мы знаем реальную себестоимость, а не оцениваем её на глаз.
Сформулируйте вопрос, добавьте пару предложений контекста — и посмотрите процесс в реальном времени.