AI-агентство vs своя команда: как выбрать
Практическая рамка решения для production ИИ-агентов: когда выгоднее агентство, когда in-house, и типичные провалы обоих путей.
Dali
Dali - студия AI agent systems. Давид ведёт engineering и продукт, Лиана - operations и fit процессов. Делаем production-агентов в tools, которыми команда уже пользуется.
David Hakobyan · Dali
Прямой ответ
AI-агентство имеет смысл, когда нужны production-системы на реальных workflow быстро, с дисциплиной engineering + operations, а своей agent-ops ёмкости ещё нет. In-house - когда агенты это ядро продукта, есть штат на постоянную поддержку, и уже ясны процессы и правила approve.
Частый провал посередине: фрилансер для demo-чата или «AI-инициатива» без карты процессов. Production-агенты живут в инструментах команды - почта, CRM, таблицы, чат - с human gates на рискованных шагах.
Критерии решения
| Критерий | Агентство | In-house |
|---|---|---|
| Скорость до production | Выше при нормальном discovery | Ниже до найма и процессов |
| Удержание знаний | Риск, если контекст только у вендора | Сильнее при документации внутри |
| Контроль и approve | Хорошо, если gates спроектированы | Лучше, если security внутри |
| Форма затрат | Проект / retainer | Зарплаты + infra + менеджмент |
| Дифференциация | Ops-рычаг, не уникальный IP | Когда агенты и есть продукт |
Когда агентство - правильный выбор
- Нужна кастомная agent-система для intake, support, ops или knowledge work.
- Нужен agent-first продукт с доставкой, а не слайды.
- Нужны границы approve до любого «автопилота».
- Параллельно важна AI-видимость (SEO/GEO).
Dali - студия agent-систем: сначала discovery процессов, затем внедрение в существующие инструменты. Смотрите решения.
Когда in-house - правильный выбор
- Агенты - то, за что платит клиент, roadmap на годы.
- Уже есть platform eng, evals, on-call.
- Compliance требует, чтобы логика и данные оставались только у вас.
Даже тогда короткий agency-спринт на discovery часто дешевле, чем год переделок.
Типичные провалы
Агентство: нет карты workflow, чат без интеграций, нет владельца approve. In-house: бюджет на модели, но не на ownership, evals и change management.
Практическая последовательность
- Опишите 3-5 workflow с высокой частотой и ценой ошибки.
- Отметьте шаги с обязательным human gate.
- Выберите один production-путь в текущих инструментах.
- 2-4 недели меряйте cycle time и ошибки.
- Только потом расширяйте или нанимайте постоянную команду.
Как помогает Dali
Dali совмещает engineering и operations: кастомные agent-системы, agent-first продукты, консалтинг и системы AI-видимости. Публичные проекты: Kora, agents.ge. Для аудита - CTA на сайте.