ВЕ Вадим Евграфов

Вадим Евграфов

Автоматизация бизнес-процессов

Разбираю, как устроена работа, где теряются время и данные, какие действия можно автоматизировать. Применение ИИ оцениваю по задаче, стоимости ошибки и проверяемому результату.

С 2010 года запускаю и развиваю собственные коммерческие проекты. Этот опыт помогает связывать требования к системе с ежедневной работой и экономикой бизнеса.

Проекты

Методология и практика автоматизации

Развиваю подход к внедрению ИИ и применяю его в собственных проектах. У каждого — своя задача и стадия готовности.

МетодологияВ разработке

Helpflow — внедрение ИИ в бизнес-процессы

Разрабатываю практическую методологию: как описать текущий процесс, понять, нужен ли ему ИИ, выбрать способ автоматизации и проверить результат. Подготовлены этапы работы, шаблоны, критерии качества и правила контроля полномочий — от разбора проблемы до пилота и эксплуатации.

Открытая методология в разработке. Включает учебные примеры применения.

Сайт проекта ↗
Собственный бизнесВ разработке

«Я в курсе!» — контроль операций бизнеса

Развиваю систему для собственного бизнеса: она должна связывать данные маркетплейсов и магазина с задачами и решениями владельца. В основе — проверяемые данные, ограниченные права агента, подтверждение рискованных действий и журнал операций.

Реализованы ядро агента и интеграция с Ozon для чтения данных. Автоматическое выполнение бизнес-операций развивается отдельно.

Сайт проекта ↗
Аудит сайтовЛокальный инструмент

NeuroSearch Analyzer

Система аудита сайтов: собирает технические и контентные сигналы, оценивает готовность к поисковому продвижению и видимость для ИИ-поиска. Формирует отчёты для заказчика и технических специалистов.

Репозиторий ↗
МетодологияМатериалы для разработки

AI System Engineering Methodology

Методология и набор инструкций для ИИ-агентов: помогают превратить идею или техническое задание в требования, модель системы, архитектуру и план разработки с критериями проверки.

Репозиторий ↗
ОбучениеПрактический курс

Работа над задачами с ИИ-агентами

Курс с теорией, практикой и шаблонами: от исходной идеи до первого проверяемого результата. Ученик работает над собственной задачей и учится формулировать требования, направлять агента и проверять выполненную работу.

Репозиторий ↗

Подход

Начинаю с процесса и причины проблемы

Выбор инструмента зависит от задачи. Иногда достаточно изменить порядок работы или настроить интеграцию. Для ИИ нужны понятная область применения и способ проверить качество.

Задачи

Где могу быть полезен

Мне интересны проекты по автоматизации внутренних операций и внедрению ИИ: с доступом к процессу, данным и людям, которые ежедневно выполняют эту работу.

  • Разбор процессаОписать текущую работу, найти ручные операции, потери данных и причины повторяющихся ошибок.
  • Выбор решенияСопоставить варианты автоматизации, требования к данным, затраты и риски. Определить, оправдано ли применение ИИ.
  • Прототип и пилотПодготовить требования и архитектуру, организовать реализацию с помощью ИИ-инструментов, проверить сценарии и критерии приёмки.
  • Контроль результатаЗаложить метрики качества, подтверждение важных действий человеком и порядок работы при сбоях.

Учебная практика

Хакатоны и прототипы

Примеры работы с обращениями, базой знаний и подготовкой учебных заданий. В каждом кейсе — задача, прототип, результат хакатона и подтверждающие материалы.

ИТ-Спринт 2025 команда SmartSupport

Интеллектуальная обработка обращений граждан

Задача

Сократить ручную работу операторов при обработке обращений: быстрее определять категорию и приоритет, находить релевантную информацию в базе знаний и готовить ответ для гражданина.

Решение

Команда собрала SmartSupport: веб-интерфейсы для гражданина, оператора и администратора, Telegram-канал, базу знаний, AI-анализ обращения, подсказки оператору и чат для продолжения диалога.

Результат

  • абсолютный чемпион хакатона;
  • победитель кейса от «Аве Технолоджис»;
  • проект оформлен как репозиторий с архитектурой, документацией и материалами.
MTS True Tech Hack 2026 команда WikiLive

Рабочее пространство знаний для MWS Tables

Задача

Показать, как корпоративные знания, таблицы и совместная работа могут быть объединены в одном понятном интерфейсе, чтобы данные не жили отдельно в документах, таблицах и чатах.

Решение

WikiLive был собран как wiki-редактор с живыми MWS Tables: страницы, встроенные таблицы, совместное редактирование, версии, комментарии, обратные ссылки, локальные черновики и AI-действия внутри редактора.

Результат

  • финал: 15 команд из более чем 1000;
  • 3-е место в своей задаче;
  • 6-е место в общем зачёте.
ИИ для образования соло TeacherFlow

Генератор сопоставимых вариантов школьных заданий

Задача

Помочь учителю быстрее подготовить несколько вариантов одного задания так, чтобы они были сопоставимы по сложности, не совпадали ответами и сохраняли дидактическую цель.

Решение

TeacherFlow принимает эталонное задание, анализирует профиль сложности, генерирует варианты, проверяет качество, показывает отличия и позволяет экспортировать комплект или дать ссылку ученикам.

Результат

  • финалист хакатона «ИИ для образования: автоматизация рутинных задач»;
  • соло-участие: постановка, прототип, интерфейс, методология, деплой и материалы;
  • проект доступен как рабочее демо.

Школа 21 · июль 2026

Бизнес- и системный анализ

Сертификат подтверждает завершение основной образовательной программы «Школы 21» по специализации «Бизнес- и системный анализ».

Школа 21 - образовательный проект Сбера.

Сертификат Вадима Евграфова о завершении основной программы Школы 21 Открыть сертификат (PDF)

Контакт

Обсудим ваш процесс

Напишите, как сейчас устроена работа, что отнимает время или приводит к ошибкам и какой результат нужен. Это даст отправную точку для разговора о задаче и формате сотрудничества.