> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://scrumtrek.gitbook.io/iishki-1/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://scrumtrek.gitbook.io/iishki-1/company-profile.md).

# О компании

## Кратко

**Кактус.AI** — дочерняя компания ScrumTrek, специализирующаяся на перестройке бизнес-процессов под AI. 18 лет опыта организационных трансформаций (сначала Agile, теперь AI), 100+ реализованных трансформаций, 50+ компаний-клиентов, 1 300+ обученных специалистов.

## Позиционирование

Мы перестраиваем бизнес-процессы компаний так, чтобы AI давал измеримый бизнес-эффект. Единственная компания на рынке, которая объединяет три компоненты в одном проекте: обучение сотрудников, перестройку процессов и организационные изменения.

**Ключевое отличие**: выводим AI-решения в промышленную эксплуатацию с метриками и KPI — от проектирования до работающего процесса.

## Почему это важно

**GenAI Paradox (McKinsey, 2025)**: 78% компаний используют AI, но менее 10% видят влияние на P\&L. Причина — разрыв между экспериментами и системным внедрением. Мы закрываем этот разрыв.

## Методологическая база

Наша методика — **AI Playbook** — разработана на основе опыта 18 лет и включает:

* **A1-A5 модель** — 5 уровней автономии AI в процессах
* **5D-модель AI-готовности** — оценка по людям, процессам, данным, технологиям, культуре
* **Scoring 3-Gate** — приоритизация с защитой от когнитивных ловушек (эффект красивой демки, ловушка быстрых побед, давление авторитета)
* **DRI-оценка** — определение: Развернуть, Перестроить или Изобрести
* **Frozen Middle диагностика** — анализ точек сопротивления среднего менеджмента
* **8 агентных паттернов** — типовые архитектуры AI-решений
* **Двойной прогон (Dual Run)** — параллельный запуск нового и старого процесса

## Ключевые цифры

| Показатель                  | Значение                                                                |
| --------------------------- | ----------------------------------------------------------------------- |
| Опыт трансформаций          | 18 лет (через ScrumTrek)                                                |
| Реализованных трансформаций | 100+                                                                    |
| Обучено специалистов        | 1 300+                                                                  |
| Компаний-клиентов           | 50+                                                                     |
| AI-инициатив в production   | 37% наших проектов (2024-2025), рыночное среднее \~10% (McKinsey, 2024) |
| Uptime платформы            | 99.95%                                                                  |
| Соответствие                | 152-ФЗ, на-premise, air-gapped                                          |

## Команда

### Основатели и лидеры

* **Асхат Уразбаев** — основатель ScrumTrek (18 лет), архитектор AI Playbook
* **Сергей Липчанский** — основатель Кактус.AI, стратег и вайб-кодер

### Тренеры и консультанты

* Леся Якубова, Маша Петрова, Юлия Рубцова, Александр Постников, Влад Куклев, Никита Токарев

### AI-инженеры и девопс

* **Алексей Евдокимов** — архитектор AI-агентов
* Павел Лесунов, Александр Егоров (DevOps)

### Коммерция и операции

* **Екатерина Щеткина** — коммерческий директор

## Безопасность и соответствие

* **Федеральный закон 152-ФЗ** — полная поддержка защиты персональных данных
* **On-premise развёртывание** — полный контроль над инфраструктурой
* **Air-gapped окружение** — отсутствие выхода в интернет, если требуется
* **Smart Routing** — персональные данные направляются только на российские модели
* **RBAC** — детальное управление доступом
* **Policy Engine** — настраиваемые правила контроля
* **Аудит-лог** — полная история операций
* **Shadow AI контроль** — управление неавторизованными AI-инструментами

## Компетенции

| Область            | Технологии                                                  |
| ------------------ | ----------------------------------------------------------- |
| Языковые модели    | GPT, Claude, российские модели (Yandex GPT, Gigachat, Qwen) |
| Генеративный AI    | Текст, изображения, код, аналитика, видео                   |
| Инженерия          | Prompt Engineering, RAG, LangChain, LlamaIndex              |
| Разработка агентов | Vibe Coding, одиночные агенты, мультиагентные системы       |
| Machine Learning   | ML, NLP, embeddings, fine-tuning                            |
| Инфраструктура     | n8n, оркестрация пайплайнов, Python                         |

## Контакты

| Канал    | Данные             |
| -------- | ------------------ |
| Email    | <info@kkts.ai>     |
| Телефон  | +7 (968) 433-85-25 |
| Telegram | @k\_scrumtrek      |
| Сайт     | kkts.ai            |

*Ответ в течение суток в рабочие дни.*


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://scrumtrek.gitbook.io/iishki-1/company-profile.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.