Общая память команды

Ваша команда знает больше, чем может найти

Спросите как человека — получите ответ, за которым видно, кто владелец, что связано и откуда он взялся.

Практикуется в Онто — живой среде моделирования.

Для компаний Обучение

Кто отвечает за скоринг? Спросить

За скоринг отвечает Риск-платформа. Он опирается на кредитную политику и влияет на решение по заявке.

Опёрто на объекты

Скоринг✓ Кредитная политика✓

✓ Опёрто на 2 объекта модели · проверяемо

Данные и контекст

Данные становятся интеллектом, когда обретают контекст

Контекст связывает отдельные факты: показывает, что с чем связано, кто участвует и почему принимаются решения. Так данные превращаются в рабочее понимание, доступное команде и любому помощнику — человеку или AI.

Данные→Связи→Контекст→Понимание

Из чего собирается контекст

Люди и роли

Системы

Документы

Решения

Риски

Каждый объект в модели — своего типа и цвета. Связи между ними и есть контекст.

Живой пример · фрагмент модели

Начните с вашей задачи

Выберите, что хотите понять, собрать или изменить — Онто соберёт карту. Смотрите её взглядом человека (диаграмма, описание, таблица + вопросы к модели) или взглядом агента (та же модель в JSON).

Не нашли свою задачу? Опишите ее своими словами.

Здесь соберется карта вашей задачи

объекты, связи и зоны ответственности

Знакомо?

Три ситуации, которые вы узнаёте

Агент не знает того, что знает команда

Знания живут в головах и чатах — у AI нет к ним доступа, и он работает вслепую.

Никто не может восстановить, почему система такая

Решения приняты, авторы ушли, контекст потерян — остаётся археология по коду.

AI отвечает уверенно и неверно

Без опоры на модель ответы звучат убедительно, но проверить их нечем.

Как это работает

Люди правят карту. Агенты читают и пишут её же

Два взгляда на одну модель: человек видит диаграмму, агент видит структуру. Правит любой из них — обновляется одно.

Взгляд человека · диаграмма

идёт в правит даёт ведёт ДокументЗаявка СистемаПроверка Люди и ролиАналитик РешениеРешение

Взгляд агента · структура

{
  "объект": "Заявка",
  "тип": "документ",
  "владелец": "Аналитик",
  "статус": "на проверке",
  "связи": ["идёт в: Проверка"]
}

Проверяемость — не поверх модели, а из неё: видно, откуда взялся каждый ответ.

Куда дальше

Три двери

Компаниям

Внедрение живой модели домена и обучение команды. Управляемость, кейсы, фазы работы.

Внедрение →

Специалистам

Интенсив «AI: верить нельзя проверить». Навык, программа, артефакт и сертификация.

Обучение →

Авторам курсов

Ваш курс живёт в нашей среде: ученики практикуют метод на живой модели. OEM.

Условия OEM →

Страница продукта

Инструмент метода — Онто

Живая среда моделирования, в которой практикуется метод. Люди работают с диаграммами и таблицами, AI-агенты — через MCP с той же структурой.

✓Включено в реестр отечественного ПО (Минцифры)
✓Облако или on-premise
✓Аккредитованная ИТ-организация

Смотреть продукт →

Граница доверия

Люди, модель и агенты работают внутри одной проверяемой границы. Всё, что снаружи, попадает внутрь только через модель.

ДОВЕРЕННАЯ ГРАНИЦА

Люди ⇄ Модель MCP⇄ Агенты

только через модель

Внешний LLM Открытые данные

Облакобыстрый старт

On-premiseв вашем контуре

Об авторе

Артём Варкулевич

Автор метода · основатель Онто

Telegram ↗ Об авторе →

Архитектор в топ-банке — метод вырос из реальной практики синхронизации команд.

6 лет развивает платформу моделирования Онто.

Ежедневно работает с командой AI-агентов и строит в паблик.

С чего начнём?

Внедрение в компании или обучение команды — покажем метод на вашей задаче.

Для компаний Обучение