AI-native studio · live interview funnel

AI-NATIVE производство для VFX, CG и production-студий

  • Связываем людей, инструменты, файлы и генерацию в одну рабочую систему
  • AI-агенты забирают рутину между ролями
  • Продюсеры и супервайзеры остаются в точках решений
  • Меньше ручного контроля, быстрее оборот шотов, прозрачнее маржа
Запустить аудит пайплайна агент задаст 5–7 вопросов
production systemhuman-in-the-loop
1единый контур работы
20→20люди + агенты по ролям
×2.9потенциал ускорения цикла
client brief
agent context
producer decision
assets
event log
delivery
экономика шота

Старый пайплайн больше не держит новую экономику шота

  • Съёмочный день дорожает
  • CG-шот стоит ~$1K–10K
  • AI-шот может стоить ~$300–2.5K
  • Узкое место теперь не генерация, а управление процессом
  • Кто быстрее перестроит производство, заберёт маржу
cost pressureclassic → AI-native
shoot day
~$10K+
CG shot
~$1K–10K
AI shot
~$300–2.5K
prompt try
~$2
дешевле генерация
дороже хаос
нужна система
главная потеря

Студия теряет деньги не на креативе, а на трении между этапами

  • Контекст живёт в чатах, файлах и головах продюсеров
  • Ревью, статусы и правки дублируются вручную
  • Команда тратит часы на синхронизацию вместо решений
  • AI-инструменты добавляют скорость, но не дают системы
  • Без связанного пайплайна хаос просто ускоряется
where margin leaksmanual sync
01чат вместо контекста
02ручные статусы и ревью
03версии расходятся
04решения ждут людей
05ошибки повторяются
что мы делаем

Мы превращаем набор инструментов студии в управляемую AI-native систему

  • Чаты, таск-трекеры, файлы, DCC, GenAI и клиентские загрузки работают вместе
  • Все события проходят через единый журнал событий
  • Агенты понимают, что произошло, кому нужно действие и что делать дальше
  • Проектная память копится автоматически
  • Люди управляют результатом, агенты ведут операционку
live flowdrag nodes · data flow
роль агентов

Агенты закрывают рутину между ролями, а не заменяют команду

  • Собирают контекст перед ревью
  • Готовят статусы, отчёты и next steps
  • Следят за дедлайнами, версиями и блокерами
  • Запускают типовые действия в инструментах
  • Выводят человека только туда, где нужно решение
agent architectureagent → sub-agents → tools
Agent
CEO
Producer
Supervisor
Artist
Sub-agents
BriefVisionPitchClient SyncRoadmapReport
EstimateScheduleTaskingStatusBudgetDelivery
ReviewQCLookdevContinuityNotesApprove
ConceptPromptImage GenVideo GenUpscaleInpaintVariations
Tools · skills
GPTTelegramZoomDriveDocs
SheetsCerebroAyonDiscordDrive
CerebroFrame.ioDiscordGPT-V
ComfyUIFluxRunwayKlingHiggsfieldMagnific

Человек работает с уровнем Agent; sub-agents и их tools закрывают рутину ниже.

human-in-the-loop

Креатив остаётся у людей. Система ускоряет путь к решению

  • Супервайзер утверждает, агент готовит варианты
  • Продюсер решает, агент собирает риски и статусы
  • Клиент даёт фидбек, агент превращает его в задачи
  • Команда не теряет контроль над качеством
  • Решения быстрее, потому что контекст уже собран
human in the loopevent log · memory loop
как это работает

Любое событие в пайплайне становится сигналом для действия

  • Пришла правка — агент находит связанные шоты и задачи
  • Загрузился файл — агент проверяет версию и уведомляет нужных людей
  • Изменился статус — агент обновляет контекст проекта
  • Нужен ревью-пак — агент собирает материалы и summary
  • Возник блокер — агент поднимает его до ответственного
event streamsignal → action
COMMENTКлиент прислал правку→ агент создаёт задачи
UPLOADПоявился новый EXR→ агент проверяет версию
STATUSШот перешёл в review→ агент собирает ревью-пак
BLOCKERНет нужного ассета→ агент эскалирует блокер
APPROVEВерсия принята→ агент пишет в память
память проекта

Каждый проект становится умнее по мере работы

  • Система запоминает решения, правки, версии и причины изменений
  • Новые участники быстрее входят в контекст
  • Повторяющиеся ошибки становятся видимыми
  • История проекта не теряется в чатах
  • Следующий проект стартует с накопленным знанием
studio memoryproject → knowledge
01 · Решениекто утвердил, почему и на какой версии
02 · Правкачто изменилось и какие шоты затронуты
03 · Ошибкагде повторился риск и как его избежать
04 · Паттернчто можно автоматизировать в следующем проекте
для продюсеров

Продюсер получает не ещё один дашборд, а ясность по любому процессу в любой момент

  • Что горит
  • Кто ждёт решения
  • Какие шоты под риском
  • Где завис клиентский фидбек
  • Что влияет на бюджет и срок
producer cockpitrisk first
7shots at risk
3client feedback waiting
12happroval delay
~$18Kbudget exposure
NEXTAgent prepares review pack09:30
для CEO

AI-native студия — это новая операционная модель

  • Меньше зависимости от ручной координации
  • Выше пропускная способность команды
  • Быстрее адаптация новых AI-инструментов
  • Прозрачнее экономика проектов
  • Масштабирование без пропорционального роста менеджмента
operating modelscale without chaos
Peoplecreative decisions
Agentsroutine + context
Event logsignals + actions
Memoryproject knowledge
Economicsmargin visibility
быстрая оценка

Маржа студии — с AI-агентами и без

  • От заказов — считаем, сколько людей нужно классически и с AI-агентами
  • От команды — считаем, сколько проектов потянет текущий состав
  • Видно влияние рутины, параллельности и времени на проверки
  • После расчёта агент уточнит реальные bottlenecks
calculatorteam ↔ projects automation
что гарантируем

Мы отвечаем за систему, а не за магию генерации

  • Интеграции работают как единое целое
  • Роли, события и действия связаны в понятный процесс
  • Команда сохраняет контроль над креативом
  • Compute считается usage-based
  • Экономика модели строится вокруг потока и маржи
usage chartusage-based cost
как начинается внедрение

Стартуем с одного болезненного участка, а не с «цифровой трансформации»

  • Выбираем процесс с измеримой болью
  • Описываем роли, события и решения
  • Подключаем нужные инструменты
  • Запускаем первого агента
  • Смотрим эффект на скорости, прозрачности и ручной нагрузке
start smallmeasured pain
Найти боль
Описать события
Подключить инструменты
Запустить агента
Измерить эффект
быстрые сценарии

Первые агенты окупаются на самых скучных задачах

  • Клиентские правки → задачи и приоритеты
  • Ревью-пакеты → summary и next steps
  • Статусы шотов → отчёты без ручного сбора
  • Версии файлов → контроль и уведомления
  • Блокеры → эскалация ответственным
first use casesboring = valuable
client notestasks + priority
review packsummary + next steps
shot statusauto report
file versioncheck + notify
blockerowner escalation
следующий шаг

Опишите боль — агент соберёт вводные и подготовит следующий шаг

  • Можно текстом или голосом
  • Агент задаст несколько коротких вопросов
  • Зафиксирует текущий процесс и узкие места
  • Подготовит персональный разбор
  • При необходимости назначит созвон
agent · консьерж● online · text / voice
Какая часть пайплайна сейчас чаще всего стопорит проект?
Клиентские правки и сбор ревью-пакетов.
Ок. Зафиксирую роли, инструменты, частоту правок и где теряется контекст.
Опишите боль студии…