Релиз 2.0 — теперь с расширенной адаптивностью 🎉

Платформа, которая адаптируется под вашу реальность 🧩

RealityLab 2.0 объединяет разрозненные процессы, данные и команды в единую адаптивную среду. Мы помогаем компаниям работать с той реальностью, которая есть, — а не с той, которую все ожидали. 🌍

2 847

активных внедрений

99,2%

адаптивности

стран присутствия

Панель адаптивности

Стабильность среды94%

Скорость адаптации87%

Согласованность данных61%

Вероятность пересмотра—

Обновлено 14 сек. назад v2.0.4

💬 Диалог

«Мы спрашиваем, прежде чем решать»

Елена Морозова, директор по адаптивности

💡 Как мы работаем

👥 Люди, а не только цифры

За каждой метрикой — человек, который тянет руку, задаёт вопрос и не боится показаться неудобным. Мы строим платформу для команд, которые готовы слышать друг друга.

RealityLab начинается не с дашборда, а с диалога. Именно поэтому в 94% проектов мы начинаем с интервью, а не с брифа.

94%

проектов начинаются с диалога

2 847

часов интервью проведено

решений без вопроса

📊 Аналитика

Прозрачные метрики на каждом уровне 🔍

Мы измеряем то, что другие предпочитают не замечать. Потому что адаптивность начинается с честных цифр.

Динамика адаптивности по кварталам

+18,4% QoQ

Q1'25

Q2'25

Q3'25

Q4'25

Q1'26

Q2'26

Q3'26

Индекс адаптивности Данные обновляются каждые 6 часов

Ключевые показатели

Август 2026

Метрика	Значение	Δ
Индекс предсказуемости	0,87	+0,12
Уровень неопределённости	3,2σ	−0,4σ
Скорость пересмотра решений	14 дн.	−2 дн.
Коэффициент согласованности	0,61	+0,03
Глубина адаптации	7,4 / 10	+0,8
Остаточный смысл	—	н/д

🗂️ Архив решений

Проекты, которые мы завершили ✅

Каждый из них чему-то нас научил. Некоторые — до сих пор.

🔗 Единый контур согласования

Внедрение сквозного процесса согласования для распределённых команд. Согласование занимало 3 дня. Внедрение — 14 месяцев.

ЗавершёнROI 1,02×

🧠 Онтология предметной области

Разработали онтологию из 1 200 сущностей. После согласования осталось 40. Остальные признали несуществующими.

Завершён1 200 → 40

📉 Предиктивная модель оттока

Модель предсказывала уход клиентов с точностью 94%. Клиенты уходили, но по другим причинам. Модель пришлось пересмотреть.

ПересмотренAUC 0,94 → 0,51

🏗️ Многоуровневая архитектура

Спроектировали 7 уровней абстракции. На пятом уровне обнаружили, что уровни 1–4 были избыточны. Уровни 6–7 не успели проверить.

Архив7 → 2

🔮 Система оперативного прогноза

Прогноз строился на 14 дней вперёд. Через 14 дней выяснилось, что прогноз был неточен. Систему отключили до выяснения.

Пауза14 дн.

🗄️ Единое хранилище данных

Собрали все данные компании в одном месте. Через месяц обнаружили второе хранилище. Оба признали основными.

Завершён2 источника