Входящие заявки и CRM
Система извлекает данные из писем, сообщений и вложений, готовит поля и позиции для CRM. Сотрудник проверяет неоднозначные совпадения и недостающие сведения.
Внедрение ИИ-агентов
ИИ-агенты для сокращения ручной работы
За 2–8 недель собираем пилот для выбранного процесса, проверяем его на реальных или тестовых данных и фиксируем участие сотрудника.
Для компаний, где ИИ должен давать практический эффект
Работаем с компаниями, которым важно понять применимость ИИ, снизить риски и получить измеримый эффект.
- срок 2–8 недель
- стоимость от 500 000 ₽
- контроль человека в критичных действиях
- пилот без найма собственной команды разработки
Какие задачи можно передать ИИ-агенту
Для каждой задачи заранее определяем действие системы, ожидаемый результат и роль сотрудника.
Коммерческие предложения и письма
ИИ-ассистент готовит черновик по шаблону компании и контексту клиента. Менеджер проверяет факты, условия и отправку.
Документы и база знаний
Система извлекает условия, сравнивает версии и находит фрагменты в регламентах. Сотрудник подтверждает выводы и решения.
Отчёты и сбор данных
ИИ собирает сведения в заданную структуру и готовит сводку. Ответственный проверяет источники, полноту и интерпретацию.
Реализованные проекты
Обработка клиентских заявок и работа на онлайн-платформах
Кейсы показывают исходную задачу, действия системы, участие сотрудника и опубликованный результат.
Названия компаний, внутренние системы и исходные данные не раскрываются.
Все кейсыДемонстрационный интерфейс
З
Запрос на запчасти
сегодня, 10:24
Добрый день! Нужны позиции из файла. Количество указано в таблице.
запрос.xlsx
3 позиции · 14 КБ
Распознанные позиции
КодНаименованиеКол.
DEMO-101Уплотнительное кольцо12
DEMO-202Крепёжный комплект4
DEMO-303Фильтрующий элемент6
Кейс 01 · Заявки на запчасти
Из сообщения и файла — в структурированную заявку CRM
ИИ извлекает позиции из сообщения и вложения, уточняет недостающие сведения в том же диалоге и готовит заявку для CRM.
Результат процесса
Позиции собраны в структурированную заявку CRM
ЗаявкиCRM
Посмотреть кейсДемонстрационный интерфейс
Активная задача
Подбор специалистов для проекта
01
ОткрытьПрофиль 01
Технический специалист
02
ОткрытьПрофиль 02
Координатор проекта
03
ОткрытьПрофиль 03
Специалист по данным
Кейс 02 · Работа на онлайн-платформе
От задачи на платформе — к таблице откликов и контактов
ИИ-агент проходит повторяющиеся шаги в интерфейсе, собирает профили откликнувшихся исполнителей и переносит доступные контакты и статусы в таблицу оператора.
Результат процесса
Контакты и статусы собраны в единой таблице
Онлайн-платформыОтклики
Посмотреть кейсКак проходит внедрение
Процесс
Выбираем повторяющуюся операцию, где много ручного труда и понятен владелец результата.
Сценарий
Описываем входы, действия ИИ-агента, проверки, выходы и точки контроля человеком.
Данные
Проверяем источники, качество, ограничения, интеграции и правила работы с чувствительной информацией.
Прототип
Собираем рабочую версию и тестируем ее на реальных или тестовых данных.
Тест
Проверяем качество, ошибки, удобство, скорость и понятность результата для сотрудников.
Запуск
Встраиваем решение в процесс, обучаем команду и фиксируем регламент использования.
ИИ в бизнесе должен быть полезным и безопасным
В проектах учитываются требования 152-ФЗ, ограничения по персональным данным и механизмы сохранения коммерческой тайны. Мы помогаем определить, какие данные можно использовать в инструментах ИИ, где нужен закрытый контур и где обязательно должен оставаться контроль человека.
Контуры данных
Открытые данные
Чувствительные данные
Контроль человека
Критичные действия и спорные ответы остаются под проверкой сотрудника.
Данные под контролем
Не загружаем чувствительные данные в публичные сервисы без оценки рисков.
Разделение контуров
Отделяем открытые данные от персональных, договорных и коммерчески чувствительных.
Проверка результата
Проектируем контроль человеком там, где ИИ может ошибаться или галлюцинировать.
Правила для команды
Помогаем сформулировать понятные правила использования ИИ для сотрудников.
152-ФЗ и тайна
Учитываем персональные данные, коммерческую тайну и ограничения клиента.
Возможные применения
Другие сценарии для первичной оценки
Это модельные примеры, а не реализованные кейсы DEL-AI. Для каждого нужно отдельно проверить процесс, данные, риски и экономику.
Пример сценария: ИИ-ассистент для подготовки коммерческих предложений
Команда продаж тратит время на сбор информации о клиенте, структуру предложения, аргументы и черновики. ИИ-ассистент может готовить черновик по шаблону компании и предлагать аргументы под отрасль клиента. Возможный эффект: сокращение времени подготовки предложения; единая структура коммерческих материалов; меньше ручного копирования из старых документов; быстрее подготовка к встречам и повторным письмам.
Пример сценария: ИИ-агент для обработки данных из открытых источников
ИИ-агент может искать данные о рынках, клиентах, тендерах, конкурентах или объектах, структурировать их и готовить таблицы для проверки человеком. Возможный эффект: меньше ручного поиска; единый формат собранных данных; быстрее подготовка аналитических материалов; снижение нагрузки на аналитиков и менеджеров.
Пример сценария: ИИ-помощник для внутренних регламентов и базы знаний
ИИ-помощник может искать ответы в базе знаний, давать ссылки на источники и снижать нагрузку на HR, поддержку или внутренние службы. Возможный эффект: быстрее поиск информации; меньше повторяющихся вопросов; удобнее адаптация новых сотрудников; снижение нагрузки на внутренних экспертов.
Стоимость
Внедрение ИИ-агента — от 500 000 ₽. Стоимость зависит от сложности процесса, количества интеграций, качества данных, требований безопасности и объёма тестирования.
FAQ
С чего лучше начать, если мы пока не понимаем, где применять ИИ?+
Лучше начать с ИИ-аудита процессов. За 1 неделю мы находим 5–15 сценариев, оцениваем ожидаемую пользу, сложность, данные и риски, а затем выбираем первый управляемый пилот.
Нужно ли сразу внедрять ИИ-агента?+
Нет. Если сценарий не выбран, безопаснее начать с аудита или обучения. Внедрение имеет смысл, когда понятны процесс, данные, контроль человека и критерии результата.
Как вы снижаете риски по данным?+
Мы разделяем открытые и чувствительные данные, фиксируем правила использования ИИ, оцениваем ограничения по персональным данным и коммерческой тайне, а для критичных сценариев оставляем проверку человеком.
ИИ будет принимать решения за сотрудников?+
Нет. В рабочих процессах ИИ-агент извлекает данные, готовит черновики и структурирует информацию. Критичные решения, отправку ответов и спорные случаи проверяет сотрудник.
Сколько времени занимает проект?+
ИИ-аудит занимает 1 неделю. Обучение зависит от программы и ролей. Внедрение ИИ-агента обычно занимает 2–8 недель в зависимости от процесса, интеграций и качества данных.
От чего зависит стоимость?+
От числа процессов и интервью, глубины анализа данных, состава групп обучения, количества интеграций, требований безопасности и уровня доработки ИИ-агента под реальный процесс.
Что нужно подготовить к первому разговору?+
Достаточно коротко описать процесс или задачу: где много ручной работы, какие системы используются, кто проверяет результат и какой эффект был бы ценен для бизнеса.
Заявка
Обсудите процесс для внедрения
Опишите повторяющуюся задачу и ожидаемый результат. На первом разговоре уточним границы пилота и необходимые данные.
Что разберём на первом разговоре
- Какие действия сейчас выполняются вручную.
- Какие данные и системы участвуют в процессе.
- Что должен проверить или подтвердить сотрудник.
Контакты
Email: nikita.v.tokarev@gmail.com
Обсудить задачу в Telegram
Можно начать с короткого описания процесса.
Обсудить ИИ-агента
Укажите контакты и коротко опишите процесс. Ответим, подходит ли задача для пилота.