AI-агент по общению с клиентами
Классифицирует обращения, готовит черновики ответов и направляет сложные случаи человеку.
Внедрение ИИ
Внедряем AI-агентов и AI-сценарии в реальные процессы компании
Помогаем автоматизировать рутинные задачи: обработку клиентских запросов, подготовку документов, сбор данных, аналитику, коммуникации и работу с CRM.
Для компаний, где ИИ должен давать практический эффект
Работаем с компаниями, которым важно понять применимость ИИ, снизить риски и получить измеримый эффект.
- Срок: от 2 до 8 недель
- Стоимость: от 500 000 ₽
- Формат: индивидуальный проект
- Результат: рабочий AI-агент или AI-сценарий в процессе компании
Типовые AI-сценарии для бизнеса
AI-агент по сбору данных
Ищет информацию в открытых источниках, структурирует результат и готовит сводки для проверки человеком.
AI-агент подготовки документов
Помогает готовить счета, КП, задания, письма, договорные черновики и служебные записки.
AI-ассистент продаж
Готовит КП, анализирует клиента, помогает с follow-up и структурирует информацию перед встречей.
AI-ассистент для HR
Помогает с вакансиями, резюме, адаптационными материалами, FAQ и обучением сотрудников.
AI-ассистент для клиентского сервиса
Сводит обращения, определяет тип запроса, предлагает ответ и ищет информацию в базе знаний.
AI-агент для CRM
Переносит данные из писем, форм и мессенджеров в CRM, классифицирует запросы и заполняет поля.
AI-помощник для отчетов
Собирает данные из таблиц и систем, готовит пояснения и помогает формировать управленческие материалы.
AI-ассистент для базы знаний
Помогает сотрудникам находить ответы в регламентах, инструкциях и внутренних материалах.
AI-помощник для маркетинга
Ускоряет подготовку контента, описаний товаров, презентаций, исследований и рекламных гипотез.
Как проходит внедрение
1
Формулируем задачу
Определяем процесс, пользователей, данные, ограничения и критерии результата.
2
Проектируем сценарий
Описываем логику работы AI-агента или AI-сценария: входы, действия, проверки, выходы.
3
Выбираем инструменты
Подбираем технологическую связку с учетом задачи, бюджета, данных и ограничений.
4
Создаем прототип
Собираем рабочую версию решения и проверяем ее на реальных или тестовых данных.
5
Тестируем и дорабатываем
Проверяем качество, ошибки, галлюцинации, удобство работы и надежность результата.
6
Внедряем в процесс
Передаем решение в работу, обучаем пользователей и фиксируем правила 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 AI-инструментах, где нужен закрытый контур и где обязательно должен оставаться контроль человека.
не загружаем чувствительные данные в публичные сервисы без оценки рисков
Учитываем это при выборе сценария, данных, инструментов и правил работы сотрудников.
разделяем открытые и чувствительные данные
Учитываем это при выборе сценария, данных, инструментов и правил работы сотрудников.
проектируем проверку результата там, где ИИ может ошибаться
Учитываем это при выборе сценария, данных, инструментов и правил работы сотрудников.
помогаем сформулировать правила использования ИИ для сотрудников
Учитываем это при выборе сценария, данных, инструментов и правил работы сотрудников.
учитываем 152-ФЗ и коммерческую тайну
Учитываем это при выборе сценария, данных, инструментов и правил работы сотрудников.
Если сценарий пока не выбран — начните с диагностики
Внедрение эффективнее, когда понятны процесс, данные, критерии успеха и экономический эффект.
Кейсы и примеры сценариев
Реальный кейс
AI-агент сократил обработку клиентских запросов с 10–20 часов до 1–2 часов в день
Пример внедрения AI-агента в логистической компании: клиенты отправляли 50–100 запросов в день через разные каналы, а сотрудники вручную переносили данные в CRM, обращались к внешним системам и оценивали маржинальность.
Было
- 50–100 клиентских запросов в день
- разные каналы входа
- ручной перенос в CRM
- ручная оценка маржинальности
- 10–20 часов сотрудников ежедневно
Стало
- AI-агент автоматически сохраняет запросы в CRM
- обращается к внешним системам
- автоматически проставляет маржинальность
- сотрудники обрабатывают только сложные случаи
- нагрузка снизилась до 1–2 часов в день
Инструменты: n8n, OpenRouter, Gemini 3.5 Flash, GLM 5.1
Обсудить похожий сценарийПример сценария: AI-ассистент для подготовки коммерческих предложений
Команда продаж тратит время на сбор информации о клиенте, структуру КП, аргументы и черновики. AI-ассистент может готовить черновик по шаблону компании и предлагать аргументы под отрасль клиента. Возможный эффект: сокращение времени подготовки КП; единая структура коммерческих материалов; меньше ручного копирования из старых документов; быстрее подготовка к встречам и follow-up.
Пример сценария: AI-агент для обработки данных из открытых источников
AI-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: AI-помощник для внутренних регламентов и базы знаний
AI-помощник может искать ответы в базе знаний, давать ссылки на источники и снижать нагрузку на HR, поддержку или back-office. Возможный эффект: быстрее поиск информации; меньше повторяющихся вопросов; удобнее адаптация новых сотрудников; снижение нагрузки на внутренних экспертов.
FAQ
С чего лучше начать, если мы пока не понимаем, где применять ИИ?+
Лучше начать с AI-диагностики. За 1 неделю мы разбираем процессы, ищем точки применения AI-инструментов, оцениваем примерный эффект и формируем приоритеты внедрения.
Можно ли просто обучить сотрудников без внедрения?+
Да. Корпоративное обучение может быть самостоятельным форматом. Оно помогает сотрудникам начать применять AI-инструменты в работе и дает компании общий язык для дальнейшего внедрения.
ИИ безопасен для бизнеса?+
Безопасность зависит от сценария, данных и выбранных инструментов. В проектах учитываются требования 152-ФЗ, коммерческая тайна и ограничения на передачу чувствительных данных.
Что делать, если ИИ ошибается?+
ИИ действительно может ошибаться и галлюцинировать. Поэтому в рабочих сценариях важно проектировать проверку результата, контроль человека и ограничения там, где ошибка критична.
Сколько времени занимает внедрение?+
Диагностика занимает 1 неделю, обучение — 8 учебных часов, воркшоп — от полудня до 1 дня, внедрение AI-сценария или AI-агента — от 2 до 8 недель.
Можно ли начать с бесплатной встречи?+
Да. Возможен бесплатный первый созвон до 1 часа, чтобы обсудить задачу и понять, какой формат подойдет компании.
Заявка
Есть процесс, который хочется ускорить с помощью ИИ?
Опишите задачу — обсудим, можно ли внедрить AI-агента или AI-сценарий за 2–8 недель.
Контакты
Email: nikita.v.tokarev@gmail.com
Оставить заявку
Ответим и подскажем, с чего лучше начать: диагностики, обучения, воркшопа или внедрения.