1
Входящий запрос
Например: клиент просит рассчитать доставку, КП или статус заказа.
Бизнес-процессы + AI-агенты
Сокращаем ручную работу в продажах, документах, CRM и клиентских коммуникациях с помощью ИИ
Находим процессы, где ИИ даст экономический эффект, обучаем сотрудников и внедряем AI-агентов за 2-8 недель — без найма собственной AI-команды.
Первый разговор помогает быстро понять, есть ли у процесса потенциал для AI-пилота.
AI process scene
Запрос превращается в управляемое действие
2
AI-агент
Извлекает данные, классифицирует задачу и готовит структуру для CRM.
3
Результат
CRM-поля, черновик ответа и понятная точка контроля сотрудником.
CRM-поля
Человек остается точкой контроля: AI-агент готовит структуру, сотрудник подтверждает результат.
- 18 лет в корпоративных ИТ
- 30+ проектов цифровизации
- 1000+ обученных сотрудников
- проекты за 2-8 недель
Боли
ИИ должен снимать ручную нагрузку, а не добавлять хаос
Сначала разбираем рабочие процессы и ограничения, затем выбираем сценарии, где результат можно проверить и измерить.
Сотрудники тратят часы на ручную работу
Заявки, письма, КП, документы, отчеты и перенос данных съедают время сильных специалистов.
ИИ используют хаотично
Кто-то уже пробует нейросети, но компания не управляет качеством, безопасностью и повторяемостью результата.
Непонятно, где экономический эффект
Много идей и инструментов, но нет приоритизации по пользе, сложности, данным и рискам.
Есть риски по данным и ошибкам
Нельзя без разбора загружать клиентские данные, договоры и коммерческую информацию в публичные сервисы.
Не хочется нанимать AI-команду
Нужен первый управляемый пилот без долгого найма, большого ИТ-проекта и лишнего хайпа.
Письма
КП
Договоры
CRM
Отчеты
База знаний
Сценарии
Где AI-инструменты чаще всего дают эффект
Типовые зоны, где можно сократить ручной труд, ускорить коммуникации и повысить качество управленческих материалов.
Клиентский запрос
мини-процесс
ЗаявкаПоляОтвет
Заявки и клиентские коммуникации
Классификация обращений, извлечение данных, черновики ответов, маршрутизация и контроль сотрудником.
Продажи
мини-процесс
КПCRMFollow-up
Продажи и CRM
Подготовка КП, follow-up, заполнение CRM, анализ клиента и структурирование истории коммуникаций.
Документы
мини-процесс
УсловияРискиЧек-лист
Документы и договоры
Сравнение версий, извлечение условий, резюме документов, чек-листы проверки и черновики служебных текстов.
Отчеты
мини-процесс
ДанныеВыводыСводка
Отчеты и аналитика
Сводки по таблицам, пояснения к данным, управленческие отчеты и подготовка материалов для встреч.
HR-процесс
мини-процесс
ВакансияАдаптацияFAQ
HR и обучение
Вакансии, адаптация, база знаний, ответы сотрудникам, учебные материалы и внутренние инструкции.
База знаний
мини-процесс
ПоискИсточникОтвет
Back-office и база знаний
Регламенты, поиск по внутренним материалам, ответы на типовые вопросы и снижение нагрузки экспертов.
Для ЛПР
Что важно вашей роли?
Разные руководители смотрят на ИИ через свои задачи: экономический эффект, скорость продаж, операционную нагрузку, обучение сотрудников или безопасность.
Собственнику / CEO
Понять, где ИИ даст экономический эффект без найма собственной AI-команды.
Коммерческому директору
Ускорить обработку заявок, подготовку КП, follow-up и работу с CRM.
Операционному директору
Снять ручную работу в повторяющихся процессах и снизить зависимость от отдельных сотрудников.
HRD
Обучить сотрудников и ввести правила безопасного применения ИИ в рабочих задачах.
CIO / CDTO
Получить управляемые AI-сценарии вместо хаотичных экспериментов с нейросетями.
С чего начать
Три понятных входа в AI-повестку
Можно начать с аудита, обучения команды или внедрения уже выбранного AI-агента.
Карта сценариев
рабочая схема
1Процессыручные операции
2Эффектчасы / день
3Пилотпервый сценарий
AI-аудит процессов
За 1 неделю находим 5-15 сценариев применения ИИ, оцениваем эффект, данные, риски и выбираем первый пилот.
- Срок: 1 неделя
- Стоимость: от 150 000 ₽
- Результат: карта AI-сценариев, приоритетный пилот и roadmap внедрения
- Стоимость зависит от числа процессов, интервью и глубины анализа данных
Выбирайте, если...
У вас есть интерес к ИИ, но нет карты приоритетных сценариев, оценки эффекта и понимания, с какого пилота начать.
Роли и шаблоны
рабочая схема
1Ролипродажи, HR, back-office
2Шаблоныпромпты и правила
3Практикарабочие задачи
Практическое обучение ИИ
Помогаем сотрудникам и руководителям перейти от хаотичного использования нейросетей к безопасной работе в реальных задачах.
- Стоимость: от 250 000 ₽
- Роли: руководители, продажи, HR, back-office, проектные команды
- Результат: единые правила, шаблоны промптов и практические навыки
- Стоимость зависит от состава групп, ролей и адаптации программы
Выбирайте, если...
Сотрудники уже пробуют нейросети или вы хотите безопасно обучить команду применять ИИ в рабочих задачах.
Pipeline агента
рабочая схема
1Запросписьмо или заявка
2AI-агентструктура данных
3CRMполя и контроль
Внедрение AI-агентов
Запускаем AI-агентов для повторяющихся задач в продажах, коммуникациях, CRM, документах, отчетах и back-office.
- Срок: 2–8 недель
- Стоимость: от 500 000 ₽
- Результат: рабочий AI-агент с контролем человека
- Стоимость зависит от интеграций, данных, сценария и требований безопасности
Выбирайте, если...
У вас уже есть процесс с повторяющейся ручной работой, который хочется ускорить с помощью AI-агента.
Итоговая стоимость зависит от числа процессов и интервью, состава групп, качества данных, требований безопасности и количества интеграций.
Кейс
Было → решение → результат
Пример показывает подход: AI-агент помогает структурировать работу, а сотрудник сохраняет контроль над результатом.
Реальный кейс
Пример результата: меньше ручной обработки клиентских запросов
AI-агент сократил обработку клиентских запросов с 10–20 часов до 1–2 часов в день
Логистическая компания обрабатывала 50-100 клиентских запросов в день. Сотрудники вручную извлекали данные, переносили их в CRM, проверяли внешние системы и готовили ответы.
Дисклеймер: Результат зависит от процесса, качества данных, интеграций и участия сотрудников.
Before / AI / After
Было
10-20 ч
ручная обработка писем и перенос в CRM
AI-агент
структура
извлечение полей и черновик ответа
Стало
1-2 ч
CRM-данные и проверка сотрудником
Было
50-100 запросов в день. ручное извлечение данных из писем. ручной перенос в CRM. 10-20 часов сотрудников ежедневно.
Решение
AI-агент анализирует входящие запросы, извлекает нужные данные, структурирует информацию для CRM и готовит черновики ответов.
Результат
AI-агент анализирует запрос. извлекает ключевые поля. готовит структуру для CRM. формирует черновик ответа для проверки. нагрузка снизилась до 1-2 часов в день.
Процессная схема
1Входящий запросПисьмо, заявка или сообщение клиента.
2AI-агентКлассифицирует запрос и извлекает данные.
3CRM-данныеСобирает структуру для переноса в CRM.
4Черновик ответаГотовит текст по контексту и шаблонам.
5Проверка человекомСотрудник подтверждает и отправляет результат.
Мини-сценарии
Похожие задачи, где можно начать с малого
Подготовка КП и писем
AI помогает собрать структуру, аргументы, черновик письма и follow-up под конкретного клиента.
Анализ документов
Извлекает условия, сравнивает версии, готовит резюме и чек-листы для проверки человеком.
База знаний для сотрудников
Помогает искать ответы в регламентах, инструкциях и внутренних материалах компании.
Отчеты и управленческие сводки
Собирает пояснения по таблицам, формирует выводы и готовит структуру для руководителя.
Методология
Как мы переводим AI-идею в управляемый процесс
Фокус на бизнес-эффекте, данных, рисках и участии сотрудников.
Ищем бизнес-эффект
Разбираем процессы и ручные операции, где экономия времени заметна для бизнеса.
Оцениваем данные и риски
Проверяем источники данных, ограничения, безопасность и места, где нужен контроль человека.
Выбираем первый пилот
Берем сценарий с понятным эффектом, разумной сложностью и измеримым результатом.
Обучаем сотрудников
Даем команде правила, шаблоны и практику, чтобы AI-сценарий стал рабочей привычкой.
Запускаем AI-агента
Встраиваем решение в процесс, тестируем качество и фиксируем зоны ответственности человека.
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.
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.
Кто ведет проекты
Никита Токарев
Эксперт по корпоративным ИТ, цифровой трансформации и внедрению решений в бизнес-процессы. Помогает компаниям выбирать реалистичные AI-сценарии, снижать риски и доводить пилоты до рабочих процессов.
18 лет
в корпоративных ИТ
30+ проектов
цифровизации и внедрения
1000+
обученных сотрудников
FAQ
С чего лучше начать, если мы пока не понимаем, где применять ИИ?+
Лучше начать с AI-аудита процессов. За 1 неделю мы находим 5-15 сценариев, оцениваем эффект, сложность, данные и риски, а затем выбираем первый управляемый пилот.
Нужно ли сразу внедрять AI-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 AI-агент помогает: извлекает данные, готовит черновики и структурирует информацию. Критичные решения, отправку ответов и спорные случаи проверяет сотрудник.
Сколько времени занимает проект?+
AI-аудит занимает 1 неделю. Обучение зависит от программы и ролей. Внедрение AI-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 AI-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
Разберем, где ИИ может дать эффект в вашей компании
Опишите задачу, процесс или вопрос. Я помогу понять, что подойдет лучше: AI-аудит, обучение команды или внедрение AI-агента.
Что разберем на первом разговоре
- Где в процессе много ручной работы.
- Какие данные и системы уже используются.
- Какой пилот можно проверить без большого ИТ-проекта.
Контакты
Email: nikita.v.tokarev@gmail.com
Оставить заявку
Оставьте заявку — обсудим ваши процессы, задачи и подходящий формат: AI-аудит, обучение или внедрение AI-агента.