Автоматизируем рутинные процессы, создаём ИИ-системы под задачи бизнеса и обучаем команды использовать ИИ в реальной работе.
Убираем ручную работу там, где сотрудники каждый день повторяют одни и те же действия: документы, заявки, отчёты, Excel, почта, 1С и CRM.
Например, ИИ распознаёт PDF, извлекает реквизиты, сверяет позиции и готовит черновик в CRM или 1С; ответственный сотрудник проверяет результат.
ПодробнееСоздаём инструменты, которые работают с данными компании и выполняют реальные рабочие задачи: ИИ-ассистенты, агенты, базы знаний, RAG, поиск и аналитика.
ПодробнееУчим сотрудников и специалистов применять ИИ на их собственных рабочих задачах: команды, руководители, специалисты и индивидуальное обучение.
ПодробнееОбработка заказов и сверка со спецификациями 1С: 42 мин → 6 мин.
Поиск по архиву договоров: 3,5 часа → 30 секунд.
Обучение 85 сотрудников; сокращение операционной рутины на 34%.
Разработка ИИ-решений и чат-ботов для бизнеса и электронной торговли.
Подготовка и повышение квалификации специалистов для разных отраслей.
ИИ-анализ диалогов менеджеров и отчёты о работе с клиентами.
Находим операции, где ИИ может дать измеримый эффект.
Создаём прототип и измеряем результат.
Интегрируем решение в существующий процесс и обучаем сотрудников.
Работаем по NDA, разграничиваем доступ и подбираем схему работы с данными под требования компании — от защищённых API и Zero Data Retention до локального размещения моделей (On-Premise).
ИИ автоматизирует работу с неструктурированными данными, рутинные текстовые и аналитические операции: обработку входящих заявок, первичных документов (счета, УПД, договоры), составление коммерческих предложений, ответы клиентам с сохранением контекста, классификацию обращений и сверку данных между 1С, CRM и почтой.
Внедрение проходит в 4 этапа: 1) Аудит процессов и расчёт окупаемости; 2) Пилотный прототип за 1–2 недели; 3) Интеграция с базами 1С, CRM и почтой; 4) Практическое обучение команды регламентам и сценариям работы.
Стоимость зависит от сложности бизнес-логики, количества интегрируемых систем (1С, CRM, почта) и требований к изоляции контура. Точечная автоматизация процесса окупается уже в первые 1–2 месяца.
Подключение выполняется через защищённые API-шлюзы, webhooks или промежуточный сервисный контур. ИИ получает доступ только к строго разграниченным данным под контролем администратора.
В отличие от чат-бота с жесткими кнопками, ИИ-агент понимает смысл свободной речи, обладает памятью и умеет самостоятельно вызывать внешние инструменты (1С, CRM, почта, базы данных) для достижения цели.
Мы используем закрытые корпоративные API без передачи данных для дообучения публичных моделей, либо разворачиваем открытые модели (Llama, Qwen, Mistral) в изолированном локальном контуре компании (On-Premise) по NDA.
Обучение строится на реальных рабочих задачах отделов (продажи, закупки, маркетинг, бухгалтерия, HR). По итогам команда получает личные библиотеки проверенных промтов и сценариев.
Руководителю требуется управленческий срез: оценка окупаемости ИИ-проектов, постановка ТЗ, контроль рисков безопасности и использование ИИ в роли персонального аналитика.
Да. Современные AI-системы управляются на естественном человеческом языке. Для типовых задач достаточно структурированного промптинга, а для сложных процессов мы внедряем готовые интерфейсы в один клик.
Начинать следует с наиболее затратной рутины сотрудников: разбор входящей почты, подготовка коммерческих предложений, ответы на типовые запросы клиентов.
Разберём задачу и покажем, где ИИ действительно имеет смысл, а где автоматизация не окупится.
Обсудить задачу