Слишком много ручной работы
Команда заполняет таблицы, сверяет данные, пересылает отчёты и отвечает на одни и те же вопросы. Ручной труд съедает больше часов, чем развитие компании.
AI нужен не ради тренда. Он нужен там, где бизнесу важно снизить ручную нагрузку, убрать рутину и ускорить процессы.
Команда заполняет таблицы, сверяет данные, пересылает отчёты и отвечает на одни и те же вопросы. Ручной труд съедает больше часов, чем развитие компании.
Каждый отдел смотрит в свою систему. Реальную картину приходится собирать вручную к концу месяца — и делать выводы по устаревшим данным.
CRM, 1С, Telegram живут отдельно. Сотрудники переносят данные вручную, а решения принимаются по разным версиям правды.
Каждый новый объём = новый сотрудник. Система не масштабируется сама — её раздувают людьми. Планы роста упираются в рынок кадров.
Клиенты в CRM, финансы в 1С, заявки в почте, файлы в облаке. Единой картины нет ни у руководителя, ни у команды.
Пилоты с ChatGPT были, но в работу не ушло. Нет методологии, нет ответственного за метрику, нет понимания, где AI окупится.
Прокрутите — увидите, как разрозненные запросы и инструменты стягиваются в оркестрированную сеть.
Мы работаем с компаниями, для которых операционная эффективность — вопрос выживания, а не моды.
Компании с оборотом от 300 млн до 5 млрд ₽, где каждая неэффективность уже видна в цифрах и напрямую бьёт по марже.
Мульти-точечный бизнес, где стандарты, данные и процессы нужно держать в 20, 60, 180 локациях одновременно — и масштаб упирается в управляемость.
Производство, логистика, ритейл, клиентский сервис — там, где процессов много и они переплетены между десятками систем и ролей.
Цель — вырасти в 2—3 раза за год, не раздувая штат пропорционально. Это математика, а не лозунг: рост без AI упирается в найм.
Отделы работают в изоляции. Данные тонут в чатах и Excel. Решения — на интуиции, коммуникация через руководителей.
Искусственный интеллект читает контекст, соединяет системы и становится центральной нервной системой бизнеса.
Связи чистые, процессы проходят через агентов, решения принимаются в секундах, а не в неделях.
Операционная стоимость падает, скорость и качество — растут. Рост — это следствие, а не цель.
AI не заменяет людей. Он высвобождает их время на то, что двигает бизнес вперёд. Рост без пропорционального найма — не лозунг, а измеримая разница в цифрах.
рутинных операций после запуска AI-систем
быстрее решения и отчёты по ключевым процессам
средний срок от контракта до первого запуска
новых сотрудников нужно, чтобы удвоить объём операций
Команда перестаёт тонуть в рутине и возвращается к тому, что двигает бизнес: росту, продукту и клиентам — а не к бесконечному копированию данных из одной таблицы в другую.
→Ставим агента туда, где он реально двигает процесс и влияет на результат.
→Метрики успеха и ожидаемый ROI фиксируем до старта разработки.
→Запускаем решение в боевой инфраструктуре: с интеграцией, мониторингом и SLA.
→После запуска передаём стек, доступы и контроль над решением.
Работаем короткими циклами: быстро проверяем эффект, затем встраиваем решение в рабочий контур и развиваем его дальше.
Разбираем ваши процессы, данные и текущую инфраструктуру. Определяем, где AI реально снимет ручную нагрузку, ускорит процессы и даст измеримый эффект для бизнеса.
Запускаем первое рабочее решение под конкретную задачу. Сразу в вашем процессе и на ваших данных — чтобы быстро проверить эффект в реальной работе.
Интегрируем решение в ваш текущий контур: CRM, 1С, Telegram, почту и внутренние сервисы. Настраиваем доступы, обучаем команду и выводим систему в рабочую эксплуатацию.
Контролируем качество, дообучаем модели на новых данных и расширяем решение на новые сценарии. Поддерживаем стабильную работу системы и развиваем её по мере роста задач бизнеса.
Нажмите на вопрос — агент ответит. Это не LLM: тут только проверенные факты про нашу работу.
↳ Сколько это стоит?
Три способа решить задачу с AI. Выбирайте честно — мы скажем, в каких случаях нас не нужно.
Как пойдёт — обычно 6+ месяцев экспериментов с непредсказуемым результатом.
3—6 месяцев найм + 3 месяца до первого запуска.
6 недель — фиксируем в договоре.
Сотни тысяч ₽ на API + 2—4 месяца времени вашей команды.
~600к ₽/мес × 6 мес = ~3.6 млн ₽ до первого запуска.
Фикс-прайс, согласован до старта. Не двигается.
На вас. ChatGPT не отвечает за бизнес-результат.
На вас — вы наняли, вы управляете, вы отвечаете.
На нас. Не двинули метрику — возвращаем фикс.
Поддерживаете и развиваете сами.
Команда в штате — постоянные зарплаты независимо от загрузки.
Отдельный SLA-договор с понятной ценой/мес.
Всё ваше с первого дня.
Всё ваше — вы заплатили зарплаты.
Ваши с дня 1. Передача стэка прописана в договоре.
Только привязка к API-провайдеру (OpenAI/Anthropic).
Привязка к сотрудникам — уход = риск проекта.
Нет. После запуска можете работать с кем угодно — без перестройки.
Простая задача, есть свой AI-инженер, готовы к 3—6 месяцам экспериментов и неопределённому ROI.
AI — стратегия на 2+ года, нужна постоянная команда, готовы к фиксированным расходам на ФОТ.
Нужен предсказуемый запуск за 6 недель: фикс-прайс, гарантия возврата, передача стэка.

Снимок сети. Красные узлы — агенты, белые — системы и данные, к которым они подключены.
Для сети из 180 точек внедрили систему из 12 AI-агентов для продаж, поддержки, закупок и маркетинга — чтобы сократить ручную нагрузку back-office и связать процессы в единую управляемую модель.
−68%
12

−68%
12
6 недель
3× ROI
Разработали и внедрили AI-систему: исследование рынка и конкурентов, сегментирование аудитории, офферы, посадочные и креативы, запуск перформанса в любых каналах. Один человек ведёт ×10 кампаний без потери качества коммуникации бренда.
×10
−70%

×10
−70%
4 недели
+240%
Внедрили AI-систему, которая объединила финансовые данные из нескольких источников, автоматизировала сбор управленческой аналитики и ускорила подготовку решений для CFO. Вместо ручной сборки отчётности — единый аналитический контур с дашбордами, отклонениями и готовыми выводами.
3×
−82%

3×
−82%
7
5 недель
Мы работаем с компаниями, которые хотят расти быстрее, принимать решения точнее и опираться на данные, а не на догадки.
Мария Гончарова
«Мы не увольняли людей. Мы перестали нанимать. Back-office не рос два квартала — а оборот вырос на 40%.»
Хенрик Йоханссон
«Мы перестали тратить часы на ручную сборку и согласование материалов. Агенты собирают кампанию за минуты, мы проверяем и запускаем.»
Юки Танака
«Недельный отчёт теперь занимает полчаса. Совет директоров принимает решения по свежим данным.»
Не абстрактные обещания, а конкретные сдвиги, которые видно в цифрах и в работе команды через 4—8 недель после запуска.
Команда не тратит время на копирование данных, сверки и повторяющиеся операции. Рутина уходит агентам, люди — в сложные задачи.
Заявки, документы, коммуникации проходят через систему в секундах, а не в часах. Клиент ждёт меньше, бизнес реагирует быстрее.
Одна панель на все отделы. Руководитель видит, где деньги, где задержки, где риски — в реальном времени, а не к концу месяца.
Объёмы удваиваются — команда остаётся той же. Найм превращается из обязательной функции роста в осознанный выбор.
Процессы, собранные вокруг AI, тиражируются на новые точки, рынки и команды без пересборки — инфраструктура готова к росту.
Запуск за 1—6 недель, лог на каждое действие агента. Вы знаете, что получите и за какие деньги.
Измените параметры — и мы покажем, сколько ресурсов может высвободить AI-система, если забрать часть ручной нагрузки. Это расчётная оценка на основе реальных проектов.
Если не нашли ответ на свой вопрос, напишите нам в Telegram или отправьте бриф — разберём вашу задачу.
Зависит от задачи. Небольшая автоматизация — сотни тысяч рублей. Связка нескольких процессов или собственная система с AI внутри — миллионы. Точную вилку называем после бесплатной диагностики: смотрим ваши процессы, данные и системы — и даём смету до первой строчки кода. Если проект не окупается — честно об этом говорим.
Хаос оркестрирован, агенты на связи. Ваш бизнес работает как система — предсказуемо, каждый день.
30 минут на диагностику без презентаций и общих слов. Разберём процесс, оценим эффект, сроки и лучший сценарий запуска.