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.
→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.»
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.
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.

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.
30 минут на диагностику без презентаций и общих слов. Разберём процесс, оценим эффект, сроки и лучший сценарий запуска.