Проектирую и внедряю AI-системы, встроенные в реальные процессы бизнеса

От диагностики процесса и проектирования архитектуры до интеграции, запуска и передачи системы вашей команде.

Обсудить задачуПосмотреть решения
  • ПРЯМОЙ КОНТАКТ С ОСНОВАТЕЛЕМ
  • ФИКСИРОВАННЫЙ ОБЪЁМ ПРОЕКТА
  • РАЗМЕЩЕНИЕ НА ИНФРАСТРУКТУРЕ КЛИЕНТА
  • ДОКУМЕНТАЦИЯ
  • ОБЛАКО / ЗАКРЫТЫЙ КОНТУР / ON-PREMISE

Что тормозит рост

  • Ручная обработка заявок

    Менеджеры тратят часы на типовые диалоги вместо работы с горячими клиентами.

  • Выборочный контроль качества

    Проверяется 5–10% диалогов. Ошибки продавцов и нарушения стандартов остаются незамеченными.

  • Знания разбросаны по документам

    Сотрудники не находят нужную информацию вовремя. База знаний устарела или недоступна.

  • Сотрудники повторяют одни ошибки

    Нет системы персонального обучения по реальным диалогам и ситуациям.

  • Руководитель получает отчёты поздно

    Управленческая информация приходит с задержкой. Реакция на отклонения — постфактум.

  • Типовые обращения съедают время специалистов

    Поддержка перегружена одинаковыми вопросами. Специалисты не успевают заниматься сложными задачами.

AI-системы для вашего бизнеса

  • ПРОДАЖИ

    AI-агенты для продаж и обработки обращений

    Квалификация лидов, ответы на вопросы, запись на встречу и создание сделки в CRM — без участия менеджера.

    • Telegram, WhatsApp, VK, web chat
    • Квалификация лидов
    • Создание сделки в CRM
    • Human handoff
    • Защита от дублей
    • Bitrix24
    • amoCRM
    • Telegram
    • WhatsApp
  • ПОДДЕРЖКА

    AI-поддержка и корпоративная база знаний

    Первая линия поддержки на основе RAG. Отвечает по внутренним документам, передаёт оператору сложные обращения.

    • RAG по документам
    • Intent classification
    • Голос, фото, текст
    • Закрытый контур
    • Human handoff
    • Supabase
    • PostgreSQL
    • Telegram
  • АНАЛИТИКА

    Речевая аналитика и контроль продаж

    100% диалогов под контролем. AI анализирует звонки, находит ошибки, формирует отчёты руководителю.

    • Транскрибация (Whisper)
    • Оценка по этапам продаж
    • Отчёт в Telegram
    • Рейтинг сотрудников
    • Анализ критичности
    • Telegram
    • n8n
    • 1С
    • Asterisk
  • ОБУЧЕНИЕ

    AI-наставники и кураторы

    Персональное обучение продавцов по реальным ошибкам. AI-куратор для образовательных программ с RAG и памятью.

    • Обучение по реальным диалогам
    • RAG по материалам
    • Статусная машина
    • Проверка знаний
    • Эскалация человеку
    • Telegram
    • VK
    • Supabase
  • ГОЛОС

    Голосовые AI-агенты

    Входящие и исходящие звонки. Консультации, квалификация, подтверждение заказов с динамическими сценариями.

    • Входящие и исходящие
    • STT/TTS
    • Динамические сценарии
    • Передача тёплого лида
    • CRM-интеграция
    • Asterisk
    • amoCRM
    • Bitrix24
  • КОНТЕНТ

    Контент-фабрики и индивидуальная автоматизация

    Автоматизация внутренних процессов, обработки документов, HR, логистики. Контентные конвейеры с редакторским контролем.

    • Обработка документов
    • Генерация контента
    • Мультиагентные системы
    • n8n self-hosted
    • API-интеграции
    • n8n
    • Google Sheets
    • REST API

Реализованные проекты

  • Производственный холдинг

    AI-система контроля и обучения отдела продаж

    АНОНИМИЗИРОВАННЫЙ КЕЙС
    ЗАДАЧА

    Ручная выборочная проверка диалогов охватывала около 5% коммуникаций.

    РЕШЕНИЕ

    Автоматический анализ 100% звонков и текстов, персональное AI-обучение продавцов.

    РЕЗУЛЬТАТЫ
    • 200+ диалогов в день
    • 15+ продавцов в системе
    • Контроль вырос с 5% до 100%
    • Анализ за менее 1 минуты вместо 15–20
    • Запуск за 2 недели
    • n8n
    • Whisper
    • OpenAI
    • Telegram
    • Supabase
  • Образовательная платформа

    Мультиканальный AI-куратор

    КЛИЕНТ ЗАЩИЩЁН NDA
    ЗАДАЧА

    Монолитная архитектура не масштабировалась на несколько каналов и курсов.

    РЕШЕНИЕ

    Слоистая архитектура с единым AI-ядром для VK и Telegram, RAG и памятью.

    РЕЗУЛЬТАТЫ
    • 100+ материалов в базе знаний
    • Тысячи фрагментов в RAG
    • VK + Telegram на единой логике
    • Подготовка к production-релизу
    • n8n
    • Supabase
    • pgvector
    • OpenAI
    • VK API
    • Telegram
  • B2B-платформа мониторинга транспорта

    Локальный AI-агент поддержки

    КЛИЕНТ ЗАЩИЩЁН NDA
    ЗАДАЧА

    Первая линия поддержки перегружена. Нельзя передавать данные клиентов внешним LLM.

    РЕШЕНИЕ

    Локальный AI-агент на Ollama с RAG, intent classification и human handoff.

    РЕЗУЛЬТАТЫ
    • MVP принят заказчиком
    • Типовые обращения без оператора
    • Мультимодальный ввод
    • Данные не покидают контур
    • Ollama
    • Docker
    • Supabase
    • pgvector
    • Telegram

Архитектура ИИ-системы для бизнеса

Не просто чат-бот, а промышленная система: от обработки входящих данных и базы знаний до интеграций, мониторинга и передачи оператору.

  • Каналы и входящие данные

    Подключение каналов и нормализация входящих данных из разных источников. Telegram, VK и голосовой ввод показаны в реализованных проектах. Web и WhatsApp доступны как архитектурные опции.

  • Классификация и маршрутизация запросов

    Определение намерения пользователя, классификация и маршрутизация запроса в нужный сценарий. Поддерживается управление очередями.

  • ИИ-модель, база знаний и инструменты

    Языковая модель с доступом к инструментам и корпоративной базе знаний (RAG), классификация запросов и локальное выполнение моделей реализованы в проектах.

  • Бизнес-логика и проверка ответов

    Проверка структурированного ответа ИИ по бизнес-правилам перед выполнением действия в рабочей системе.

  • Интеграции с CRM, ERP и API

    Интеграция с внешними системами: CRM, ERP, 1С и корпоративными API. Конкретный состав определяется инфраструктурой проекта.

  • Мониторинг и передача оператору

    Мониторинг, журналирование, обработка ошибок и передача диалога оператору при необходимости.

Варианты развёртывания инфраструктуры

  • Облачная инфраструктура

    Доступная опция размещения на управляемых облачных серверах.

    Преимущества
    Быстрый запуск, мониторинг доступности, возможность масштабирования.
    Особенности
    Данные передаются и обрабатываются вне корпоративного периметра клиента.

  • Закрытый контур (Private AI)

    Архитектура может быть настроена для локального исполнения без обращения к внешним AI API. Такой подход продемонстрирован в кейсе локального AI-агента поддержки.

    Преимущества
    Возможность использовать локальные модели, например Ollama, и настраивать доступ в инфраструктуре клиента.
    Особенности
    Требует выделенной серверной инфраструктуры.

  • Инфраструктура клиента

    Система может быть спроектирована для исполнения в инфраструктуре под контролем клиента. Возможность передачи исходного кода и документации определяется условиями проекта.

    Преимущества
    Контроль среды исполнения и интеграция с внутренней инфраструктурой клиента.
    Особенности
    Требует участия IT-ресурсов клиента для сопровождения.

Инженерные практики безопасности

  • Управление доступом

    Конкретные меры разделения ролей определяются требованиями и инфраструктурой проекта.

  • Строгая валидация

    Предусматривает проверку форматов данных и ограничений перед выполнением системных действий.

  • Наблюдаемость и логирование

    Журналирование обращений, статусов и ошибок для последующего анализа.

  • Эскалация человеку

    Предусматривает маршрутизацию диалога оператору при нештатных ситуациях.

  • Границы данных

    Контроль границ доступа к корпоративным знаниям. Исключение обращений к внешним AI API может настраиваться в выбранной модели развёртывания.

  • Управление секретами

    Поддерживает архитектурное разделение кода, конфигурации и секретов (API-ключей).

Как мы работаем

От диагностики бизнес-процесса до готовой к эксплуатации системы — через последовательные контролируемые этапы.

  1. Диагностика

    Выявляем бизнес-процесс, узкие места, источники данных, роли и ожидаемый результат.

  2. Проектирование

    Определяем границы системы, архитектуру, интеграции, модель размещения, работу с данными и правила эскалации на человека.

  3. Прототипирование

    Тестируем критический сценарий на репрезентативных данных и валидируем реализуемость до полного внедрения.

  4. Внедрение

    Интегрируем систему в рабочую среду, настраиваем роли, логирование и валидацию, проводим тестирование и готовим систему к эксплуатации.

  5. Эксплуатация и развитие

    Мониторим качество, анализируем сбои, обновляем знания и сценарии, развиваем систему на основе реального использования.

Инженерная студия ИИ-систем

Проектируем и внедряем ИИ-системы вокруг реальных процессов компании — с понятной архитектурой, контролем качества и измеримыми критериями результата.

  • Прямая работа с командой

    Без цепочки посредников: погружаемся в задачу, фиксируем границы проекта и остаёмся напрямую вовлечены на каждом этапе.

  • Инженерный подход

    До разработки определяем данные, интеграции, риски и критерии качества, чтобы систему можно было поддерживать и развивать.

  • Встраивание в процессы

    Интегрируем решение в существующую инфраструктуру и рабочие процессы, документируем логику и передаём понятный рабочий контур.

Частые вопросы

Коротко о выборе процессов, интеграциях, размещении и эксплуатации AI-систем.

Какие процессы подходят для AI-автоматизации?

В первую очередь — процессы с повторяющимися действиями, большим объёмом обращений или документов, поиском информации и необходимостью принимать решения по заданным правилам. На диагностике мы отдельно определяем, где AI действительно оправдан, а где достаточно обычной автоматизации.

С чего начинается работа над проектом?

С диагностики бизнес-процесса: фиксируем текущий сценарий, участников, источники данных, ограничения и ожидаемый результат. После этого определяем границы системы и состав критического прототипа.

Можно ли интегрировать систему с существующей инфраструктурой?

Да, если необходимые системы предоставляют подходящие интерфейсы или другие контролируемые способы обмена данными. Конкретная схема зависит от текущего IT-ландшафта, требований к доступу и выбранной модели размещения.

Где может быть развёрнута система?

Возможны облачное размещение, закрытый локальный контур или инфраструктура клиента. Подход выбирается с учётом интеграций, требований к данным, доступности сервисов и операционных ограничений проекта.

Как организуется работа с данными и доступом?

Для проекта определяются границы данных, роли и права доступа, правила хранения секретов, логирование и сценарии эскалации на человека. Конкретные меры зависят от архитектуры и среды эксплуатации; они не означают автоматического соответствия какой-либо сертификации.

От чего зависят сроки и что происходит после запуска?

Срок зависит от сложности процесса, состояния данных, количества интеграций и требований к развёртыванию. После запуска система требует наблюдения за качеством, анализа сбоев, обновления знаний и развития сценариев на основе реального использования.

Обсудим вашу задачу

Расскажите, какой процесс хотите улучшить. Разберём контекст и предложим практичный следующий шаг.

  • Разберём, где теряются время и ресурсы
  • Оценим, где автоматизация даст практический эффект
  • Честно скажем, если автоматизация сейчас не нужна
+7 951 849-13-32Написать в TelegramНаписать по email

Оставить заявку

Онлайн-форма готовится к запуску. Сейчас вы можете написать нам в Telegram или по email.