Направление 03 / Автоматизация и ИИ

Убираем рутину, которая съедает вашу команду

ИИ-агенты, интеграции CRM и автоматизация процессов. Превращаем повторяющуюся работу в систему, которая работает сама, а экспертиза человека — в продукт, а не в заметки в голове.

Запущенных ИИ-агентов
12+
Внедрений Битрикс24
35+
Среднее сокращение рутины
×3.8
Работаем с ИИ
c 2023
Задачи

Задачи, которые решаем автоматизацией

01
Ситуация

Менеджеры тратят часы на одинаковые вопросы клиентов

Наше решение

ИИ-агент квалифицирует лиды, отвечает на типовые вопросы и эскалирует сложные случаи.

02
Ситуация

Между системами переносят данные вручную

Наше решение

Интеграции сайт ↔ CRM ↔ 1С ↔ мессенджеры: синхронизация автоматически, без переноса.

03
Ситуация

CRM установлена, но ею не пользуются

Наше решение

Внедрение и донастройка Битрикс24: воронки, автоматизации, роботы, отчёты.

04
Ситуация

Контент и SEO требуют всё больше людей

Наше решение

ИИ-ассистенты для статей, мета-тегов, описаний товаров — с экспертной редактурой.

05
Ситуация

Поддержка не справляется с потоком обращений

Наше решение

Чат-боты для сайта и Telegram с передачей в CRM и эскалацией на оператора.

Примеры внедрений

Что можно автоматизировать уже сейчас

Сценарий 01

ИИ-агент для квалификации лидов

Лид оставляет заявку ночью — бот задаёт уточняющие вопросы, считает скоринг и утром отдаёт менеджеру только горячих.

Сценарий 02

RAG-система для базы знаний

Внутренний ассистент отвечает сотрудникам на вопросы по документации и базе договоров со ссылками на источник.

Сценарий 03

Автоматическая генерация SEO-контента

Пайплайн: семантика → черновик → фактчекинг → редактура → публикация. Экспертная проверка на контрольных точках.

Сценарий 04

Сквозная автоматизация отдела продаж

Заявка → автораспределение → напоминания → скоринг → ретаргетинг. Менеджеры работают с горячими, а не с таблицами.

Инструменты

ИИ-стек и интеграции

OpenAI API Anthropic Claude YandexGPT LangChain Битрикс24 REST Python FastAPI Celery PostgreSQL pgvector Redis Telegram Bot API Docker n8n
FAQ

Вопросы по ИИ и автоматизации

Не будет ли ИИ отвечать клиентам ерунду?

Это главный вопрос, и мы относимся к нему серьёзно. Агент работает по заданному сценарию, с ограниченной базой знаний (только ваши данные) и с контролем качества. Если агент не уверен — передаёт диалог человеку, а не выдумывает.

Какие модели ИИ вы используете?

Подбираем под задачу: OpenAI GPT-4o для сложных диалогов, Claude для работы с документами, YandexGPT — если данные должны оставаться в российской юрисдикции. Для простых задач — лёгкие и дешёвые модели.

Сколько стоит содержание после запуска?

Для типичного бизнеса (100–500 обращений в день) — 5 000–15 000 ₽/мес за API + 15 000–30 000 ₽/мес за сопровождение и доработки.

Можно начать с малого?

Да, и мы это рекомендуем. Стартовый проект — один ИИ-агент для одной задачи (например, FAQ-бот в Telegram). После обкатки расширяем на другие процессы.

У нас уже есть Битрикс24, но им не пользуются

Это самая частая ситуация. Аудит → перенастройка под реальные процессы → обучение команды заново. Обычно за 2–3 недели меняем сценарий использования.

Данные клиентов не утекут в OpenAI?

Используем API с отказом от обучения (opt-out), закрытые VPC, локальные embeddings. Для чувствительных задач — open-source модели на своём сервере или YandexGPT.
Следующий шаг

Найдём, что автоматизировать в вашем бизнесе

Аудит процессов с ROI-оценкой за 5–7 дней. Найдём 3–5 точек, где ИИ или автоматизация дадут максимальный эффект. Без обязательств.