AI-решения: автоматизация, которая принимает решения
Добавляем AI туда, где он реально экономит — классификация, обработка данных, помощь в принятии решений. Не ради хайпа, а с метриками и контролем качества.
Знакомо?
- Менеджеры тратят часы на классификацию данных, которую можно автоматизировать
- Решения принимаются на интуиции — данные есть, но разрозненны
- Входящие обращения обрабатываются одинаково, хотя у них разный приоритет
- Отчёты показывают «что было», но не помогают понять «что делать»
- Вы слышите «вам нужен AI», но не понимаете, где он даст результат
Что делаем
Классификация и маршрутизация
Входящие данные (заявки, обращения, возвраты) автоматически распределяются по категориям, приоритетам и ответственным. Не шаблонами, а по содержанию.
Обработка неструктурированных данных
Извлечение информации из писем, документов, описаний товаров. То, что раньше делал человек глазами — делает AI с проверкой.
Помощь в принятии решений
Дашборды и сводки, которые не просто показывают цифры, а подсвечивают аномалии и предлагают действия. Финальное решение — всегда за человеком.
AI-агенты для бизнес-процессов
Цифровые сотрудники, выполняющие цепочку действий: получить данные → проанализировать → предложить решение → выполнить после одобрения.
Технологии
LLM
- Claude
- OpenAI
- GigaChat
- YandexGPT
Инфраструктура
- Google Cloud Functions
- Cloud Run
- VPS
Данные и визуализация
- BigQuery
- PostgreSQL
- Google Sheets
- Looker Studio
- Telegram-дашборды
Как работаем с AI-проектами
Аудит данных и процессов
- Смотрим, какие данные есть и в каком виде
- Где AI может дать измеримый эффект
- Иногда ответ — «нигде пока»
Прототип на реальных данных
- Рабочий прототип за 1-2 недели
- На ваших данных, не синтетических
- Видите результат до полной разработки
Внедрение с контролем
- AI предлагает, человек проверяет
- Постепенно увеличиваем автономность
- Мониторинг качества и обратная связь
Частые вопросы
Нужен ли нам AI?
Сколько стоят AI-решения?
Какие данные нужны?
А если AI ошибётся?
Можно начать с эксперимента?
Типичные сценарии
Цифры приведены как ориентир. Реальный эффект зависит от объёма данных и текущего уровня автоматизации.
| Задача | Без AI | С AI | Эффект |
|---|---|---|---|
| Классификация возвратов (100/день) | Менеджер, 2ч/день | Авто, проверка 15 мин | −75% времени |
| Мониторинг отзывов (5 площадок) | Вручную, раз/неделю | Ежедневно, приоритизация | Реакция за часы |
| Обработка входящих заявок | Одинаковый приоритет | Авто-маршрутизация | Быстрее на критичных |
| Подготовка отчётов | 4-6ч/неделю | Автосводка + выводы | Время на анализ |
Когда AI не нужен
Мы не рекомендуем AI, если:
- Задача решается обычной автоматизацией — без AI, дешевле и надёжнее
- Данных недостаточно для обучения или контроля качества
- Нет человека, который будет проверять результаты на старте
- Экономия от AI не окупает стоимость внедрения и поддержки
Наш подход: AI-решения строятся поверх нашей интеграционной экспертизы (140+ проектов). Те же принципы: надёжность, мониторинг, контроль качества. Сначала интеграции и автоматизация, потом AI — как надстройка с измеримым эффектом.
Не уверены? Начните с консультации. Если AI вам не нужен — скажем честно. Предложим интеграцию или автоматизацию.
Готовы обсудить задачу?
Расскажите о вашей задаче — предложим решение и оценим сроки. Консультация бесплатна.