AI от 45 000 ₽

Автоматизация бизнес-процессов с ИИ: аудит, сценарии, запуск

Компании теряют время и деньги на ручные операции, которые можно передать ИИ. Помогаем найти такие процессы, выстроить архитектуру и запустить первые ИИ-сценарии в production — с понятными метриками и без хаоса в командах.

Обсудить услугу Все услуги
2–4 нед.
до первых автоматизаций
−40%
времени на подготовку кампаний
×2
заявок без роста бюджета
Дмитрий Сериков — digital-стратегия Divitio
Экспертиза

ИИ в бизнес-процессах — не эксперимент, а управляемая система

Каждый ИИ-сценарий привязываем к конкретной бизнес-метрике: скорость обработки заявок, стоимость операции, процент ошибок, нагрузка на сотрудников. Автоматизация ради автоматизации — не наш подход.

Безопасность и управляемость — обязательная часть проекта: права доступа, источники данных, журналирование действий модели, правила эскалации и audit trail фиксируются на старте, а не добавляются потом.

На выходе — не набор разрозненных инструментов, а единый контур: процессы, интеграции, отчёты и команда, которая умеет поддерживать ИИ-сценарии самостоятельно.

Для кого

Когда это нужно

Для бизнеса, где ручные процессы тормозят рост, а внедрение ИИ кажется сложным и непредсказуемым.

  • Операционные процессы в продажах, поддержке и маркетинге занимают слишком много времени сотрудников
  • Есть понимание, что ИИ поможет, но непонятно, какие процессы автоматизировать первыми
  • Нужна интеграция ИИ-инструментов с CRM, базами данных и рекламными кабинетами
  • Важно сохранить контроль над данными и качеством решений после внедрения

Что входит

Начинаем с карты процессов и выбираем сценарии, где автоматизация даёт измеримый эффект в первые месяцы.

  • Аудит бизнес-процессов: где теряется время, деньги и качество из-за ручных операций
  • Бэклог ИИ-сценариев с оценкой эффекта, сложности и рисков для каждого
  • Архитектура решений: языковые модели, векторные базы, оркестрация, источники данных
  • Запуск MVP на боевых данных с фиксацией метрик и quality-gates
  • Обучение команды: роли, регламенты, правила эскалации и контроль ошибок модели
  • дорожная карта масштабирования на 90 дней и уровень сервиса по ИИ-процессам
Процесс

Как работаем

01
Discovery — Карта процессов, узкие места, приоритеты по эффекту
02
Архитектура — Выбор сценариев, данных, интеграций и стека
03
MVP — Запуск 1–2 сценариев в production с метриками
04
Масштаб — Подключение новых отделов и процессов
05
Control — уровень сервиса, мониторинг качества и план роста
Результат

Что на руках

  • Снижение времени на ключевые ручные операции
  • Рост продуктивности по выбранным процессам
  • Контролируемая стоимость владения ИИ-инфраструктурой
  • 01
    Карта бизнес-процессов с оценкой потерь и потенциала автоматизации
  • 02
    Бэклог ИИ-сценариев с приоритетами, рисками и ожидаемым эффектом
  • 03
    Техническая схема интеграций, источников данных и оркестрации
  • 04
    MVP в production с документацией по процессу и quality-gates
  • 05
    Регламенты команды: роли, эскалации, контроль ошибок модели
  • 06
    дорожная карта масштабирования на 90 дней и уровень сервиса по ИИ-процессам
Метрики

Цифры по проектам

Ориентиры из типовых внедрений Divitio — без обещания фиксированного результата; смета и KPI фиксируем на брифе.

4–8 недель
Срок запуска MVP

от старта до production на боевых данных

5–15
Сценариев в бэклоге

по итогам Discovery для среднего бизнеса

2–6
Интеграций в проекте

CRM, аналитика, базы знаний, рекламные кабинеты

90 дней
Roadmap после MVP

план масштабирования с SLA и метриками

Кейсы

Кейсы по услуге

Проекты под NDA: показываем отрасль и реальную динамику метрик без раскрытия бренда клиента. Похожие KPI под вашу нишу обсудим на брифе.

01 · Продажи

Автоматизация квалификации лидов в B2B

Компания тратила значительное время менеджеров на первичную обработку входящих заявок. Внедрили AI-сценарий квалификации: модель анализирует данные лида, присваивает приоритет и передаёт в CRM с заполненной карточкой.

AI
Время на первичную обработку заявки сократилось — менеджеры работают только с квалифицированными лидами

Квалификация лидов · B2B, производство · Москва · 6 недель

02 · Поддержка

AI-ассистент для первой линии поддержки

Служба поддержки получала однотипные запросы, которые занимали операторов. Запустили AI-ассистента на базе базы знаний компании: он закрывает типовые обращения и передаёт сложные случаи оператору с контекстом.

AI
Доля типовых обращений, закрытых без участия оператора, выросла после запуска MVP

Автоматизация поддержки · SaaS, e-commerce · РФ · 5 недель

03 · Маркетинг

Автоматизация подготовки контент-брифов

Маркетинговая команда тратила часы на сбор данных и подготовку брифов для каждой публикации. Настроили AI-пайплайн: анализ поисковых данных, конкурентов и внутренней базы знаний — бриф формируется автоматически.

AI
Время подготовки одного брифа сократилось, команда переключилась на редактуру и стратегию

Контент-автоматизация · Медиа, агентство · СНГ · 4 недели

04 · Операции

AI-мониторинг операционных отчётов

Руководители получали сырые данные из нескольких систем и тратили время на сведение отчётов вручную. Внедрили AI-слой агрегации: данные из CRM, аналитики и складской системы собираются и интерпретируются автоматически.

AI
Еженедельный операционный отчёт формируется автоматически — без ручного сведения таблиц

Операционная аналитика · Ритейл, дистрибуция · Москва, регионы РФ · 7 недель

Все кейсы агентства →

FAQ

Вопросы

С чего начать автоматизацию бизнес-процессов с ИИ?
Начинаем с Discovery: составляем карту процессов, находим узкие места и формируем бэклог сценариев с оценкой эффекта и сложности. Это позволяет выбрать 1–2 процесса для быстрого старта, а не автоматизировать всё сразу.
Сколько времени занимает запуск первого ИИ-сценария?
MVP обычно запускается за 4–8 недель. Срок зависит от доступности данных, готовности интеграций и сложности выбранного процесса.
Как обеспечивается безопасность данных при работе с ИИ?
На старте фиксируем требования по доступам, хранению и журналированию. NDA, раздельные контуры доступа и audit trail — стандартная практика в наших проектах.
Что если ИИ-модель начнёт ошибаться в production?
Для каждого сценария прописываем quality-gates и правила эскалации: при выходе за пороговые значения система передаёт задачу оператору, а не принимает решение самостоятельно.
Можно ли работать совместно с нашей внутренней командой?
Да. Часто работаем в смешанном формате: архитектура и запуск — с нашей стороны, развитие и поддержка — совместно с вашей командой по согласованным регламентам.
Подходит ли это для малого бизнеса?
Подходит для компаний любого размера, у которых есть повторяющиеся процессы и данные. Масштаб проекта определяется на брифе исходя из задач и бюджета.
Заявка

Обсудить: AI для бизнес-процессов

Оставьте контакты — перезвоним в течение рабочего дня, разберём задачу по «AI для бизнес-процессов» и как её связать с SEO и видимостью в ChatGPT и Perplexity. РФ и СНГ.

+7 (938) 124-59-49
divitio@yandex.ru
Telegram
MAX