Экспертиза
Внедрение ИИ как операционная система роста
Мы не продаем «ИИ ради ИИ». Каждая автоматизация привязана к бизнес-метрике: скорость обработки, конверсия, стоимость лида, качество коммуникации, ошибка оператора.
Важная часть проекта - безопасность и управляемость: права доступа, источники данных, правила эскалации, audit trail и контроль ошибок модели.
Результат - не набор разрозненных инструментов, а единый контур: процессы, интеграции, отчеты и команда, которая умеет поддерживать AI-сценарии самостоятельно.
Для кого
Когда это нужно
Для компаний, которым нужен не «демо-бот», а рабочая AI-система с понятной экономикой и ответственными.
- Рутина съедает ресурсы команд маркетинга, продаж и operations
- Есть много идей по AI, но нет приоритизации по ROI
- Нужны интеграции с CRM, аналитикой, рекламой и базами знаний
- Важно внедрить AI без потери контроля и безопасности данных
Что входит
Стартуем с карты бизнес-процессов и выбираем сценарии, которые быстро дают измеримый эффект.
- AI-аудит процессов: где самые дорогие потери времени и качества
- Бэклог use-cases с оценкой эффекта, рисков и сложности
- Архитектура решений: LLM, векторные базы, интеграции, оркестрация
- MVP 1-2 сценариев с боевыми данными и метриками
- Внедрение и обучение команды: роли, регламенты, контроль качества
- План масштабирования на 90 дней и SLA по AI-процессам
SEO + GEO
Связка с SEO и GEO
AI-автоматизация усиливает команды с органикой и AI-видимостью: отчёты, контент и CRM на данных SEO/GEO.
Все направления → Процесс
Как работаем
01
Discovery — Карта процессов, KPI, приоритеты ROI
02
Архитектура — Выбор сценариев, данных и интеграций
03
MVP — Запуск 1-2 сценариев в production
04
Масштаб — Подключение новых отделов и процессов
05
Control — SLA, отчеты и план дальнейшего роста
Результат
Что на руках
- Снижение времени на ключевые операции
- Рост конверсии/продуктивности по выбранным процессам
- Контролируемая стоимость владения AI-инфраструктурой
-
01
Карта AI-сценариев с оценкой ROI и рисков
-
02
Техническая схема интеграций и источников данных
-
03
MVP в production + документация по процессу
-
04
Регламенты работы команды и quality-gates
-
05
Roadmap масштабирования на 90 дней
Кейс
Пример из практики
E-commerce −40% времени
на подготовку кампаний
Автоматизация контента для интернет-магазина
Внедрили AI-генерацию карточек и email-сценариев, сократив время подготовки кампаний.
Москва · 3 месяца
FAQ
Вопросы
За сколько можно запустить первый AI-сценарий?
Обычно MVP запускается за 4-8 недель. Срок зависит от доступности данных и готовности интеграций.
Обязательно ли внедрять сразу во все отделы?
Нет. Мы рекомендуем начать с 1-2 процессов с быстрым ROI, затем масштабировать на другие функции.
Что по безопасности и доступам?
На старте фиксируем требования по доступам, хранению данных и журналированию. NDA и отдельные контуры доступа - стандартная практика.
Можно ли работать вместе с вашей in-house командой?
Да. Мы часто работаем в смешанном формате: архитектура и запуск с нашей стороны, развитие и поддержка совместно с вашей командой.