Автоматизируем самые сложные и дорогие участки бизнеса
Берёмся за дорогие и сложные участки, где результат держится на опыте специалистов: анализ конкурентов, персонализированные коммуникации, глубинный сбор обратной связи. Не оптимизируем рутину и не строим чат-ботов первой линии — заменяем интеллектуальный труд там, где ошибка стоит дорого.
Три проработанные идеи внедрения ИИ — после детального брифинга
Это не короткая ознакомительная консультация. Перед встречей мы запрашиваем материалы и изучаем их. На самой встрече — около полутора часов разбираемся в специфике: как устроены процессы, где лежат данные, какие есть требования к безопасности.
- 3 конкретные идеи с описанием задачи, гипотезы решения, ориентировочного срока и бюджета
- Приоритизация — с чего начать, чтобы быстрее получить ощутимый результат при разумных вложениях
- Трезвая оценка: где LLM даст результат, а где обойдётся дороже и сработает хуже привычных инструментов
Идеи остаются у вас. Реализовать их можно с нами, с другим подрядчиком или отложить — без обязательств с вашей стороны.
Разберём вашу задачу и дадим 3 идеи
Ответим за один рабочий день. Без продаж в лоб.
Сложные задачи, которые мы довели до результата
Свели недельный анализ конкурентов к работе LLM-системы
Подбор аналогов по визуальным признакам, сопоставление цен и свойств — работа, где нужна насмотренность и которую не передать стажёру. Построили трёхэтапный пайплайн, который делает её сам.
Сняли потолок ручного труда в email-рассылках
Каждая рассылка собиралась и версталась вручную, объём упирался в число людей. Построили агента, который делает это сам — расти можно без найма новых маркетологов.
Превратили формальный опрос в живой диалог с клиентом
Звёздочки и формы из пяти полей собирают цифры, но не содержание. Запустили бота-интервьюера, который разговаривает по-человечески и вытягивает реальную обратную связь, а не галочки.
Автоматизировали систему, у которой нет API
Стандартные интеграции были невозможны, а менять CRM нельзя — она встроена в процессы команды. Построили агента, который работает прямо в её интерфейсе: кликает, вводит данные, переходит по экранам.
Делаем ИИ, встроенный в процессы, а не очередной чат-бот
Готовые боты отвечают по скриптам и живут отдельно от бизнеса. Наши решения встроены в процессы: запускают бизнес-логику и справляются с нестандартными ситуациями, а не упираются в заранее прописанный сценарий.
Построили систему, которая держит себя в актуальности сама
Площадки добавляют поля, маркетплейсы и регуляторы меняют правила — обычное решение в таких условиях быстро превращается в технический долг. Наш процесс сам перечитывает документацию площадок и обновляет правила.
Три принципа, которые отличают наш подход
Заменяем интеллектуальный труд, а не только рутину
Большая часть проектов на рынке — про обработку документов и чат-ботов первой линии. Мы берёмся туда, где работа сложнее: где решение строится на опыте, насмотренности и нюансах.
Считаем экономику решения до старта
Прежде чем что-то строить, оцениваем эффект в деньгах: сколько ручного труда заменяем, за какой срок окупается решение и где предел масштабирования. Если выгода не очевидна — говорим об этом прямо, а не беремся ради проекта.
Системы, которые сами поддерживают себя в актуальности
Не «техподдержка по обращению». Компоненты, встроенные в архитектуру: фоновый процесс перечитывает документацию внешней системы, админ-панель добавляет новые категории без разработчиков.
Что это дало на практике
Как мы работаем — пошагово
Детальный брифинг
Запрашиваем материалы, проводим анализ. На встрече разбираемся в процессах, источниках данных, требованиях к безопасности. Формируем 3 идеи с приоритизацией.
Прототип на узком сценарии
Делаем работающий прототип на реальном фрагменте данных. Не презентация и не макет — живое решение, на котором видно, насколько LLM справляется с вашей задачей.
Полная разработка
Строим продакшен-версию: парсеры данных, LLM-пайплайн, админ-панель для настройки без разработчиков, интеграции с внутренними системами.
Отладка промптов и валидация
Ключевой этап качества. Итеративно настраиваем модель под реальные данные и сценарии — пока её результат не сравняется с работой эксперта.
Запуск и передача в эксплуатацию
Параллельный запуск с действующим процессом, валидация качества, обучение команды, передача в работу.
Поддержка и развитие
Не разовая поддержка по заявкам: планомерная работа с качеством, доработка под новые сценарии, помощь с расширением системы на смежные задачи.
Что мы уже сделали
LLM-система анализа конкурентов и поиска аналогов
Трёхэтапный пайплайн: категоризация → определение свойств → сопоставление с весами и ультимативностью. 100% точность, замена ~недели работы продакт-менеджера в месяц.
Читать кейс →
Агент, который сам собирает и верстает email-рассылки
Многослойная архитектура с агентом в браузере. 95% рассылок собираются без маркетолога. Решение для CRM-системы, у которой нет API.
Читать кейс →
Человечный бот для сбора обратной связи у пациентов
Бот-интервьюер с реактивным запуском бизнес-процессов: тревожный сигнал, коммерческий запрос, эскалация недовольства. Конверсия выросла с 2% до 50%.
Читать кейс →
Умный поиск для каталога лабораторного оборудования
Гибридный поиск: семантика + количественные фильтры из запроса. Конверсия в покупку выросла в 1,5 раза, средний чек — на 20%.
Читать кейс →
Полная автоматизация генерации фидов для площадок
Три компонента: диалоговый сбор вводных, интеллектуальный сбор данных через function calling и самоактуализирующаяся модель требований площадок.
Читать кейс →
AI-прогнозирование спроса для склада цветов
Прогноз спроса по каждому SKU на 1–12 недель и готовая рекомендация закупки. Списания скоропорта упали на 35%, деньги вернулись в оборот.
Читать кейс →Работаем с чувствительными данными в контуре заказчика
Сколько это стоит и сколько занимает
Точная сумма зависит от объёма данных, количества интеграций и требований к безопасности. После брифинга вы получите конкретный ориентир под свою задачу.
Пишем о том, как это устроено внутри
Цветы — это деньги, которые вянут. Мы научили нейросеть предсказывать спрос и вернули их в оборот
AI-прогнозирование спроса для склада цветов Flor2u: списания −35%, экономия 350 000 ₽/мес, окупаемость 3 месяца. Как устроен прогноз спроса на CatBoost.
Читать →
Менеджер пишет боту «собери фид для Циана» — и фид собирается сам. Как мы поделили работу между кодом и нейросетью
Как мы превратили сборку фидов для классифайдов из ручной экспертной работы в разговор с ботом — честно разделив труд между нейросетью и…
Читать →
Пациенты принимают его за живого сотрудника клиники. А это бот, поднявший обратную связь с 2% до 50%
Как мы сделали бота, которого пациенты принимают за живого сотрудника, с обезличиванием данных — и подняли сбор обратной связи с 2% до…
Читать →Посмотрите на свои процессы под другим углом
Запросите детальный брифинг: мы заранее изучаем материалы, на встрече разбираемся в специфике, а по итогам вы получаете три проработанные идеи. Без обязательства продолжать работу с нами.
Запросить брифинг