Ручная обработка документов
Сотрудники читают PDF, сканы и изображения, затем переносят реквизиты в рабочую систему.
AI-автоматизация повторяющихся операций
Автоматизация с помощью искусственного интеллекта в Москве
Автоматизируем операции, где сотрудники вручную читают документы, переносят данные, ищут информацию, классифицируют обращения, готовят ответы или выполняют типовые действия. AI используется там, где он сокращает ручной этап, а программная логика сохраняет контроль над результатом.
18+production-систем спроектировано и запущено
AI-firstрешение строится вокруг бизнес-задачи и рабочего процесса
Human-in-the-loopручное подтверждение там, где цена ошибки высока
Productionпроверки, логи, мониторинг, backup и восстановление
Когда это нужно
Автоматизация разделяет AI-анализ и бизнес-действие
AI хорошо работает с неструктурированными входными данными, но критичное действие должно проходить через программные проверки. Поэтому процесс проектируется как последовательность контролируемых этапов.
Много однотипных обращений
Нужно классифицировать запрос, подготовить ответ или следующий шаг по контексту.
Поиск занимает больше времени, чем решение
Информация есть в документах и системах, но её приходится собирать вручную.
Повторяющиеся действия после анализа
После понимания ситуации сотрудник каждый раз выполняет одинаковую последовательность операций.
Что входит в услугу
Решение строится вокруг реального бизнес-процесса
Состав проекта зависит от задачи, данных и существующей инфраструктуры. Ниже — типовые компоненты, которые могут входить в реализацию.
Документы
Извлечение реквизитов, классификация, проверка и подготовка данных для 1С или другой системы.
ИИ для документооборота →Продажи
Анализ лидов и звонков, подсказки менеджеру, задачи и следующие шаги.
ИИ для продаж →CRM-процессы
Обновление карточек, классификация обращений и подготовка действий через API.
Интеграция ИИ →Знания
Поиск по внутренним материалам и подготовка ответа на основе доступного контекста.
ИИ-ассистенты →Данные
Поиск, фильтрация, оценка и ранжирование больших массивов перед глубоким AI-анализом.
AI-решения →Действия
Использование AI-агентов там, где после анализа нужно вызвать инструмент или API.
ИИ-агенты →Архитектура
Автоматизация разделяет AI-анализ и бизнес-действие
AI хорошо работает с неструктурированными входными данными, но критичное действие должно проходить через программные проверки. Поэтому процесс проектируется как последовательность контролируемых этапов.
1Входдокумент, текст, звонок, форма или данные
→
2AI-анализраспознавание, классификация или вывод
→
3Проверкаформат, бизнес-правила и ограничения
→
4Подтверждениеавтоматически или сотрудником
→
5Действиезапись в систему, задача, документ или ответ
Идемпотентность
Повторная обработка не должна создавать повторное действие или дубль.
Проверка данных
AI-результат валидируется перед передачей в рабочую систему.
Human-in-the-loop
Ручное подтверждение сохраняется там, где ошибка может быть дорогой.
Наблюдаемость
Статусы и ошибки должны быть видны пользователю и доступны для диагностики.
Реальные проекты
Как это выглядит в рабочем контуре
Используем только подтверждённые примеры реализованных систем и не приписываем им неподтверждённые показатели.
Документы + 1С01
Автоматизация обработки первичных документов
Система принимает документ, распознаёт реквизиты, передаёт результат на проверку и создаёт документ в 1С без повторного ручного ввода.
PDF и изображениявалидациязащита от дублейжурнал статусов
CRM + AI02
AI-анализ лидов и звонков
В CRM реализованы поля и блоки для AI-разбора звонков и подготовки следующей информации для работы с лидом.
CRMистория звонковAI-разборзадачи
Поиск + AI03
Сервис поиска и оценки блогеров
Система автоматизирует поиск, проверку, сбор метрик, визуальный анализ и многоэтапную оценку кандидатов.
поискметрикинесколько моделейфильтры
Этапы проекта
От задачи до production
Находим ручной этап
Определяем операцию с высокой повторяемостью и понятным результатом.
Описываем входы
Фиксируем данные, исключения и возможные ошибки.
Проектируем правила
Определяем роль AI и программных проверок.
Интегрируем
Связываем AI с системой, где работает сотрудник.
Тестируем
Проверяем дубли, ошибки, права и повторные запуски.
Запускаем
Вводим сценарий в production и наблюдаем за работой.
Стоимость
Ориентиры бюджета
Точная стоимость определяется после разбора процесса, интеграций, данных и требований к эксплуатации.
Быстрый старт
Одна операция
от 21 000 ₽
Автоматизация одного повторяющегося этапа.
Рабочий процесс
Бизнес-процесс
от 84 000 ₽
Несколько связанных шагов и интеграция с рабочей системой.
Комплексная система
Комплексная автоматизация
от 175 000 ₽
Несколько процессов, источников данных или AI-модулей.
Сторонние API, телефония, облачные модели и инфраструктура могут рассчитываться отдельно.
Все цены и варианты внедренияЦены ориентировочные и не являются публичной офертой.FAQ
Частые вопросы
Какие задачи можно автоматизировать с помощью ИИ?+
Обработку документов, классификацию и извлечение данных, подготовку ответов, анализ звонков, поиск информации, работу с внутренними знаниями и другие повторяющиеся операции.
Чем AI-автоматизация отличается от обычной автоматизации?+
Обычная автоматизация хорошо работает с жёсткими правилами. AI полезен там, где входные данные неструктурированы: текст, документы, речь, изображения или свободные запросы.
Можно ли оставить подтверждение сотрудника?+
Да. Для критичных шагов AI может только подготовить результат, а сотрудник подтвердит действие.
Нужно ли автоматизировать весь процесс сразу?+
Нет. Часто эффективнее начать с одного ручного этапа, где много времени уходит на однотипную обработку.
Можно ли автоматизировать документооборот?+
Да. В материалах подтверждён production-проект обработки первичных документов с распознаванием, валидацией, созданием документа в 1С и защитой от дублей.
Сколько стоит AI-автоматизация?+
Ориентировочно от 21 000 ₽ для узкого сценария, от 84 000 ₽ для рабочего процесса и от 175 000 ₽ для комплексной системы.
Начать с конкретной задачи
Опишите текущий процесс и желаемый результат
Для первичной оценки достаточно понять, что сотрудники делают сейчас, какие системы используют и что должно происходить автоматически после внедрения AI.
Автоматизация с помощью искусственного интеллекта в Москве
Автоматизация с помощью искусственного интеллекта особенно полезна там, где обычные скрипты не справляются с неструктурированными данными. AI может прочитать текст, документ или транскрипт, определить смысл и подготовить структурированный результат для дальнейшего действия.
При этом AI не должен заменять программные правила там, где результат можно проверить детерминированно. Мы разделяем распознавание и анализ модели, валидацию кода и действие в рабочей системе.
Проекты в Москве можно запускать поэтапно: сначала автоматизировать один ручной участок, проверить работу на реальном процессе и только после этого расширять сценарий.