Есть ручная повторяющаяся работа
Сотрудники регулярно читают, переносят, классифицируют или проверяют однотипную информацию.
Определяем подходящие сценарии автоматизации, тестируем их на реальных примерах и связываем с действующими сервисами. Особое внимание уделяем наблюдаемости и проверяемому результату.
Сначала фиксируем бизнес-результат, затем строим технический контур. Такой порядок снижает риск получить красивую демонстрацию, которая не работает в реальном процессе.
Сотрудники регулярно читают, переносят, классифицируют или проверяют однотипную информацию.
Информация хранится в CRM, 1С, документах или внутренних системах, но специалистам приходится собирать её вручную.
AI может готовить ответ, следующий шаг или результат анализа, оставляя финальное решение человеку.
Модель используется отдельно от процесса и не связана с системами, данными и бизнес-действиями.
Состав работ зависит от целевой операции, доступных данных и действующей инфраструктуры. Ниже — типовые компоненты, которые могут входить в реализацию.
Определяем, где AI действительно уместен, какие данные нужны и как измерять результат.
AI-аудит →Разделяем AI, программную логику, проверки, данные и действия в бизнес-системе.
Разработка систем ИИ →Связываем решение с 1С, CRM, сайтами, телефонией, документами и API.
Интеграция ИИ →При необходимости применяем агентов с инструментами и контролируемыми действиями.
ИИ-агенты →Проверяем ошибки, повторы, права, таймауты, перезапуски и восстановление.
Как работаем →Настраиваем запуск, мониторинг, журналы и резервирование там, где это необходимо.
Внедрение под ключ →Сначала фиксируем бизнес-результат, затем строим технический контур. Такой порядок снижает риск получить красивую демонстрацию, которая не работает в реальном процессе.
До начала разработки фиксируем, что именно будет считаться работающим результатом.
Определяем, что AI может делать автоматически, а что требует подтверждения.
Проектируем алгоритмы ошибок API, сети, неполных данных и повторных запросов.
Учитываем мониторинг и восстановление ещё до публикации production-версии.
Применяем только подтверждённые примеры реализованных систем и не приписываем им неподтверждённые показатели.
AI-сервис разбирает входящие документы, валидирует данные и передаёт результат в 1С для создания рабочего документа.
Потоковая система связывает телефонию, распознавание речи, LLM и синтез голоса в одном рабочем контуре.
Веб-сервис объединяет LLM, документы, голосовой интерфейс, веб-поиск и действия с проверкой полномочий AI-агента.
Определяем задачу с понятным результатом и реальными пользователями.
Описываем входные данные, ограничения и критерии готовности.
Выбираем архитектуру, модели и способы интеграции.
Собираем рабочий контур и бизнес-логику.
Проверяем реальные и негативные алгоритмы.
Разворачиваем production и эксплуатационные проверки.
Итоговую смету готовим после изучения процесса, интеграций, данных и требований к эксплуатации.
Один понятный AI-сценарий и ограниченная интеграция.
Полноценная бизнес-логика, данные и рабочая система.
Несколько систем, моделей или связанных сценариев.
Расходы на внешние сервисы, телефонию и вычислительные мощности оцениваются отдельно от работ по разработке.
Все цены и варианты внедренияЦены ориентировочные и не являются публичной офертой.Анализ процесса, постановка результата, архитектура, выбор AI-моделей и инструментов, разработка, интеграции, проверки, тестирование, запуск и эксплуатационный контур.
Да. Это наиболее практичный путь: выбрать один процесс с понятной ценностью, запустить рабочий сценарий и после проверки результата масштабировать решение.
Нет. Если 1С, CRM, сайт или внутренний сервис дают возможность организовать управляемый обмен данными, AI можно встроить в существующий контур.
Для операций с высоким риском применяем валидацию, ограничения, журналирование и human-in-the-loop. Модель не должна иметь неограниченное право выполнять бизнес-действия.
Ориентир начинается от 21 000 ₽ для точечного алгоритма, от 84 000 ₽ для рабочего бизнес-процесса и от 175 000 ₽ для комплексной системы.
Да. В предоставленных материалах есть завершённый production-проект распознавания документов с внешним AI-сервисом и расширением 1С.
Для первичной оценки достаточно понять, что сотрудники выполняют сейчас, какие системы используют и что должно происходить автоматически после внедрения AI.
При внедрении ИИ ключевым этапом становится согласование границ автоматизации: что система делает сама, а что подтверждает сотрудник.
Мы применяем готовые AI-модели как компонент прикладной системы и строим вокруг них программную логику, проверки, интеграции и эксплуатационный контур. Такой подход даёт возможность внедрять AI без необоснованной автономности и сохранять согласование с ответственным специалистом там, где цена ошибки высока.
Работа в Челябинске может выполняться удалённо. Для первичного разбора достаточно описать текущий процесс, системы, данные и ожидаемый результат.