AI-аудитAI-ассистентыГолосовой AIAI-платформыОбучение AIКейсыAI-агентыЧат-ботыО компанииНаписать в Telegram
AI-решения для корпоративных команд

AI становится частью бизнеса, а не отдельным ботом

Проектирую AI-системы вокруг реальных процессов: продажи, поддержка, телефония, обучение сотрудников, аналитика и внутренние операции

Архитектура и разработкаИнтеграции и деплойОбучение после запуска
01
Клиент / сотрудникединая точка входа
02
CRM и APIдействия в системах
03
База знанийконтекст компании
04
Контроль качествалоги и аналитика
Рабочий контур: запрос → AI → действие → контроль
AI-аудит
AI-ассистенты
Голосовой AI
AI-платформы
Обучение персонала
Знакомые ситуации

Где AI действительно помогает бизнесу

Собственник

«Мы вкладываемся в рекламу, но часть обращений теряется»

AI отвечает в момент запроса, уточняет потребность и передаёт квалифицированный лид менеджеру

Руководитель продаж

«Менеджеры тратят время на одни и те же ответы»

Ассистент берёт типовые вопросы на себя и сохраняет контекст разговора в CRM

Руководитель операций

«Данные живут в чатах, таблицах и голове сотрудников»

Система собирает информацию в одном процессе и выполняет действия через API

Продуктовая команда

«Хотим внедрить AI, но непонятно, с чего начать»

Проводим диагностику, определяем первый измеримый сценарий и собираем реалистичный MVP

Порядок внедрения

Сначала определяем приоритет. Потом внедряем и обучаем команду

Так компания получает не набор разрозненных инструментов, а понятную систему, которую можно развивать поэтапно

Шаг 1
AU

AI-аудит

Показывает, где automation даст эффект, какие сценарии запускать первыми и что реально окупится

Подробнее
Шаг 2
AI

AI-ассистенты

Берут на себя входящие обращения, квалификацию, запись на услуги, ответы по базе знаний и первичный сервис

Подробнее
Шаг 3
VO

Голосовой AI

Помогает со звонками, расписанием, напоминаниями и повторяющимися диалогами без потери качества

Подробнее
Шаг 4
PL

AI-платформы для корпоративных клиентов

Собирают в одном продукте роли, интерфейсы, данные, интеграции, аналитику и AI-функции

Подробнее
Шаг 5
ED

Обучение персонала AI

Помогает команде применять нейросети на реальных задачах компании, а не только слушать теорию

Подробнее
Шаг 6
AG

AI-агенты и сложная автоматизация

Подходят для многошаговых процессов, когда система сама выполняет цепочку действий под контролем правил

Подробнее
Результат для бизнеса

Что меняется после нормального внедрения

01

Ответ в момент обращения

Клиент не ждёт, пока освободится менеджер

02

Меньше ручных операций

Сотрудники не копируют данные между сервисами

03

Единые правила работы

Ответы и действия не зависят от смены или конкретного сотрудника

04

Контроль вместо магии

Логи, стоимость запросов, ошибки и качество видны владельцу системы

Как работаем

Понятный путь от проблемы до работающей системы

До разработки фиксируем, что автоматизируем, как измеряем результат и что происходит при ошибке

Диагностика

Разбираем путь клиента, роли, данные, потери времени и текущие инструменты

Архитектура

Определяем MVP, интеграции, модель данных, риски, сроки и критерии приёмки

Разработка

Собираем систему модулями и показываем рабочие версии по ходу проекта

Запуск

Разворачиваем, подключаем мониторинг, передаём код, документацию и инструкции

СС
Кто отвечает за проект

Светлана Сидоренко

AI-архитектор и разработчик

Отвечаю и за архитектуру, и за то, чтобы решение было понятно людям

Лично разбираю процесс, проектирую сценарии, контролирую разработку и помогаю команде перейти от демонстрации к ежедневной работе

  • Объясняю технические решения человеческим языком
  • Не маскирую хардкод под интеллектуальную систему
  • Закладываю логирование, валидацию и восстановление после ошибок
  • Передаю исходный код и документацию
Подробнее обо мне →
Первый шаг

Начнём с процесса, который забирает больше всего времени

Разберу задачу, предложу первый сценарий внедрения и объясню, что потребуется для запуска