Продажи
Обработка входящих заявок, квалификация лидов, подготовка ответа, запись данных в CRM и помощь менеджеру
ИИ-автоматизация · Минск и вся Беларусь
ИИ-автоматизация бизнес-процессов
Покажите процесс, который сотрудники выполняют вручную. Определим, что стоит передать ИИ, что автоматизировать обычной логикой и какие системы нужно связать
Что такое ИИ-автоматизация
ИИ-автоматизация — это внедрение ИИ в бизнес-процессы вместе с программной логикой и интеграциями. Система получает данные, выполняет заранее разрешённые действия, обращается к CRM, 1С или API и передаёт сотруднику случаи, где требуется решение человека. Начинаем с диагностики процесса и проверяем гипотезу на рабочем ИИ-прототипе
- продажи и обработка заявок;
- клиентский сервис;
- документы, RAG и корпоративные знания;
- CRM, 1С, API и внутренние системы;
- повторяющиеся операции сотрудников
Когда нужна автоматизация
Когда бизнесу нужна ИИ-автоматизация
ИИ-автоматизация особенно полезна, если сотрудники регулярно переносят данные между системами, вручную обрабатывают типовые обращения и документы, собирают отчёты из нескольких источников или выполняют повторяющиеся действия по понятным правилам. До внедрения ИИ проверяем качество данных, доступность интеграций, риски и то, где должен оставаться человек
Что автоматизируем
Конкретную работу, а не «ИИ вообще»
Поддержка клиентов
Ответы на типовые вопросы, AI-ассистент по документам компании, распределение обращений и резюме диалога для сотрудника
Документы
Извлечение и классификация данных, подготовка отчётов, поиск информации и контролируемая работа с корпоративными материалами
Внутренние процессы
Повторяющиеся действия, отчётность, уведомления, сбор данных из нескольких систем и синхронизация сервисов
Маркетинг
Подготовка контента, обработка маркетинговых данных, анализ обращений и автоматизация типовых коммуникаций
Как проходит работа
1. Разбираем процесс
Фиксируем действия сотрудника, программы, входящие данные, ограничения и требуемый результат
2. Находим точки автоматизации
Определяем, что может делать ИИ, где достаточно обычной автоматизации, какие API нужны и где должен остаться человек
3. Собираем прототип
Для подходящего сценария создаём минимальную рабочую автоматизацию и проверяем её на реальном процессе
4. Масштабируем
После подтверждения гипотезы проектируем надёжность, безопасность, мониторинг, права доступа, интеграции и сопровождение
Результат первого этапа
Что получает клиент
- разобранный бизнес-процесс;
- карта точек автоматизации;
- рабочий прототип для подходящей задачи;
- понимание, что можно автоматизировать;
- понимание, где должен оставаться сотрудник;
- рекомендации по production-внедрению;
- состав следующего этапа разработки
Полный production-продукт не обещается за одну рабочую сессию: объём зависит от данных, интеграций, безопасности и требований процесса
Что происходит после прототипа
Если прототип подтверждает гипотезу, определяем состав production-внедрения: интеграции, безопасность, мониторинг, права доступа, контроль качества и сопровождение
Интеграции
Связываем ИИ с рабочими системами бизнеса
CRM и 1С
CRM, 1С и другие корпоративные системы при наличии подходящего API или согласованного способа интеграции
Сайты и мессенджеры
Сайт, Telegram и другие каналы, которые входят в реальный клиентский или внутренний процесс
Рабочие сервисы
Google Workspace, Notion, таблицы, аналитические системы и другие SaaS-сервисы через доступные API
Примеры платформ
HubSpot, Salesforce, Notion, Google Sheets и другие системы. Упоминание не означает официального партнёрства AI24Solutions с этими компаниями
Архитектура
Технологии и безопасность под требования процесса
Технический стек выбираем после понимания задачи, данных, интеграций и требований к эксплуатации
Технологии подбираем под задачу
Используем Python, REST API, webhooks, AI-модели, RAG, векторный поиск, базы данных и low-code инструменты там, где они действительно упрощают и ускоряют внедрение
Python · REST API / JSON · Webhooks · LLM · RAG · Vector Search · PostgreSQL / pgvector · Cloudflare · Make / Zapier при целесообразности · собственные backend-интеграции
Данные бизнеса остаются под контролем
Проектируем права доступа, разделение данных, минимизацию передаваемой информации и правила использования внешних AI/API-провайдеров. Production-интеграция строится с учётом реальных требований процесса и инфраструктуры
Расчётные сценарии
Как выглядит измеримый процесс
Расчётные примеры показывают объём ручной работы до внедрения и не являются заявлением о фактических результатах конкретного клиента
≈147 часов
80 заявок в день × 5 минут первичной обработки × 22 рабочих дня
≈73 часа
25 документов в день × 8 минут на извлечение и перенос данных × 22 рабочих дня
88 часов
40 операций между системами в день × 6 минут × 22 рабочих дня
После запуска
Можем оставаться внешним ИИ-отделом компании
Контролируем качество внедрённых решений, развиваем сценарии, подключаем новые источники данных и ищем следующие процессы для автоматизации
Контроль
Логи, ошибки, стабильность и качество ответов
Развитие
Новые сценарии, действия и интеграции
ИИ-возможности
Новые модели и инструменты только там, где они дают практический эффект
Команда
Помощь сотрудникам в работе с внедрённой системой
FAQ
Частые вопросы об ИИ-автоматизации
Любой процесс можно автоматизировать?
Нет. Сначала проверяем повторяемость процесса, качество данных, доступность интеграций, риски и необходимость человеческого решения
Можно начать с одной небольшой задачи?
Да. Ограниченный первый сценарий позволяет проверить гипотезу до масштабного production-внедрения
Можно подключить CRM, 1С или внутреннюю систему?
Да, если существует доступный API или другой согласованный технический интерфейс и необходимые права доступа
Как определяется стоимость?
После диагностики процесса, данных, интеграций и требований к production-решению. По результатам определяем состав первого этапа и готовим коммерческое предложение
Пройдите диагностику процесса
Покажите ручные действия, используемые системы и желаемый результат. Можно сразу обсудить ИИ-автоматизацию: определим реалистичный первый этап и границы внедрения