Рутина уходит с людей на систему
Разбор документов, первичные ответы клиентам и подготовка сводок выполняются автоматически — сотрудники занимаются тем, что требует решений.
AI-автоматизация и разработка интеллектуальных решений
Отдаём рутину нейросетям: прогнозы, разбор документов, ответы клиентам и сводки для руководителя.
ЛогистикаПроизводствоHRМедицинаФинансы
Что входит
Анализ данных с помощью AI — для решений руководителя
AI-консультанты и чат-боты для клиентского сервиса
AI-прогнозирование спроса и остатков
Создание и автоматизация ботов
Встраиваем нейросети в вашу текущую работу
Результат для управления
Что меняется после внедрения
Расхождения в данных находятся сами
AI сверяет источники и подсвечивает подозрительные значения. Ошибку видно до того, как она попадёт в отчёт руководителю.
Решение остаётся за человеком
Нейросеть готовит и предлагает, но сама ничего не меняет в данных. Решение и ответственность — за специалистом.
Данные не уходят наружу
Перед обработкой убираем из данных имена и всё, что выдаёт людей и компанию. При необходимости ставим нейросеть на ваш сервер.
Как строим работу
Этап 1
Разбор работы и данных
Разбираемся, как идёт работа и какие есть данные. Отмечаем, где нейросеть окупится, а где хватит обычной автоматизации.
Этап 2
Настройка нейросети
Подбираем подходящую модель, обучаем на ваших данных и проверяем на реальных примерах.
Этап 3
Встраивание в работу
Подключаем нейросеть туда, где ей будут пользоваться: в ваши системы, чат-бот, помощника или экран с отчётами.
Этап 4
Обучение и поддержка
Учим сотрудников, следим за качеством ответов, поддерживаем и дообучаем нейросеть.
С чего начать
Обследование: где AI даст эффект, а где не нужен
Разбираемся в работе и в том, какие у вас данные. Отбираем задачи, где AI действительно окупится, и честно говорим, где хватит обычной автоматизации. На выходе — требования и оценка пробного запуска.
Стоимость
от 50 000 ₽
Срок
7–10 рабочих дней
На выходе
- Где и как идёт работа, хватает ли данных
- Отобранные задачи, где AI даёт реальный эффект
- Как будет устроено решение и как защитить данные
- Оценка пробного запуска и этапы внедрения
Что получилось у других
Решение за человеком
AI подсвечивает расхождения между источниками, финальное решение принимает специалист
FinOneAI-прогноз спроса
Планирование закупок по истории продаж и сезонности
ERP для оптовых поставокAI-аналитика остатков и цен
Платформа автоматизации маркетплейсов: ассортимент, спрос и ручные операции
СНОВАРелевантные кейсы
МаркетплейсыAI-аналитикаСтартапOzonWildberriesСкладПервая версия
СНОВА — AI-платформа автоматизации маркетплейсов
Стартап без техкоманды продавал на Ozon/WB. Платформа с AI-аналитикой остатков, цен и спроса навела порядок в ассортименте, убрала ручную работу и дала рост продаж.
ERPОптовые поставкиAI-прогноз спросаЛогистика1С
ERP-система для оптовых поставок производителя
Производитель автоматизировал поставки: заказы, склад и логистика в одной системе, AI прогнозирует спрос, система связана с 1С, оптовые клиенты отправляют заказы напрямую из своих программ.
Разбираем тему
Автоматизация процессов компании: с каких участков начинать и в каком порядке
Короткий ответ: начинать с одного участка, где данные уже есть и результат видно за месяц-два. Разбираем порядок этапов, типичные ошибки и как считать эффект.
ЧитатьАвтоматизация бизнес-процессов: с чего начать и что считать результатом
Разбираем, с какого участка начинать, как посчитать эффект до старта проекта и почему автоматизировать неотлаженный процесс — значит потратить бюджет и получить тот же беспорядок, только быстрее.
ЧитатьПланирование производства: как связать заказы, материалы и сроки в одну систему
План производства ломается не из-за плохого планировщика, а из-за данных: нормы, остатки и приоритеты живут в разных местах. Разбираем, в каком порядке их собирать.
ЧитатьFAQ
Чем AI-автоматизация отличается от обычной автоматизации?
+Обычная автоматизация работает по заранее заданным правилам, а AI справляется с тем, что в правила не уложить: тексты, документы, прогнозы, поиск странностей в данных. На обследовании разделяем такие задачи, чтобы не ставить AI там, где надёжнее и дешевле обычные правила.
Какие нейросети вы используете?
+OpenAI, YandexGPT, Qwen, DeepSeek и открытые модели. Подбираем под задачу и бюджет.
Можно поставить нейросеть на свой сервер?
+Да. Ставим нейросеть и поиск по вашим документам на ваши серверы — для компаний, которые не могут отдавать данные наружу.
Сколько времени занимает внедрение?
+Простой AI-помощник — 2–4 недели. Нейросеть, которую нужно обучать на ваших данных, — от 2 месяцев.
Нужно ли много данных для старта?
+Для помощника, который отвечает по вашим документам, хватит 10–50 документов. Чтобы обучить свою модель, нужно от 1000 примеров с правильными ответами.
Хотите так же у себя?
Расскажите о задаче — предложим первый этап под ваши цели и особенности отрасли.