Переводим рутину в продажах, поддержке, разработке и финансах на AI-агентов. Люди остаются там, где нужен человек. Результат измеряем в ФОТ, стоимости привлечения клиента и выручке на сотрудника.
Цифры главного кейса: платёжный финтех, 8 месяцев. Ещё 11 внедрений с измеренным эффектом и окупаемостью от 2 до 9 месяцев
Классическая компания масштабируется людьми: больше клиентов — больше менеджеров, больше тикетов — больше поддержки, больше задач — больше разработчиков. Мы встречаем одни и те же шесть проблем. Каждая измеряется в деньгах, для каждой есть проверенное решение, а результат мы показываем на нашем кейсе трансформации финтеха.
Результат в кейсе: 3,1 → 6,1 млн ₽ выручки на сотрудника за 8 месяцев, цель — 10 млн ₽.
Результат в кейсе: 80% обращений автоматизировано, разбор инцидента 45 → 5 минут.
Результат в кейсе: CAC 7 500 → 1 500 ₽, бот конвертирует 72% против 68% у людей.
Результат в кейсе: 30% задач без участия разработчика, 40 → 2 разработчика на продукте.
Результат в кейсе: ответ на любой вопрос к цифрам за секунды, а не через аналитика.
Результат в кейсе: 30+ источников подключено, 70% контекста компании оцифровано.
Главный кейс — полная трансформация компании вокруг AI. Ниже — проекты заказной разработки: у каждого есть задача клиента, решение, срок внедрения, окупаемость и результат в цифрах. Клиенты обезличены по условиям NDA.
Компания с выручкой 1,5 млрд ₽ и штатом 480 человек поставила задачу на 2026 год: вырасти до 2,5 млрд ₽ и сократить штат до 250. Единственный способ совместить оба условия — перестроить компанию вокруг AI. Стартовали с нуля AI-грамотности и данных «за семью замками». Через 8 месяцев изменилась сама модель работы: люди на уникальных задачах, рутина у агентов, решения на данных.
План производства строится моделью за часы вместо недель ручного пересчёта.
Читать кейс Фармкомпания · маркетинг для врачейКаждый канал коммуникации с врачами получил измеримый вклад в результат.
Читать кейс B2B-поставщик · госзакупкиТендерная заявка собирается автоматически из документации закупки.
Читать кейс Оптовые и розничные продажи · мессенджерыКлиент получает ответ круглосуточно, менеджер подключается только к нестандартным сделкам.
Читать кейс Медицинская сеть · клиникиВрач получает нужную информацию во время приёма, а не после него.
Читать кейс E-commerce · продавцы на маркетплейсахОписания для всего каталога — за часы, CTR карточек вырос вдвое.
Читать кейс EdTech · корпоративное обучениеКурс выходит в 5 раз быстрее при в 2,5 раза меньшей себестоимости.
Читать кейс Логистика · складские операторыСклад зарабатывает больше с той же площади без строительства новых мощностей.
Читать кейс E-commerce · маркетплейсыЦены реагируют на рынок без участия менеджеров, продажи «в минус» исключены.
Читать кейс Сервисы · сеть автомоекВсе процессы от записи клиента до выдачи машины проходят через систему.
Читать кейс Мобильное приложение · AIПриложение попало в топ-100 App Store при минимальном маркетинговом бюджете.
Читать кейсВ этой отрасли кейс пока один — главный кейс трансформации выше.
Мы начинаем не с технологии, а с того, где именно отрасль теряет деньги. Для каждой сферы ниже перечислены типовые потери и продукты, которыми мы их закрываем. Если вашей отрасли нет в списке, схема та же: аудит процесса, расчёт эффекта, пилот.
Где теряются деньги
Решения и кейсы
Где теряются деньги
Решения и кейсы
Где теряются деньги
Решения и кейсы
Где теряются деньги
Решения и кейсы
Где теряются деньги
Решения и кейсы
Где теряются деньги
Решения и кейсы
Где теряются деньги
Решения и кейсы
Где теряются деньги
Решения и кейсы
Где теряются деньги
Решения и кейсы
Где теряются деньги
Решения и кейсы
Семь решений, которые мы уже спроектировали, запустили и измерили. Каждое закрывает конкретную дорогую рутину, разворачивается внутри ИТ-контура компании и встраивается в существующие системы. Внедряем как отдельный продукт или как часть программы трансформации.
Ручной ввод первички и договоров съедает до 50% времени сотрудников и растёт вместе с документооборотом.
Менеджеры меняют цены вручную и вслепую, а конкуренты быстрее: маржа и оборот теряются каждый день.
Скрининг резюме и первый контакт съедают часы рекрутеров, а кандидаты «пропадают» в тишине между этапами.
Знания разбросаны по 5–10 системам и «живут в головах»: сотрудники тратят десятки минут на поиск каждого ответа.
Разбор заявления, полиса и фото занимает часы экспертов, а решения по одинаковым случаям расходятся.
Сотрудники уже носят данные компании во внешние чат-боты, а затраты на подписки никто не контролирует.
Ручная проверка смет на котлованы занимает дни, а расхождения с проектом всплывают уже в спорах с подрядчиком.
Соберём решение по той же схеме: разбор процесса, расчёт эффекта в деньгах, пилот с KPI. Так появились все продукты выше.
Обсудить задачуМы не начинаем с технологий. Сначала находим, где компания теряет деньги, считаем эффект и только потом проектируем решение. В программе трансформации работа идёт по трём параллельным трекам.
Вы описываете бизнес и задачу — в форме или через AI-консультанта. Мы изучаем отрасль и готовим план первого созвона.
Назначена диагностика
Разбираем текущий процесс, боль и метрики. Определяем 1–2 приоритетных направления, где AI даст эффект быстрее всего.
Зафиксирована зона фокуса
Вместе с владельцами процесса строим карту «как есть», фиксируем точки потерь в деньгах, времени и качестве, смотрим данные и интеграции.
2–3 применимых AI-сценария
Аудит данных и инфраструктуры на обезличенных примерах. Рассчитываем потенциальный эффект, ограничения и концепцию решения.
Концепция пилота: что, зачем, KPI, сроки
Показываем, как AI встроится в ваш процесс и какой эффект ожидаем. Предлагаем формат: MVP, пилот или полный запуск.
Согласован формат пилота
Договор, проектная команда, kick-off: каналы связи, сроки, этапы. Начинаем реализацию пилота.
Проект запущен в прозрачном формате
30+ MLE-инженеров и AI-специалистов из Яндекса, Сбера, VK и Т-Банка, выпускники МФТИ, ВШЭ и МГУ. Ведём курс по большим языковым моделям в НИУ ВШЭ и преподаём AI на Физтехе. Работаем от бизнес-результата, а не от технологии.
Директор по цифровым трансформациям
Более 7 лет в создании AI-продуктов и цифровых платформ, свыше 30 AI-проектов в разных индустриях. Руководил AI-native трансформацией платёжной финтех-группы в России и MENA: 480 → 350 человек при росте выручки за 8 месяцев. Эксперт в генеративном ИИ, архитектуре корпоративных AI-решений, MLOps и data-инфраструктуре. Преподаватель курса ML в ФКН ВШЭ, спикер AI Club Сколково.
Разработчик AI-решений, фулстек
Спроектировал TenderAI: система обрабатывает более 2 000 тендеров в сутки и сокращает время специалистов на 50%.
Бэкенд-разработчик
Python и Go, микросервисы в X5 Retail Group, интеграция с SAP, высоконагруженные валидаторы данных.
Фронтенд-разработчик
Высоконагруженные веб-приложения на React и Next.js, кроссплатформенные мобильные решения, компонентные библиотеки.
Фронтенд-разработчик
Аналитические платформы, AI-ассистенты, корпоративные сервисы. Веб и desktop на Electron.
iOS Tech Lead, архитектор ПО
Полуфиналист ACM ICPC 2018–2021, 3 года iOS Tech Lead, аспирант СФУ по архитектуре сложных программных систем.
Ведущий iOS-разработчик
Более 5 лет в VK и TenChat: приложения с миллионной аудиторией, сложные UI-компоненты, CI/CD. Выпускник ВМК МГУ.
Первые пилоты с эффектом в P&L — автоматизация первой линии поддержки и агент в CRM — запускаются в первом квартале программы. Полная перестройка компании в кейсе заняла 8 месяцев, при этом бизнес работал и рос: трансформацию делали «на ходу», без остановки операционки. Стартуем с мини-аудита на 1–2 недели, после которого вы видите расчёт эффекта.
Цель не «уволить всех», а перевести компанию в режим, где меньшая команда делает больше. Рутина уходит агентам, люди остаются на уникальных задачах и на запуске того, что раньше было не по силам. Освободившийся ресурс в кейсе направили не только на экономию, но и на новые продукты.
Данные остаются в контуре компании: для каждого рынка свой контур с собственными базами и ETL. Между данными и моделями стоит сервис маскирования — отдельный слой доступа, который обезличивает данные и открывает доступ к frontier-моделям без компромиссов по безопасности. NDA подписываем по запросу, аудит проводим на обезличенных примерах.
Затраты программы складываются из команды трансформации (около половины), токенов и API моделей (четверть) и подписок на инструменты. Окупаемость считается от сокращения ФОТ при сохранении роста выручки: в кейсе она составила около 4 месяцев. Точную оценку под вашу компанию даём после мини-аудита, а не «по телефону».
Это главный риск, поэтому adoption идёт первым треком. Базовые тренинги для всех, регулярные показы живых кейсов, программа чемпионов, где любой сотрудник может подать свой кейс и получить поддержку, офлайн-сессии по подразделениям на их данных. В кейсе стартовали с нуля AI-грамотности и пришли к 95% сотрудников, использующих AI ежемесячно. Чемпионы внутри команд объясняют «зачем» лучше любого топ-менеджера.
Порядок в данных — часть программы, а не предварительное условие. Строим слои последовательно: классический DWH и маскирование, затем семантический слой из чатов, встреч и звонков, затем онтология и агенты для руководителей. Каждый слой стоит строго на предыдущем: попытка начать с «умного» слоя без фундамента провалилась бы.
Подписка на чат-бота ускоряет отдельных людей, но не меняет экономику функции. Мы считаем функцию оцифрованной, когда её контекст лежит в едином AI DWH и с ним работает агент: отвечает клиентам, заполняет CRM, разбирает логи, пишет код. Эффект измеряем не в «удобстве», а в ФОТ, CAC и выручке на сотрудника.
Первый шаг
За 30 минут диагностики определим, где компания теряет деньги на ручных процессах, и оценим эффект от AI-агентов в ФОТ, CAC и скорости.
12 внедрений, окупаемость от 2 до 9 месяцев
Бесплатная диагностика на 30 минут
Ответим в течение 1 рабочего дня
Подпишем NDA по запросу
Данные защищены и не передаются третьим лицам
AI-консультант
Индустрия Будущего · онлайн