Данные переносят вручную
Data is moved by hand
Сотрудники копируют информацию между CRM, таблицами, чатами и внутренними системами.
Employees copy information between the CRM, spreadsheets, chats and internal systems.
Внедрение AI и разработка агентовAI implementation and agent development
AI-агенты берут на себя ручную работу в ваших процессах
AI agents take over the manual work in your processes
Разбираем процесс, собираем агента или автоматизацию на ваших данных и системах, проверяем на реальных задачах и расширяем то, что доказало пользу. Проектирование, разработку и запуск делает наша команда. С вашей стороны нужны человек, который знает процесс, и доступы.
We map the process, build an agent or automation on your data and systems, test it on real tasks and extend what proves useful. Our team does the design, build and launch. From your side we need someone who knows the process, and access.
ИИ отвечает в чате. Процесс по-прежнему делает человек.
AI answers in a chat. A person still runs the process.
Знания рассыпаны по компании
Knowledge is scattered
Ответ зависит от того, кто сегодня на месте и помнит нужный документ или прошлое решение.
An answer depends on who is around today and remembers the right document or past decision.
Пилоты не доходят до работы
Pilots never reach daily work
Демо выглядит эффектно, но не знает контекста, не видит систем и не может довести задачу до конца.
The demo looks impressive but lacks context, cannot see your systems and cannot finish the job.
Пользу нечем измерить
No way to measure the benefit
ИИ запускают «везде», но не фиксируют, как процесс шёл до этого и по какой цифре судить о результате.
AI gets rolled out “everywhere” with no record of how the process ran before and no number to judge the result by.
С чего начинается проект
How a project starts
Готовить техническое задание не нужно. Достаточно описать процесс так, как вы рассказали бы его новому руководителю.
You do not need a technical spec. Describe the process the way you would explain it to a new manager.
- Вы рассказываете, кто запускает работу, какие данные и системы в ней участвуют и где сейчас уходят часы.
- Мы смотрим, что отдать агенту, что решается обычной автоматизацией, а где ИИ не окупит сложность.
- Присылаем предложение: какой процесс берём первым, что будет на выходе пилота, кто нужен с вашей стороны, сроки и цена.
- You tell us who starts the work, which data and systems it touches and where the hours go today.
- We work out what an agent should take, what plain automation can handle, and where AI will not pay for its complexity.
- We send a proposal: which process goes first, what the pilot delivers, who we need from your side, timing and price.
Цену и сроки называем после разбора задачи. Они зависят от того, сколько систем подключаем, какие нужны доступы и сколько данных и процессов в работе. Если задачу лучше решить обучением команды или готовым сервисом, скажем это в первом разговоре.
We quote price and timing after reviewing the task. They depend on how many systems we connect, what access is needed and how much data and how many processes are involved. If the task is better solved by training your team or by an off-the-shelf tool, we say so in the first conversation.
Три этапа, и на каждом понятно, что вы получаете
Three stages, each with a clear deliverable
Как процесс идёт сейчас
How the process runs today
Кто запускает работу, какие данные нужны, где задержки и как выглядит готовый результат. На выходе: точка, где агент снимет больше всего ручной работы, и цифра, по которой будем судить о пилоте.
Who starts the work, what data it needs, where the delays are and what a finished result looks like. You get the point where an agent removes the most manual work, and the number we will judge the pilot by.
Агент на одном процессе
An agent on one process
Подключаем минимум систем и проверяем решение на реальных задачах. На выходе: рабочий агент или автоматизация на ваших данных, инструкция для сотрудников и сравнение с тем, как было.
We connect the minimum set of systems and test the solution on real tasks. You get a working agent or automation on your data, an instruction for staff and a comparison with how things were.
То, что доказало пользу
What has proved useful
Добавляем данные, роли, интерфейсы и соседние процессы. Берёмся за это после пилота, когда видно, сколько работы агент действительно снимает.
We add data, roles, interfaces and neighbouring processes. We take this on after the pilot, once it is clear how much work the agent really removes.
Систему собираем мы, ваши сотрудники ею пользуются
We build the system; your staff use it
Делает наша команда
Our team does
- Разбор процесса и проектирование решения
- Сборку агентов, автоматизаций, баз знаний и интерфейсов
- Подключение к вашим системам по согласованным правам
- Запуск, проверку на реальных задачах и доработку
- Инструкции для сотрудников, которые будут пользоваться системой
- Process review and solution design
- Building the agents, automations, knowledge bases and interfaces
- Connecting to your systems under agreed permissions
- Launch, testing on real tasks and fixes
- Instructions for the staff who will use the system
Нужно с вашей стороны
We need from your side
- Человек, который знает процесс и принимает по нему решения
- Доступы к системам, согласованные с ИТ и безопасностью
- Примеры реальных задач и обратная связь во время пилота
- Someone who knows the process and makes decisions on it
- System access agreed with your IT and security teams
- Examples of real tasks and feedback during the pilot
Какие агенты мы собираем
The agents we build
У агента одна роль, нужный ему контекст и действие, которое можно проверить. Всё, что меняет данные или касается денег и клиентов, подтверждает сотрудник. Рядом с каждым типом — пример из наших кейсов.
Each agent gets one role, the context it needs and an action that can be checked. Anything that changes data or touches money or clients is confirmed by an employee. Each type comes with an example from our cases.
-
Документы и расчёты
Documents and calculations
Собирают заявку, техническое предложение или смету по правилам компании и отмечают, где не хватает данных.
They assemble a request, a technical proposal or an estimate by company rules and flag where data is missing.
Инженеры ФАЗА собрали такого агента на нашей программе: в заявке на 77 позиций он отметил четыре с неполными данными. ПодробнееFAZA engineers built such an agent on our programme: in a 77-item request it flagged four with missing data. Details (in Russian)
-
Реклама и продажи
Advertising and sales
Читают данные о рекламе, заявках, оплатах и комментариях менеджеров и по ним корректируют кампании.
They read ad, lead, payment and sales-manager data and adjust campaigns from it.
Сквозная аналитика от рекламного бюджета до денег в кассе. КейсEnd-to-end analytics from ad budget to cash received. Case
-
Контент и соцсети
Content and social media
Находят темы, пишут посты в голосе каждого аккаунта, публикуют и следят за реакцией.
They find topics, write posts in each account’s voice, publish and track the response.
ThreadsPilot ведёт сеть аккаунтов в Threads: больше 5 млн охвата в месяц. КейсThreadsPilot runs a network of Threads accounts with 5M+ monthly reach. Case
-
Ответы по базе знаний
Answers from a knowledge base
Отвечают сотрудникам по согласованным документам и прошлым случаям и не выходят за их границы.
They answer staff from approved documents and past cases, and stay within them.
Прототип с нашей корпоративной программы: портал техподдержки, где похожий инженерный случай находится поиском. ПодробнееA prototype from our corporate programme: a support portal where a similar engineering case turns up in search. Details
Столько системы, сколько нужно задаче
As much system as the task needs
Иногда хватает одного агента. Иногда нужен сервис с интерфейсом, ролями и базой знаний. Архитектура следует за процессом и его ограничениями.
Sometimes one agent is enough. Sometimes the job needs a service with an interface, roles and a knowledge base. The architecture follows the process and its constraints.
AI-агенты
AI agents
Помощники для поиска, анализа, поддержки, контента, продаж и внутренних задач.
Assistants for research, analysis, support, content, sales and internal work.
Одна роль, понятный контекст и действие, которое можно проверить.
One role, clear context and an action that can be checked.
Автоматизация процессов
Process automation
Сценарии, которые принимают входящие данные, решают по правилам и передают результат дальше.
Workflows that take input, decide by rules and pass the result on.
Сначала один измеримый процесс, затем расширение.
One measurable process first, then extension.
Сервисы и приложения
Services and applications
Внутренние инструменты, кабинеты, боты и интерфейсы, через которые команда работает с ИИ.
Internal tools, dashboards, bots and interfaces through which the team works with AI.
Понятный путь пользователя важнее количества функций.
A clear user path matters more than feature count.
Базы знаний и доступы
Knowledge and access
Общий контекст для агентов: источники, роли доступа и порядок обновления.
Shared context for agents: sources, access roles and an update routine.
Агент видит только то, что нужно для его задачи.
An agent sees only what its task needs.
Примеры систем и прототипов
Examples of systems and prototypes
Аналитика для рекламы и продаж, агенты для инженеров завода, онлайн-школа, которую ведут агенты, и сервис aizavod.io.
Analytics for ads and sales, agents for plant engineers, an online school run by agents and the aizavod.io service.
Аналитика и AI-агентыAnalytics and AI agents
Сквозная аналитика: от рекламы до денег в кассе
End-to-end analytics: from ad to cash received
Кампании, заявки, оплаты и комментарии менеджеров собраны в одной системе. Собственник видит, какая реклама приносит деньги, а AI-агенты по тем же данным корректируют кампании.
Campaigns, leads, payments and manager comments sit in one system. The owner sees which ads bring money, and AI agents adjust campaigns from the same data.
Открыть кейсView case
Корпоративная программаCorporate programme
ФАЗА: агенты для инженеров завода
FAZA: agents for plant engineers
Сотрудники собрали их сами на нашей программе, результат проверяет инженер.
Staff built them on our programme; an engineer checks the output.
ПодробнееDetails
Онлайн-образованиеOnline education
Онлайн-школа, где операционку ведут агенты
An online school run day to day by agents
Контент, воронки, сайты и поддержка Plaan Academy.
Content, funnels, websites and support for Plaan Academy.
Открыть кейсView case
Сервис для контентаContent service
AiZavod: нейросети для контента в одном окне
AiZavod: content neural networks in one window
Сервис, который мы разработали и ведём: aizavod.io.
A service we built and run: aizavod.io.
Открыть кейсView caseРазобраться до первой встречи
Read up before the first call
Сценарии, экономика агентов и пошаговый маршрут пилота со ссылками на первоисточники.
Use cases, agent economics and a step-by-step pilot route, with primary sources.
СценарииUse cases
Нейросети для бизнеса: 12 рабочих сценариев
AI for business: 12 practical use cases
ЭкономикаEconomicsИИ-агенты: как устроены и как считать эффект
AI agents: how they work and how to measure impact
ИнструкцияGuideКак внедрить ИИ в бизнес-процесс: от аудита до пилота
How to take an AI workflow from audit to pilot
Вопросы до старта
Questions before we start
Сколько стоит внедрение и сколько оно длится?What does implementation cost and how long does it take?
Цена и сроки зависят от того, сколько систем подключаем, какие нужны доступы, сколько данных и процессов. Называем их в предложении после разбора задачи.
Price and timing depend on how many systems we connect, what access is needed, and how much data and how many processes are involved. We state them in the proposal after reviewing the task.
Чем внедрение отличается от обучения команды?How is this different from team training?
На обучении сотрудники сами собирают прототипы на своих задачах. Во внедрении систему проектирует, собирает и запускает наша команда, а сотрудники ею пользуются.
In team training your staff build prototypes on their own tasks. In implementation our team designs, builds and launches the system, and your staff use it.
Как понять, что процесс стоит автоматизировать?How do we know a process is worth automating?
У него есть повторяющийся вход, понятный результат и заметная ручная работа. На разборе процесса проверяем это до разработки.
It has recurring input, a clear result and noticeable manual work. We check this in the process review, before any development.
Нужно менять текущие системы?Do we need to replace current systems?
Не обязательно. Сначала смотрим, что можно связать через существующие интерфейсы и доступы.
Not necessarily. We first look at what can be connected through existing interfaces and access.
Что с безопасностью данных?What about data security?
Источники, роли и доступы проектируем под конкретную задачу, начиная с чтения. Агент не получает всю базу на всякий случай, а действия с деньгами, клиентами и данными подтверждает сотрудник.
Sources, roles and access are designed for the specific task, starting with read-only. An agent does not get the whole database just in case, and actions involving money, clients or data are confirmed by an employee.
Можно сразу автоматизировать весь отдел?Can a whole department be automated at once?
Спроектировать большой контур можно. Надёжнее доказать пользу на одном процессе и расширять систему по фактам.
A large system can be designed. It is safer to prove value on one process and extend the system on the evidence.
Найдём процесс, с которого стоит начать
Let’s find the process worth starting with
Опишите задачу, текущие системы и ручные этапы. Ответим, где нужен агент, где хватит автоматизации, а где ИИ не окупит сложность, и пришлём предложение по первому этапу.
Describe the task, your current systems and the manual steps. We will tell you where an agent fits, where automation is enough and where AI will not pay for its complexity, and send a proposal for the first stage.