Реальные внедрения · детали под NDA

Кейсы

Что мы делаем у клиентов

Конкретные задачи, конкретные решения, конкретные результаты. Имена компаний скрыты — работаем под NDA, но цифры и подходы реальные.

Иллюстративные сценарии — реальных кейсов под NDA не публикуем

Продажи и клиенты

Где AI работает с заявками, звонками и сделками

B2B-дистрибуция

Автоматический контроль просрочек по счетам

Задача

Менеджеры выставляют клиентам счета на оплату и забывают вовремя напомнить — клиент не платит, сделка зависает. Руководители каждое утро вручную ищут такие забытые счета — ≈2 часа в день только на поиск.

Решение

Настроили автоматическую утреннюю рассылку. Каждый будний день в 9:00 программа сама находит все счета, по которым клиент не заплатил вовремя. Менеджер получает в рабочем чате персональный список своих клиентов. Руководитель отдела — сводку по сотрудникам. Директору — короткий итог по компании.

Результат

В первый запуск программа подняла 166 «забытых» сделок и напомнила 31 менеджеру об их клиентах. Руководитель больше не тратит 2 часа в день на ручной поиск — всё происходит само.

Набор инструментов: Bitrix24 n8n Python

B2B-дистрибуция · колл-центр + продажи

Автоматическая классификация звонков колл-центра

Задача

В день — сотни входящих звонков. Невозможно быстро понять, кто из клиентов был готов купить и где менеджер недоработал. Чтобы проверить качество разговоров, ответственный сидит и переслушивает звонки наугад.

Решение

Программа сама переводит каждый звонок в текст — отдельно реплики менеджера и клиента. Дальше понимает, о чём был разговор: клиент готов купить, спрашивал условия, попал не туда или это автоответчик. Если менеджер сказал что-то не по скрипту — звонок отмечается. Ответственному не нужно слушать всё подряд — только помеченные.

Результат

Программа разбирает 100% звонков. Ответственный экономит 4 часа в неделю на прослушивании и сразу видит, где менеджер не дожал клиента.

Набор инструментов: WhisperX Локальная LLM PostgreSQL n8n

Колл-центр

Контроль пропущенных звонков и обратной связи

Задача

Часть звонков клиентам пропадает — менеджер не успел ответить, разговор оборвался или был слишком коротким. По таблицам не понять, кому уже перезвонили, а кого забыли. Ответственный вручную выгружает отчёт и сверяет.

Решение

3 раза в день программа сама берёт список пропущенных звонков и смотрит, перезвонили клиенту или нет. Если нет — менеджеру и его руководителю приходит сообщение: «Не забудь перезвонить» — с фамилией клиента и его номером.

Результат

Видны 100% пропущенных звонков. Руководитель получает сообщение сам, ничего выгружать не нужно. Время реакции на упущенного клиента — минуты вместо часов.

Набор инструментов: Bitrix24 n8n

B2B-производство

Авто-сборка коммерческого предложения за 30 секунд

Задача

На каждое коммерческое предложение менеджер тратит 1–2 часа: копирует шаблонные куски, дописывает под клиента, оформляет. Качество зависит от опыта — у одного получается идеально, у новичка криво.

Решение

Менеджер вводит ИНН клиента и 2–3 короткие фразы про задачу. Программа за 30 секунд сама достаёт данные клиента из 1С, подбирает похожие кейсы и нужные продуктовые блоки, оформляет всё по фирменному шаблону. Менеджеру остаётся проверить и отправить.

Результат

Подготовка коммерческого предложения — с 90 минут до 5. Один менеджер успевает делать в 3 раза больше предложений в день. Конверсия предложений во встречи выросла за квартал.

Набор инструментов: 1С-интеграция LLM-генерация Корпоративный шаблон

Менеджмент и команда

Освобождаем часы руководителя — на стратегию, а не на сборку отчётов

Технологическая компания

Еженедельные отчёты руководству за 20 минут

Задача

Каждый понедельник менеджер собирает сводку для директора: данные из CRM, статусы проектов, финансовые показатели. Перепроверяет, считает, оформляет. На один отчёт — 2–3 часа, делается еженедельно.

Решение

Подключили AI-агента к учётным системам компании. Менеджер пишет в чат «собери отчёт за прошлую неделю» — программа сама вытягивает данные из CRM, проектной системы и финансового модуля, складывает в формат сводки. Менеджеру остаётся проверить и переслать директору.

Результат

Подготовка еженедельного отчёта — с 2–3 часов до 15–20 минут. ~10 часов в месяц руководителю возвращается на стратегию вместо рутины.

Набор инструментов: MCP-сервер AI-агент Доступ к CRM и проектной системе

Проектная команда · технологическая компания

Постановка задач после планёрок

Задача

После каждой планёрки кто-то должен перенести 15–20 договорённостей из протокола в систему: создать задачи, расписать описания, выбрать ответственных, проставить сроки. На один протокол — 40–60 минут. Часть договорённостей теряется по дороге.

Решение

Запись планёрки или текстовый протокол загружается в AI-агента. Программа сама выделяет договорённости, формулирует задачи с понятным описанием, проставляет ответственных по контексту, предлагает сроки. Менеджер видит предпросмотр — корректирует и подтверждает.

Результат

Время на постановку задач — с 40–60 минут до 5–10 минут. Ни одна договорённость не теряется. Команда видит свои задачи в системе ещё до конца дня.

Набор инструментов: MCP-сервер AI-агент Интеграция с системой задач

Проектная компания · 25+ параллельных проектов

Контроль портфеля проектов одной кнопкой

Задача

Каждую неделю операционный директор вручную обходит 25+ проектов: проверяет просрочки задач, перегрузки команды, простаивающие работы. Это 2–3 часа методичной работы в Excel и системе управления проектами.

Решение

AI-агент еженедельно или по запросу сканирует все проекты и выдаёт сводку: где задачи просрочены на N дней, где команда перегружена, где работы не начаты. Директор открывает отчёт и сразу видит «проблемные зоны».

Результат

Контроль всего портфеля — с 2–3 часов до 10–15 минут. Проблемы видны в момент возникновения, а не через неделю, когда уже поздно реагировать.

Набор инструментов: MCP-сервер AI-агент Интеграция с проектной системой

Знания и поиск

Сотрудники находят ответы за секунды, эксперты разгружены от типовых вопросов

Производство

Внутренний поиск по технической документации

Задача

Менеджеры и инженеры каждый день ищут техническую информацию: какая марка подходит, можно ли заменить одно изделие другим, как правильно подключать. Поиск по корпоративным папкам и каталогам долгий — на простой вопрос уходит 15 минут. Сложные вопросы упираются в 1–2 экспертов, которые тонут в обращениях.

Решение

Загрузили всю техническую документацию (марки, инструкции, спецификации, протоколы) в специальную программу. Сотрудник заходит во внутренний чат и пишет своими словами: «есть ли у нас аналог кабеля X с такими-то параметрами?». Программа находит ответ в документах и даёт ссылку на исходник.

Результат

Среднее время поиска ответа — с 15 минут до 30 секунд. Эксперты разгружены от типовых вопросов на 30–40% и наконец-то занимаются сложными задачами.

Набор инструментов: Векторная база RAG-поиск Локальная LLM

Большой объём задач в системе

Умный поиск задач и документов в учётной системе

Задача

Сотрудник ищет нужную задачу или документ среди 500+ объектов — перебирает проекты, настраивает фильтры, листает списки. 10–15 минут на простой запрос. Чем больше система, тем дольше поиск.

Решение

Подключили AI-помощника к системе. Сотрудник пишет своими словами: «задача у Александры по тарифам» или «отчёт за апрель по проекту Альфа» — программа находит объект и сразу может выполнить действие: переназначить, изменить статус, открыть документ.

Результат

Время поиска — с 10–15 минут до 1–2 минут. Сотрудники не теряют контекст, переключаясь между фильтрами.

Набор инструментов: MCP-сервер AI-агент Доступ к системе задач

Хотите так же?

30 минут — посмотрим ваш процесс и скажем, что можно автоматизировать. Бесплатно, без обязательств.

Без обязательств 30 минут По Zoom