AI-интеграция · один процесс за раз
AI внутри процесса — не отдельный чатик рядом
Встраиваю AI туда, где сотрудники читают, ищут, классифицируют, переписывают или выбирают вручную. Он работает внутри CRM, ERP, кабинета или внутренней системы — получает контекст, делает свой участок работы и передаёт человеку только исключения.
- от 65 000 ₽рабочий AI-модуль
- от 2 неделипилот на реальных данных
- код и ключи — твоибез привязки к исполнителю
Не обещания, а работающие сценарии
Три AI-кейса внутри двух продуктов
В обоих проектах AI не вынесен в декоративный чат. Он встроен в цепочку, где до него работал человек: собрать предложение, найти целевые компании или разобрать выпуск на десятки единиц контента.
01 · PRM-платформа
Из разговора — в готовый оффер и материалы
Пустая форма заставляет пользователя сначала самому разобраться в продукте: выбрать тип вознаграждения, сформулировать целевое действие, написать описание и понять, нужны ли ссылки, промокоды и уровни партнёров. Копайлот платформы делает это диалогом.
Он видит, что уже настроено в кабинете, задаёт только вопросы, без которых нельзя собрать результат, и создаёт проверяемый черновик оффера. Отдельными инструментами готовит приглашение партнёру и промо-тексты. Не публикует и не отправляет сам: финальное решение остаётся у пользователя.
- контекст конкретной компании вместо общей модели;
- tool use с валидируемыми аргументами;
- права не шире прав пользователя;
- предпросмотр перед созданием и полный лог действий.
02 · PRM-платформа
Из портрета клиента — в ранжированный список компаний
В базе примерно 200 000 организаций, но менеджеру не нужна база. Ему нужны компании, которым подходит конкретный оффер. Пользователь описывает идеального клиента обычными словами, выбирает регион и размер бизнеса. AI сопоставляет запрос с каталогом ОКВЭД и ранжирует реальные строки базы.
В выдаче видны контакты и процент релевантности. До списания бюджета показывается логика и пример результата. ИНН проверяется по всему офферу: одна компания не попадёт одновременно администратору и нескольким партнёрам, поэтому её не атакуют одинаковыми предложениями.
03 · Castolly
Из одного выпуска — в контентный конвейер
По оценке клиента, подкастер тратил около 12 часов на транскрипт, поиск фрагментов, посты, заметки, рассылку и клипы. В Castolly выпуск стал центральной нодой процесса: вокруг него отдельные модули для транскрипции, цитат, глав, соцсетей, блога, рассылки, вертикальных видео и произвольных промптов.
Длинные задачи идут в фоне и повторяются отдельно при сбое. Генерация получает исходный транскрипт, таймкоды, спикеров и brand voice — поэтому не пишет «на тему выпуска» из воздуха. Для клипов AI ещё ищет сильную стартовую фразу в контексте соседних 30 секунд. Человек правит и публикует, а не начинает каждый материал с пустого листа.
Что можно встроить
AI начинает окупаться там, где есть повторяемый вход и проверяемый выход
Продажи и CRM
Подбор компаний, квалификация лидов, черновики писем, сводка истории и следующий шаг.
Документы и знания
Разбор входящих файлов, RAG по регламентам, извлечение полей и очередь сомнительных случаев.
Продуктовый интерфейс
Копайлот, который видит контекст пользователя, собирает результат и вызывает разрешённые API.
Контентный процесс
Транскрипция, классификация, извлечение фрагментов, генерация под форматы и редакторская проверка.
Платный пилот
Сначала один процесс на реальных данных
Не начинаю с «AI-стратегии на год». Берём один поток работы, фиксируем вход, выход и цену ошибки. Через 2 недели у вас рабочий модуль, на котором можно посчитать экономику.
- Карта процессагде человек тратит время, что можно проверить автоматически
- Данные и границыисточники, доступы, ПДн, действия, где нужен человек
- Рабочий модульинтеграция в существующую систему, а не отдельная демонстрация
- Метрикавремя, точность, цена результата и список ошибок на реальных примерах
То, за что платят помимо вызова модели
Контекст. Модель получает данные текущего клиента и задачи, а не всё подряд.
Права. AI физически не может сделать больше, чем разрешено пользователю.
Отказ. Низкая уверенность останавливает процесс и передаёт его человеку.
Надёжность. Очереди, ретраи и отдельный статус каждого долгого шага.
Расходы. Кэш, лимиты, учёт токенов и подходящая модель для каждого этапа.
Независимость. Провайдеро-нейтральный слой: модель можно сменить без переписывания продукта.
AI-модуль — от 65 000 ₽. Точная цена и срок фиксируются после скоупа. Из чего складывается смета →
Вопросы перед внедрением
- Можно встроить AI в уже работающую CRM, ERP или 1С?
- Да, если у системы есть API или контролируемый обмен данными. Переписывать всё не нужно: AI-модуль подключается к конкретному процессу, получает только нужный контекст и возвращает результат обратно в рабочую систему.
- Как не дать модели выдумывать?
- Разделить проверяемое и вероятностное. Ответы заземляются в ваших данных, факты валидируются правилами, низкая уверенность отправляет задачу человеку. Для необратимых действий требуется подтверждение.
- Наши данные будут использоваться для обучения чужой модели?
- Это зависит от выбранного провайдера и режима. На старте фиксируем, какие данные можно передавать, что маскируется и что должно остаться в вашем контуре. При жёстких ограничениях ставим локальную модель или закрытый корпоративный endpoint.
- Сколько стоит внедрение AI?
- Рабочий AI-модуль начинается от 65 000 ₽. Цена зависит не от названия модели, а от подготовки данных, интеграций, прав доступа, дизайна отказа и требований к точности.
- Почему начинать с одного процесса?
- Так можно проверить экономику на реальных данных: сколько ручной работы ушло, где модель ошибается и сколько стоит один результат. После этого масштабируется работающая схема, а не презентация.
Покажите процесс, который сейчас держится на людях
Разложу его на шаги и честно скажу, где AI даст экономию, где хватит обычной автоматизации, а где вмешательство модели только добавит риск.
Разобрать процесс