AIGEROНайдём, где бизнес теряет время — и проверим ИИ-решение за неделю
Сначала считаем потери и выбираем одну метрику. Затем запускаем ИИ-сотрудника на одном процессе: он отвечает клиентам, заполняет CRM или ищет ответы в документах — на российских моделях, с данными в РФ.
Расчёт появится сразу · без телефона и регистрации
Кейс: ИИ-менеджер по заявкам 14 мин → 40 сек первый ответ −31% потерянных обращений Как это сделали →Три утечки, которые есть почти в каждой компании
Заявка ждёт ответа
Клиент оставил заявку в 19:40 — ответ пришёл утром. За это время он уже договорился с конкурентом, который ответил первым.
Товаров без описаний
Каталог выгружен из 1С, но карточки пустые. Контент-менеджер делает 30 в день — очередь растянется на год.
Знания в головах
Новички по 20 раз в день дёргают старожилов, а документы копируют в зарубежные чат-боты — без спроса у безопасности.
Штат ИИ-сотрудников
Каждый закрывает одну должностную рутину и оценивается по одной метрике — как обычный сотрудник на испытательном сроке.
ИИ-менеджер по заявкам
Отвечает клиенту за секунды в любое время, квалифицирует и ставит в CRM готовую сделку.
ИИ-контент-менеджер каталога
Пишет описания и характеристики, готовит изображения товара пакетно — сотнями в день по вашим шаблонам.
ИИ-помощник по базе знаний
Отвечает сотрудникам по регламентам, договорам и инструкциям компании — со ссылкой на источник.
ИИ в Битрикс24
Сценарии ИИ под ваши воронки: автозаполнение сделок, квалификация, ответы в открытых линиях, бизнес-процессы.
Свой сценарий
Процесса нет в списке? Разбираем задачу и собираем ИИ-сотрудника под неё: интеграция в CRM, отдельный сервис или API.
Начинаем с экономики процесса, а не с продажи технологии
Главный риск AI-проекта — сделать красивое демо, которое не меняет работу бизнеса. Мы строим проект так, чтобы этот риск остановить ещё до большого внедрения.
Сначала считаем потери
Показываем, какой процесс имеет смысл автоматизировать, а какой пока дешевле оставить людям.
Фиксируем метрику до кода
Скорость ответа, заполненность CRM или время поиска — критерий успеха известен заранее.
Проверяем на одном процессе
Типовой пилот занимает неделю. Метрика не сдвинулась — масштабирование не продаём.
Не привязываем к одной платформе
Встраиваемся в вашу CRM или создаём отдельный сервис. Архитектура и расчёты остаются у вас.
В системах, где уже работает ваша команда
Не нужно переезжать на новую платформу — ИИ-сотрудник встраивается в текущую.
Как один пилот изменил обработку 1 400 обращений в месяц
Дилерская группа, три салона и одиннадцать менеджеров. До внедрения заявки приходили из пяти каналов и часть оставалась без ответа вечером и в выходные.
Разобрать кейс по шагам- 14 минут до первого ответа
- Ручной разбор обращений
- Потери вечером и в выходные
- 40 секунд до ответа
- Готовая сделка в CRM
- −31% потерянных обращений
Данные клиентов не уезжают за границу
Модель под рабочий контекст
BitrixGPT — для сценариев внутри Bitrix24, GigaChat и YandexGPT — для самостоятельных интеграций. Выбираем инструмент под процесс, данные и экономику.
152-ФЗ
Схема обработки персональных данных — часть аудита: что уходит в модель, что обезличивается, где хранится.
Закрытый контур
Если данные нельзя выпускать из компании — обсуждаем развёртывание модели на вашем сервере.
Фиксированные пакеты — понятно до старта
Начинают обычно с аудита или сразу с пилота на одном процессе.
Аудит
Карта процессов, где ИИ окупится, выбор модели, схема данных по 152-ФЗ, смета пилота. Остаётся у вас, даже если дальше не пойдёте с нами.
Пилот на одном процессе
Один ИИ-сотрудник на одном отделе или канале. Метрику фиксируем до старта.
Внедрение на отдел
Масштабирование пилота на все каналы отдела, обучение сотрудников, регламент работы с ИИ.
Комплексная интеграция
Несколько ИИ-сотрудников и логика между ними: заявки + CRM + база знаний.
Индивидуальный проект (XL) — от 625 тыс. ₽. Расход на модель считаем в аудите.
Решение о масштабировании — по цифрам, а не на веру
Аудит
Смотрим процессы и данные, выбираем, где ИИ окупится.
Пилот
Один ИИ-сотрудник, один отдел, метрика зафиксирована.
Внедрение
Разворачиваем на все каналы, обучаем команду.
Сопровождение
Следим за качеством ответов, обновляем модель и сценарии.
* для типового сценария, точный срок — по итогам аудита.
Что уже работает
Автоматизация обработки заявок
Дилерская группа: 3 салона, 11 менеджеров, около 1 400 обращений в месяц. Заявки приходили в 5 разных каналов, часть терялась вечером и в выходные.
Подробнее →Контент-конвейер
Ведём собственный экспертный Telegram-канал — и упёрлись в стандартную проблему контент-маркетинга: искать инфоповоды, писать в едином тоне, не забывать обложку, публиковать по графику.
Подробнее →Генерация карточек товара
Исходное изображение товара на вешалке → выбор паттернов → генерация новых изображений, готовых к загрузке в карточку товара.
Подробнее →Что спрашивают перед стартом
У нас Битрикс24 и есть CoPilot — зачем вы?
CoPilot хорош для резюме звонков и черновиков писем. Мы делаем то, чего из коробки нет: сценарии под вашу воронку, автозаполнение полей сделки, квалификацию лидов, ответы в открытых линиях и ИИ-шаги в бизнес-процессах. Они не конкурируют — дополняют друг друга. Подробнее про Битрикс24 →
У нас нет CRM. Это подойдёт?
Да. ИИ-сотрудник может работать отдельным сервисом: принимать заявки с сайта и из мессенджеров, вести их в простой таблице или передавать менеджеру в Telegram. CRM можно подключить позже.
Как с безопасностью данных?
Используем BitrixGPT, GigaChat и YandexGPT в зависимости от системы и сценария. Контур обработки данных по 152-ФЗ описываем на аудите. Если данные нельзя выпускать из компании — обсуждаем модель на вашем сервере.
Сколько стоит работа модели после запуска?
Зависит от потока: сколько заявок, документов или карточек в месяц. Точный расчёт — часть аудита, чтобы вы видели полную стоимость владения до решения о пилоте.
ИИ заменит наших менеджеров?
Нет. Он забирает рутину — первый ответ, заполнение полей, поиск по документам, — а решения и сложные разговоры остаются за людьми. Обычно тот же отдел обрабатывает больше заявок без найма.
Уже посчитали потери? Проверим расчёт вместе
30 минут без презентации: сверяем исходные данные, выбираем одну метрику пилота и честно говорим, что стоит автоматизировать, а что пока рано.