T.01
Поддержка и первая линия
Проблема: дорогая первая линия, очереди, одни и те же вопросы.
Что делаем: AI-агент на вашей базе знаний отвечает и эскалирует сложное.
−30–60% нагрузки на операторов
AI для бизнес-процессов · AI-консультант для B2B
Внедрение AI в бизнес-процессы — от аудита до продакшна
Scroll down ↓
Помогаю крупным B2B-проектам внедрять ИИ там, где это даёт измеримый эффект: поддержка, документы, продажи, аналитика, внутренние операции. Опишите задачу — на диагностике скажу, решается ли она AI.
- N лет в разработке
- N+ проектов
- LLM · RAG · агенты
- On-prem / NDA
01 — Задачи
Что решает AI
Какие задачи решает AI в B2B
Типичные зоны, где внедрение ИИ даёт измеримый эффект. Если вашей задачи нет в списке — опишите её на созвоне.
T.02
Поиск по документам (RAG)
Проблема: знания размазаны по Confluence, регламентам и чатам.
Что делаем: поиск по внутренним документам с ответами и ссылками на источники.
Минуты вместо часов на поиск
T.03
Обработка документов
Проблема: ручной ввод из счетов, договоров, заявок.
Что делаем: извлечение данных, проверка, загрузка в ваши системы.
Быстрее в разы, меньше ошибок
T.04
Продажи и лиды
Проблема: менеджеры тонут в неквалифицированных лидах.
Что делаем: квалификация, саммари звонков, черновики ответов и КП.
Менеджеры занимаются сделками
T.05
Аналитика на естественном языке
Проблема: отчёт — это заявка аналитику и неделя ожидания.
Что делаем: вопросы к данным текстом, автоматические отчёты.
Ответы за минуты без очереди к BI
T.06
Внутренние процессы
Проблема: ручные переносы данных между системами, рутинные согласования.
Что делаем: AI-агенты и интеграции, которые закрывают процесс целиком.
Процессы без копипаста
02 — Процесс
Как я работаю
От диагностики до продакшна
-
01
Диагностика
Бесплатный созвон: разбираем задачу, оцениваю, решается ли она AI.
30–45 мин
Честный ответ и шаги -
02
AI-аудит
Карта процессов и данных, гипотезы автоматизации, приоритизация по ROI.
1–2 недели
Roadmap с оценкой эффекта -
03
Пилот
Фиксированный scope на одном процессе. Работающее решение на реальных данных.
3–6 недель
Пилот + измеренные метрики -
04
Продакшн
Внедрение в прод, мониторинг, документация, передача вашей команде.
По итогам пилота
Работающая система у вас
03 — Форматы
Стоимость по запросу
Форматы работы
Без прайса на сайте: scope считаем под вашу задачу после диагностики.
AI-аудит
Карта процессов, гипотезы, roadmap с приоритетами по ROI. Точка входа, когда непонятно, с чего начать.
1–2 недели
Обсудить аудит ↗Чаще всего
Пилот
Работающее решение на одном процессе с фиксированным scope и измеренным эффектом на ваших данных.
3–6 недель
Обсудить пилот ↗AI-партнёр на подряд
Долгосрочное сопровождение: несколько инициатив, roadmap, руки и голова без найма в штат.
от 3 месяцев
Обсудить формат ↗04 — Риски
Снятие рисков
Что вы не рискуете
- R.01Фиксированный scope пилота — вы знаете, за что платите, до старта.
- R.02Вы владеете кодом, данными и инфраструктурой. No vendor lock.
- R.03NDA до любых деталей. On-prem и локальные модели — по требованиям безопасности.
- R.04Оплата по этапам, а не за весь проект вперёд.
- R.05Документация и передача команде — вы не привязаны ко мне.
- R.06Если на аудите не нахожу кейса с положительным ROI — скажу прямо.
05 — Кейсы
До → после
Кейсы и результаты
Блок-плейсхолдер: реальные кейсы и цифры добавляются перед публикацией. Ниже — формат, в котором они будут показаны.
Отрасль · плейсхолдер
Поддержка: AI-агент первой линии
Было: ___ метрика до
Стало: ___ метрика после
Отрасль · плейсхолдер
Документы: извлечение данных
Было: ___ метрика до
Стало: ___ метрика после
Отрасль · плейсхолдер
Внутренний поиск (RAG)
Было: ___ метрика до
Стало: ___ метрика после
06 — Стек
Подход
Стек и подход
OpenAI / Anthropic / open-weight LLM
RAG, векторные БД (pgvector, Qdrant)
AI-агенты и оркестрация
Интеграции: CRM, helpdesk, API
On-prem / локальные модели
Оценка качества и мониторинг
TypeScript / Python / Postgres
Обо мне
Александр Мамонтов / AI-консультант для B2B
Абзац о себе: опыт, на каких проектах работали, что умеете лучше всего. Заполнить перед публикацией.
Второй абзац: подход к работе, почему берёте только задачи с измеримым эффектом. Заполнить перед публикацией.
07 — FAQ
Частые вопросы
Частые вопросы
Сколько занимает пилот?
Обычно 3–6 недель с фиксированным scope. Точный срок фиксируем после аудита — до старта работ.
Сколько стоит?
Цены на сайте нет намеренно: стоимость зависит от scope и данных. После бесплатной диагностики даю оценку бюджета. Если бюджет сильно ниже рынка — скажу сразу.
А если данных мало или они «грязные»?
Это нормально и частый случай. На аудите оцениваю, что есть, и честно говорю, хватит ли этого для эффекта или сначала нужна подготовка данных.
Как с безопасностью данных?
NDA до деталей, работа только с теми данными, к которым вы даёте доступ. По требованиям ИБ возможны on-prem развёртывание и локальные модели.
Можно без облака — on-prem и локальные модели?
Да. Open-weight модели и развёртывание в вашем контуре — рабочий вариант, обсуждаем на аудите по требованиям ИБ.
Нужна ли своя команда разработки?
Нет — могу сделать пилот и внедрение сам. Со стороны нужен владелец процесса и доступ к данным. В конце передаю решение вашей команде с документацией.
Чем это отличается от «просто ChatGPT»?
Тем, что решение работает на ваших данных, встроено в ваши системы и процессы, имеет метрики качества и мониторинг — а не живёт в отдельном чат-окне.
Что если AI не решит задачу?
Это выясняется на диагностике или аудите — до того, как вы платите за разработку. Если кейса с положительным ROI нет, я скажу об этом прямо.