Внедрение ИИ в бизнес под ключ

Внедрение ИИ под ключ означает, что одна команда отвечает за весь путь: от поиска процесса, где компания теряет деньги, до работающей системы, которой пользуются сотрудники. Мы не продаем готовую «нейросеть для всех» и не начинаем с технологии. Начинаем с вопроса, сколько рублей и часов теряется на конкретном участке и можно ли вернуть их с помощью ИИ.

Как устроено внедрение по шагам и почему проекты срываются, мы подробно разобрали в статье о внедрении ИИ в бизнес. Здесь о том, что делаем мы, как проходит проект и сколько он стоит.

Какие задачи решаем

Внедрение ИИ в бизнес-процессы окупается там, где работа повторяется, данные уже есть, а результат можно проверить. Ниже направления, с которыми мы работаем. По каждому есть отдельная страница с подробностями.

Часто первым проектом становится не самое «интересное» направление, а то, где эффект виден быстрее всего и на данных, которые у компании уже есть. Это определяем на разборе.

Почему внедрение ИИ часто не доходит до денег

Исследователи RAND опросили 65 опытных инженеров и исследователей в области ИИ и пишут, что, по некоторым оценкам, более 80% ИИ-проектов не достигают цели. В России картина похожая: в исследовании «Инфосистемы Джет» 46% крупных компаний не видят устойчивого экономического эффекта от ИИ, а 40% не могут масштабировать пилоты из-за отсутствия владельца процесса и нестабильного качества решений (CNews).

Причины обычно не в моделях, а в организации проекта. Поэтому мы строим работу так:

• Сначала деньги, потом технология. Эффект считаем в рублях до старта. Если он меньше стоимости пилота, говорим об этом прямо.
• Один участок. Пилот запускаем на ограниченном процессе, где результат можно измерить, а не «на всю компанию сразу».
• Владелец процесса со стороны заказчика. Без человека, который отвечает за процесс, решение не приживается, даже если работает технически.
• Показатель успеха до старта. Например, доля закрытых ИИ запросов, часы на одну операцию, процент отходов. После пилота сравниваем «было» и «стало».

Как проходит проект

Разбор процесса. Созвон на 30-40 минут с владельцем процесса. Смотрим задачу и данные, говорим, есть ли смысл в ИИ. Это бесплатно.

Аудит данных. Проверяем, что лежит в 1С, CRM, таблицах, документах и записях звонков, хватит ли этого для решения и чего не хватает.

Расчет эффекта. Считаем, сколько часов и рублей вернет решение, и фиксируем показатель, по которому будем оценивать пилот. На этом шаге называем точную цену и срок пилота.

Пилот. Разрабатываем решение, подключаем к системам, запускаем на одном участке, обучаем сотрудников. В конце сравниваем цифры с исходными.

Масштабирование. Если пилот дал эффект, переносим решение на другие участки, филиалы или процессы, настраиваем мониторинг качества и поддержку.

Сроки зависят от задачи. Решения, которые работают с текстом, документами и диалогами, обычно запускаются быстрее, чем прогнозы на многолетней истории продаж:

С какими системами интегрируем

ИИ дает эффект, только когда встроен в привычную работу. Поэтому интеграция входит в проект, а не продается отдельно.

• Учет и ERP: 1С (выгрузки, OData, HTTP-сервисы), аналитическая база поверх данных 1С.
• CRM: Битрикс24, amoCRM, другие системы с API.
• Телефония: IP-телефония, запись и разбор звонков.
• Каналы общения: Telegram, сайт, почта, корпоративный портал.
• Документы: файловые хранилища, вики, системы документооборота.
• Модели: GPT, Claude, DeepSeek, YandexGPT, GigaChat, Qwen. Подбираем под задачу и требования к данным, чувствительное запускаем на моделях в контуре компании.

Наш опыт

Несколько проектов, на которых видно, как это выглядит в цифрах.

• Прогноз продаж блюд для сети ресторанов. Модель на истории продаж за 3 года с учетом погоды, отзывов и праздников. Пищевых отходов стало на 20% меньше, точность прогноза выше 90%.
• Голосовой ИИ-оператор для КВС. Принимает звонки жителей 300 домов и составляет заявки на ремонт. ИИ закрывает 75% запросов, в 80% случаев отвечает за 3 секунды.
• ИИ-риелтор для LEVEL. Подбирает квартиры, парковки и кладовки, рассказывает про ипотеку. Ведет больше 300 диалогов одновременно, круглосуточно, персональные данные обезличиваются.
• Цифровой помощник по базе знаний. Telegram-бот, который по вопросу обычными словами находит нужный документ. Поиск в 7 раз быстрее, экономия времени 30%.
• ИИ-бенчмаркинг конкурентов. Сбор и сравнение данных о конкурентах: анализ в 100 раз быстрее, нагрузка на отдел в 2 раза меньше.

Сейчас в работе цифровой контур для лакокрасочного и бетонного заводов и алгоритм производственного плана для производства колготок.

Безопасность данных

• NDA подписываем до первого разговора о данных.
• Персональные данные обезличиваем до отправки в модель, как в проекте для LEVEL.
• Для чувствительных задач разворачиваем модели в контуре компании или на российских серверах.
• Решению даем только те права в 1С и CRM, которые нужны для задачи. Действия с последствиями, например изменение документов или отправку клиенту, можно оставить на подтверждение сотрудника.

Сколько стоит внедрение ИИ

• Разбор процесса: 30-40 минут, бесплатно.
• Пилот: от 300 000 ₽.
• Точная цена фиксируется после разбора и зависит от числа систем, которые нужно подключить (1С, CRM, MES, телефония), и от числа участков.

Цену масштабирования считаем по итогам пилота, когда уже понятен эффект в рублях и объем работ. Так вы платите за следующий шаг, только когда видите результат предыдущего.