деплоид.

Вячеслав Ваньков

Внедрение ИИ
в бизнес-процессы

Чтобы сотрудники меньше разбирали сообщения, искали сведения и переносили данные вручную. Подключаю ИИ к конкретному процессу и вашим инструментам.

Написать мнеПосмотреть кейсы

Первичный разбор бизнеса — бесплатно. Посмотрим, где ИИ полезен, а где достаточно обычной автоматизации.

CRM и заявкиИнтеграции, напоминания и договорённостиДокументы и данныеРаспознавание, поиск и подготовка

Что можно упростить

Документы и сведения

Разбирать текст, извлекать нужные поля, собирать материалы и готовить черновики. Источники и важные значения должны оставаться проверяемыми.

Кейс: сведения о компаниях

Голосовые сообщения

Превращать записи в текст прямо в привычной переписке. В одном из проектов распознавание работает на своём компьютере.

Кейс: голосовые в текст

Рабочие приложения

Добавить помощника, который работает с данными через определённые инструменты: например, меняет задачи и расписание.

Кейс: планировщик с ИИ

Как проходит внедрение

  1. Разбираем процесс

    Что делают люди, какие данные используют и где теряется время. Выбираем один участок и способ проверить пользу.

  2. Согласуем первый этап

    Объём, стоимость разработки, расходы на сервисы и сроки. Заранее определяем доступы и какие данные можно передавать модели.

  3. Проверяем на ваших примерах

    Включая ошибки и исключения. Для важных действий предусматриваем проверку человеком, затем передаём решение по согласованному объёму.

Что поручить ИИ,
а что — программе

Внести заявку в CRM
Программа: переносит поля, проверяет обязательные значения и дубли.
ИИ: выделяет пожелания из свободного текста.
Человек: уточняет неоднозначный запрос.
Разобрать счёт
ИИ и распознавание: извлекают сведения из документа.
Программа: сверяет суммы, реквизиты и повторную загрузку.
Человек: подтверждает данные перед оплатой.
Подвести итоги разговора
ИИ: превращает запись в черновик договорённостей.
Программа: связывает запись с клиентом и сохраняет историю.
Человек: подтверждает задачи, сроки и обещания.
Как проверить, окупается ли автоматизация?

Для первого расчёта: число операций в месяц × сэкономленные минуты на операцию ÷ 60 × стоимость часа. Из результата вычитаются расходы на модели, сервер и поддержку.

Условный пример, не результат клиента: 300 операций × 8 минут ÷ 60 = 40 часов в месяц. При расчётной стоимости часа 700 ₽ это 28 000 ₽ рабочего времени. Если обслуживание стоит 5 000 ₽, разница — 23 000 ₽. Разработка за условные 100 000 ₽ окупилась бы примерно за 4,4 месяца при сохранении этих условий.

Сначала замеряем ручную работу и время проверки результата. Освобождённые часы не становятся автоматически прибылью или сокращением зарплат. Если сотрудник тратит столько же времени на исправления, экономии нет.

Что важно до начала

Всем ли нужен ИИ?

Нет. Расчёты по известным правилам, перенос полей и статусы часто надёжнее сделать обычным кодом. ИИ полезен там, где нужно работать с речью, свободным текстом и неоднородной информацией.

Сколько стоит внедрение?

Цена зависит от процесса, количества систем и требований к данным. После бесплатного разбора согласуем первый этап и отдельные расходы на модели или сервисы. Фиксированной цены для всех задач нет.

Можно использовать текущие программы?

Сначала проверю их возможности и ограничения. Предложу настройку, интеграцию или собственную разработку под процесс.

Что с ошибками и данными?

Доступы, хранение и внешние сервисы согласуются до подключения. Проверки и контроль человека нужны в самом процессе: модель не даёт гарантии правильного ответа.

Нужно только связать программы? Подробнее об интеграциях

Что хотелось бы упростить?

Напишите, как работаете сейчас. Можно начать без технического задания.

Написать мнеНа главную