Много однотипных заявок
Сотрудники вручную читают, классифицируют и распределяют входящие обращения.
AI-АВТОМАТИЗАЦИЯ РЕАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ
AI-агент обработает ваш реальный процесс
Бесплатно разберём 1–3 ваших процесса и покажем, что AI-агент сможет автоматизировать уже сейчас.
Заявки, документы, CRM, support, RFP и внутренние задачи.
✓Демо на ваших данных✓Ответ за 2 рабочих дня✓Можно под NDA
AI-агент в действииагент продаж
Анализирует запрос и контекст
Ищет похожие кейсы и условия
Готовит результат для менеджера
Менеджер проверяет условия и отправляет клиенту предложение.
AI-агент в действииагент продаж
Принял запросEmail · CRM
↓ анализирует, ищет, готовит
Готов черновик КПна проверку
Симптомы
Когда бизнесу нужен AI-агент
AI-агент даёт эффект не в любой задаче. Лучше всего он работает там, где есть повторяемый процесс, данные, понятный результат и много ручных действий.
Повторяемая ручная работа
Ручная сверка документов
Накладные, счета, акты и договоры проверяются по нескольким системам вручную.
Отчёты собираются вручную
Данные сводятся в Excel из CRM, 1С и таблиц каждую неделю.
Разрозненные данные и системы
Данные между системами
CRM, 1С, ERP, СЭД, почта и внутренние базы не связаны в единый процесс.
Внутренний IT перегружен
Команда видит, что автоматизация нужна, но нет ресурса её собрать.
Контроль качества и SLA
Клиенты долго ждут ответа
Сервис или продажи тратят время на поиск информации и подготовку ответа.
SLA сложно контролировать
Задачи теряются, статусы запаздывают, узкие места процесса не видны руководителям.
Ошибки дорого стоят
Человеческий фактор приводит к переделкам, повторным проверкам и неправильным данным.
Если в процессе есть повторяемые шаги, данные и понятные критерии качества — его стоит проверить на демо.
Проверить процесс на демоКейсы
Что мы делаем
на конкретных процессах
Выберите процесс ниже — покажем, как агент его обрабатывает шаг за шагом.
Обработка заявок и тикетов
ПоддержкаРазбирает входящие обращения, определяет тип запроса, подтягивает данные из CRM или внутренних систем, готовит ответ и передаёт сложные случаи сотруднику.
Как работает агент
agent.trace
→Заявка: «Не могу войти в личный кабинет»
→Тип: сброс доступа (L1 поддержка)
→CRM: клиент найден, VIP-статус, 3 обращения за месяц
→Черновик ответа с инструкцией готов
✓Ответ подготовлен за 9 сек → на отправку
Для кого
клиентский сервис, back-office, операционные команды, внутренние сервисы
Интеграции
CRM, helpdesk, email, Telegram, база знаний, сайт
На демо
На демо: 2–3 заявки или тикета.
Смотреть полный каталог →
Не нашли свой процесс? Опишите задачу — покажем, как агент её обработает
Принцип работы
Как AI-агент обрабатывает ваш запрос
Агент разбирает входящий запрос, сверяет с правилами и базой знаний — и выдаёт результат в одном из трёх форматов в зависимости от ситуации.
Принимает
01
Входящая заявка или обращение
02
Документ, договор, RFP или резюме
03
Данные из системы, отчёт или задача
AI-агент
разбирает, применяет
правила и базу знаний
Выдаёт
Выполняет автоматически
правила и данные однозначны
Готовит черновик
требуется подтверждение сотрудника
Эскалирует человеку
нестандартный случай или исключение
Принимает
01
Входящая заявка или обращение
02
Документ, договор, RFP или резюме
03
Данные из системы, отчёт или задача
AI-агент
разбирает, применяет правила и базу знаний
Выдаёт
Выполняет автоматически
правила и данные однозначны
Готовит черновик
требуется подтверждение сотрудника
Эскалирует человеку
нестандартный случай или исключение
Как работаем
От бесплатного демо до рабочего AI-агента
Сначала показываем применимость на небольшом примере. Затем настраиваем агента под ваши правила, данные и точки контроля. После этого внедряем его в рабочий процесс.
01бесплатно
Бесплатное демо
Берём 1–3 ваших примера: заявку, тикет, документ, отчёт, RFP или договор. Показываем, как агент обрабатывает этот сценарий, где нужен контроль человека и какой следующий шаг имеет смысл.
Результатпонимание, подходит ли процесс для AI-агента
Срок1–3 рабочих дня
Стоимостьбесплатно
02
Настройка пилотного контура
Настраиваем агента под ваши данные, правила, роли, базу знаний и критерии качества. Проектируем точки контроля, логику эскалации, метрики результата и ограничения.
Результатпилотный AI-агент на ограниченном процессе
Срокобычно 2–6 недель
Стоимостьплатный этап
03
Внедрение в рабочий процесс
Подключаем агента к CRM, 1С, ERP, СЭД, почте, базе знаний или внутренним API. Настраиваем права доступа, логи, мониторинг, SLA, поддержку и обучение команды.
Результатрабочий AI-агент, встроенный в процесс компании
Срокзависит от количества интеграций и требований безопасности
Стоимостьплатный этап
Экономика
Где появляется экономия
Мы оцениваем автоматизацию не по впечатлениям от AI, а по бизнес-метрикам: часы сотрудников, стоимость операции, количество ошибок, скорость обработки, SLA и объём задач.
Типовое сравнение времени обработки
Ручной процесс
3–4 часаС AI-агентом
8–15 минутОриентировочно, на типовых рутинных операциях. Точные цифры — после аудита процесса.
За счёт чего
→
Агент берёт рутину — человек подключается только к исключениям
→
Стоимость операции снижается вместе с долей ручного труда
→
Ошибки сокращаются — данные проверяются по правилам, не по памяти
→
SLA ускоряется — первичная обработка проходит без очереди
→
Процесс прозрачен — логи показывают каждое действие агента
→
Рутина воспроизводима — новый сотрудник не держит весь процесс в голове
Пример расчёта
Если 6 сотрудников тратят по 2 часа в день на ручную сверку документов — это около 240 часов в месяц. Если AI-агент забирает 50% этой рутины, компания потенциально высвобождает около 120 часов в месяц.
Точную экономику считаем на этапе настройки пилотного контура: по вашим объёмам, ставкам, SLA, системам и стоимости ошибок.
Проверить процесс на демоКалькулятор
Оцените стоимость ручной работы в процессе
Калькулятор показывает, сколько часов и денег может уходить на повторяемую ручную работу. Точную экономику считаем после демо и разбора процесса.
₽
60%
0%100%
Потенциальный эффект в год
1 402 920₽
Текущие затраты на ручную работу
130 ч · 194 850 ₽/мес
Потенциально высвобождается
78 ч · 116 910 ₽/мес
Расчёт показывает потенциальный высвобождённый ресурс, а не гарантированную экономию. Реальный эффект зависит от данных, исключений и точности агента.
Получить демо по этому процессуКейсы
Примеры процессов, где AI-агенты дали измеримый эффект
Компании, отрасли и детали изменены или скрыты по NDA, но мы показываем тип процесса, роль агента, контроль человека и измеримый результат.
Логистика · 3PL-оператор
Сверка отгрузочных документов
−0%
среднее время разбора документов
12-недельный пилот, 1 площадка
До пилотаОператоры вручную сверяли ТТН с заказами в 1С, искали расхождения и передавали спорные случаи на уточнение.
АгентИзвлекал поля из документов, сверял их с заказом, подсвечивал расхождения и формировал пояснение для оператора.
ЧеловекПроверка спорных случаев и финальное решение по расхождениям.
Ограничение: Сложные нестандартные документы оставались в ручной проверке.
Финансы · Региональный банк
Подготовка заключений по корпоративным заёмщикам
0,0×
выработка аналитика за смену
выборка 80 заявок, подтверждено за 2 квартала
До пилотаАналитик вручную собирал данные из пакета документов клиента, проверял комплектность и готовил черновик аналитической записки.
АгентИзвлекал данные из документов, проверял наличие обязательных разделов, собирал черновик заключения и подсвечивал пропуски.
ЧеловекФинальный анализ, выводы, оценка рисков и утверждение заключения.
Ограничение: Решение по заёмщику не принималось агентом.
Промышленность · Машиностроение
Ответы на тендерную документацию
−0%
время подготовки ответа
ориентировочно, на типовых лотах
До пилотаКоманда вручную искала похожие ответы, технические спецификации и прошлые материалы, чтобы собрать черновик ответа.
АгентИскал релевантные фрагменты в базе прошлых тендеров, собирал черновик ответа и отмечал места, требующие проверки специалиста.
ЧеловекРедактура, проверка технических условий, коммерческие и юридические решения.
Ограничение: Агент не формировал финальное коммерческое предложение без проверки команды.
Хотите проверить похожий процесс у себя?
Получить бесплатное демоСравнение
Чат-бот, AI-агент и сотрудник
Чат-бот отвечает на вопросы. AI-агент выполняет шаги процесса. Сотрудник остаётся там, где нужна экспертиза, ответственность или нестандартное решение.
Чат-бот
Отвечает на вопросы по сценариям и FAQ.
- Отвечает на вопросы
- Выполняет шаги процесса
- Работает с CRM, документами, почтой
- Подходит для нестандартных решений
AI-агент
Выполняет повторяемые шаги процесса с правилами и контролем.
- Отвечает на вопросы
- Выполняет шаги процесса
- Работает с CRM, документами, почтой
- Масштабируется без найма
Сотрудник
Остаётся там, где нужна экспертиза, ответственность или нестандартное решение.
- Принимает критические решения
- Закрывает нестандартные случаи
- Контролирует результат агента
- Масштабируется без найма
AI-агент не заменяет весь отдел. Он забирает повторяемую часть процесса и передаёт человеку то, что требует экспертизы, ответственности или нестандартного решения.
Проверить на демоСравнение вариантов
Когда нужен AgenticSystems, а когда достаточно SaaS или внутренней команды
Готовый SaaS подходит для типовых задач. Внутренняя команда — если у вас уже есть свободная AI-экспертиза. Мы нужны там, где процесс нестандартный, завязан на ваши данные, роли, системы и требует измеримого результата.
| Критерий | AgenticSystems | Готовый SaaS | Внутренняя команда |
|---|---|---|---|
| Бесплатное демо на процессе клиента | Да | Редко | Да, если есть ресурс |
| Аудит процесса перед настройкой | Да | Обычно нет | Да, если есть методология |
| Прототип под конкретный поток | Да | Ограниченно | Да |
| Интеграция с 1С / CRM / ERP / СЭД | Да | Ограниченно | Да, но требует времени |
| Настройка под отраслевую лексику и правила | Да | Частично | Да |
| Human-in-the-loop и точки контроля | Да | Частично | Да |
| Логи, права доступа и аудит действий | Да | Зависит от продукта | Да, если заложено в архитектуру |
| Передача логики агента, промптов и документации | Да | Редко | Да |
AgenticSystems
Бесплатное демо на процессе клиента
Да
Аудит процесса перед настройкой
Да
Прототип под конкретный поток
Да
Интеграция с 1С / CRM / ERP / СЭД
Да
Настройка под отраслевую лексику и правила
Да
Human-in-the-loop и точки контроля
Да
Логи, права доступа и аудит действий
Да
Передача логики агента, промптов и документации
Да
Готовый SaaS
Бесплатное демо на процессе клиента
Редко
Аудит процесса перед настройкой
Обычно нет
Прототип под конкретный поток
Ограниченно
Интеграция с 1С / CRM / ERP / СЭД
Ограниченно
Настройка под отраслевую лексику и правила
Частично
Human-in-the-loop и точки контроля
Частично
Логи, права доступа и аудит действий
Зависит от продукта
Передача логики агента, промптов и документации
Редко
Внутренняя команда
Бесплатное демо на процессе клиента
Да, если есть ресурс
Аудит процесса перед настройкой
Да, если есть методология
Прототип под конкретный поток
Да
Интеграция с 1С / CRM / ERP / СЭД
Да, но требует времени
Настройка под отраслевую лексику и правила
Да
Human-in-the-loop и точки контроля
Да
Логи, права доступа и аудит действий
Да, если заложено в архитектуру
Передача логики агента, промптов и документации
Да
AgenticSystems подходит, если вам нужен не универсальный инструмент, а AI-агент под конкретный процесс, данные, роли, интеграции и критерии качества.
Получить бесплатное демоБезопасность и контроль
AI-агент не должен быть чёрным ящиком
Для enterprise важно не только то, что агент умеет, но и как он контролируется.
Логи и аудит действий
Каждый шаг агента фиксируется. По любому запросу можно поднять полный трейс: что сделал, на каких данных, по какому правилу.
Права и доступы
Агент работает только с разрешёнными источниками. Доступ к чувствительным данным ограничен ролями и явными правилами.
Подтверждение и эскалация
Критические действия требуют подтверждения сотрудника. Сложные и нестандартные случаи уходят на эскалацию человеку.
Проверка ответов
Ответы сверяются с базой знаний и правилами. Если уверенности нет, агент не выдумывает — отдаёт случай человеку.
AI-агент помогает выполнить процесс, но бизнес сохраняет контроль.
Подробнее о безопасностиПринципы
Мы проектируем AI-агентов от бизнес-процесса, а не от модной технологии
01
бесплатно показываем демо на небольшом примере
02
честно говорим, если процесс не подходит для AI-агента
03
считаем экономику до полноценного внедрения
04
выбираем ограниченный пилотный контур
05
фиксируем критерии успеха до старта
06
проектируем роли, доступы и точки контроля
07
показываем ограничения моделей и данных
08
оставляем критические решения за человеком
Границы
Что мы не делаем
—
не обещаем заменить весь отдел за неделю
—
не строим решение без понимания экономики
—
не обещаем гарантированную экономию до проверки процесса
—
не запускаем агента в критический процесс без контроля
—
не продаём AI ради AI
—
не скрываем ограничения моделей и интеграций
—
не называем демо полноценным внедрением
—
не подключаемся к чувствительным данным без правил доступа
Вопросы
Что обычно спрашивают
Если вашего вопроса здесь нет — напишите. Ответим по существу.
Про демо
Про процесс и пилот
Про данные и безопасность
Бесплатное демо
Выберите процесс — покажем бесплатное демо AI-агента
Можно прислать заявку, тикет, документ, RFP, отчёт, договор, резюме, карточку товара или внутренний запрос. Мы покажем, как агент обработает такой пример, и предложим следующий шаг: настройку пилотного контура или внедрение.
Можно под NDA · Достаточно 1–3 примеров · Ответим за 2 рабочих дня
Что можно показать на демо
- обработку заявки или тикета
- сверку документа
- черновик КП или RFP-ответа
- поиск по базе знаний
- генерацию товарного контента
- проверку договора
- скрининг резюме
- summary отчёта или встречи