Разрабатываем кастомных ИИ-менеджеров, которые выполняют работу за целый отдел и говорят языком бренда.
Мы разрабатываем кастомного ИИ-агента, который берёт на себя основную операционную работу: обслуживает клиентов, находит и квалифицирует лидов, готовит ответы и документы, а команду подключает только к тем задачам, где действительно нужен человек.
Всё под вашим контролем. Вы сами определяете, какие доступы давать ИИ, в каких сценариях он действует автоматически и где требуется подтверждение человека.
Под ключ. Вам не нужно разбираться в коде, держать в штате ML-инженера или собирать что-то в конструкторе. Мы делаем, запускаем, обучаем вашу команду пользоваться интерфейсом дообучения — дальше всё работает само.
ИИ-бот делает рассылки по старым клиентам, консультирует, подбирает варианты букетов из каталога, проводит оплату и создаёт задачу в Bitrix24.
Ассистент продаёт курсы по интересам клиента и данным из CRM: учитывает историю покупок, посещённые вебинары, заявки и статус обучения. В каталоге более 200 курсов, а старым клиентам система запускает ИИ-рассылки с персональными поводами вернуться и купить новую программу.
Ассистент развёрнут в защищённой среде Element и работает как внутренний операционный слой: отслеживает и ставит задачи, отвечает по базе знаний, собирает аналитику по сотрудникам и проводит первичные интервью кандидатов на вакансии.
За счёт ответа в первые секунды и умной квалификации лида. Холодный трафик не успевает остыть.
Бот сам отвечает на типовые вопросы, считает стоимость, оформляет заказ и ставит задачу в CRM.
На потоке от 100 диалогов/день. Сравнимо со стоимостью одного менеджера за 3 недели работы.
Чёрная пятница, рекламный залп, всплеск трафика — бот не ляжет и не попросит подмену.
Оставьте короткую заявку — вернёмся со сметой за один рабочий день.
Стартовая стоимость зависит от количества сценариев, интеграций и уровня дообучения. Ниже — ориентиры, чтобы быстро понять порядок бюджета.
Для проверки гипотезы, одного канала и понятного сценария без сложных интеграций.
Рабочий бот для первичной обработки обращений и тестирования спроса.
Для продаж, поддержки или записи клиентов, где нужны ветвления, память контекста и интеграция с процессом.
Ассистент, который закрывает типовые обращения и передаёт команде уже подготовленных клиентов.
Для компаний, где агент должен работать с несколькими каналами, ролями, инструментами и внутренними регламентами.
Полноценная ИИ-система, встроенная в ваши процессы, а не отдельный чат-бот.
Полная поддержка, мониторинг и интерфейс дообучения ИИ — по фиксу.
Никакого «давайте созвонимся ещё раз обсудить». Каждый этап заканчивается артефактом, который вы щупаете руками — ТЗ, прототип, рабочий бот в вашем чате.
Созвон 40 минут. Разбираем процессы, точки входа лидов, какие данные у бота должны быть, в какие системы он ходит. Отдаём ТЗ и смету.
Собираем системный промпт, граф состояний, список инструментов (function-calling). На этом этапе уже можно поболтать с ботом в тестовом чате.
Подключаем CRM, эквайринг, каталог, доставку. Грузим базу знаний (RAG). Делаем тестовую закупку за свой счёт — смотрим, где бот теряется.
Открываем доступ боевому каналу, мониторим первые сотни диалогов, латаем дыры. Обучаем вашу команду пользоваться интерфейсом дообучения.
Подписка: мониторинг, обновления моделей, доработка по аналитике диалогов. Уходите в любой момент — остаётесь с ботом и исходниками.
Веб-приложение, где команда меняет инструкции, добавляет частые вопросы и файлы, выбирает ассистента под задачу и смотрит аналитику обращений без разработчика.
No-code-конструкторы экономят неделю на старте и стоят вам полгода работы потом: непрозрачные счета за шаги, чужие сервера, утечки данных, невозможность тонкой настройки. Мы пишем на Python и отдаём вам исходники.
Две статьи: токены и сервер. Один ответ нейросети — 0.3–1¢. На 100 диалогах в день это $3–10 в день. Сервер при таком же потоке — ~500 ₽/мес. Подписка на поддержку — от 4 900 ₽/мес, включает в себя поддержание сервера и токенов LLM.
Да. Три способа: пополнение FAQ (срабатывает по смыслу запроса, а не по точному совпадению), база знаний через Google Drive/Dropbox, и текстовые инструкции — редактируете в нашем интерфейсе или в официальном интерфейсе LLM. Бот подхватывает за 30 секунд.
Поймёт. Голосовые транскрибируются Whisper, картинки и файлы передаются в мультимодальную модель. Несколько сообщений склеиваются в один контекст — бот формирует единый ответ.
Загрузим каталог в векторное хранилище (RAG), бот будет подбирать товары по смыслу. Синхронизация с ERP/CRM или сайтом — задержка ~30 секунд, скидки и акции учитываются.
Если бот живёт в CRM с единым окном — добавление нового канала это полчаса. Telegram → WhatsApp → Instagram → виджет на сайт — один и тот же мозг.
Четыре варианта на выбор:
1. Российские LLM. Подключаем YandexGPT или GigaChat — все данные остаются в российском контуре, без трансграничной передачи.
2. Маппинг чувствительных данных. Работаем с GPT, Claude, Gemini, но перед отправкой запроса в модель чувствительные данные (ФИО, телефоны, адреса, паспорта) заменяются на обезличенные идентификаторы. Пара ключ→значение хранится только на вашем сервере. В модель уходит «Иван Иванов» как «user_a17», обратно подменяется при ответе.
3. Локальная модель. Разворачиваем опенсорсную LLM (Qwen, Llama, GigaChat Lite) на вашем сервере или ПК — данные не выходят за периметр вообще. Подробнее в следующем вопросе.
4. Гибрид. Чувствительные сценарии — на российских/локальных LLM, общие — на передовых зарубежных. Бот сам выбирает, куда уходит запрос.
Технически да, но это исключительный сценарий. Локальный запуск имеет смысл, если задача для ИИ простая (классификация, FAQ-ответы, простая суммаризация) и трафика немного — тогда работает прямо на офисном ПК с неплохой видеокартой. Для полноценного ИИ-менеджера/продажника, который держит сложный диалог и работает с каталогом — такого железа уже не хватит, нужен GPU-сервер.
Плюсы:
Минусы:
