Видите эффект до договора
Обычно ИИ продают готовым пакетом, а что вы получите, становится ясно в конце. Я начинаю с аудита за 1–2 встречи: 3–5 точек, эффект и срок по каждой. Платите только за то, что уже понятно.
Станислав — частный ИИ-инженер
Продажи, поддержка, отчёты и разбор звонков. Пишу под задачу, а не настраиваю конструктор. Встраиваю решение в вашу CRM или внутренний контур компании.
Сначала короткий созвон на 15–20 минут: разберём задачу и честно скажу, подходит ли она для ИИ
Рабочий контур / 01
Не архив ответов, а действие внутри вашей системы
Сначала понимание, затем разработка
Обычно ИИ продают готовым пакетом, а что вы получите, становится ясно в конце. Я начинаю с аудита за 1–2 встречи: 3–5 точек, эффект и срок по каждой. Платите только за то, что уже понятно.
Большинство «ИИ-внедренцев» собирают ботов в конструкторах, и там, где нужна интеграция, всё упирается в «невозможно». Full-stack, DevOps и ИИ в одном человеке: Python, API вашей CRM, развёртывание модели. Типовое решение готово за 1–4 недели.
Сотрудники уже вставляют клиентские данные в публичный ChatGPT, а руководитель узнаёт об этом последним. Для чувствительных данных разворачиваю локальную модель внутри вашей инфраструктуры. NDA подписываем до передачи первого файла.
Точки применения
На аудите выбираем одно, с которого стоит начать именно вам.
ИИ отвечает на заявки вечером и в выходные, уточняет запрос и передаёт менеджеру заявку с контекстом в CRM.
Вместо часов прослушивания вы получаете отчёт по вашему скрипту: ошибки с таймкодами и следующий шаг.
Сотрудники получают ответ строго по вашим регламентам. Если ответа нет, ИИ говорит «не знаю» и передаёт вопрос человеку.
Пишете запрос обычными словами и получаете готовый отчёт из базы. Доступ к данным только на чтение.
Подбор / 05 вопросов
По ответам пойму, с какого направления начинать, и предложу время для аудита. Контакты попрошу только на последнем шаге.
Метод / контроль
Обычно вам продают «ИИ-бота», не посмотрев, где реально теряются деньги. Я за 1–5 дней изучаю процессы и данные и обосновываю каждую точку. В итоге у вас список с оценкой эффекта и срока.
Бот, который сам придумывает скидки и сроки, создаёт менеджерам разгребание. В ТЗ прописываем, что ИИ может говорить и какие вопросы обязан передавать человеку. Для базы знаний действует правило «не знаю» вместо выдумки.
Шаблон ломается о ваши специфичные метрики и нестандартные поля CRM. Пишу на Python под вашу структуру. n8n и Make использую только как оркестрацию там, где это уместно.
После разработки
Без испорченного телефона. Вы говорите напрямую с тем, кто пишет код: ответ в Telegram в течение рабочего дня. В агентстве задача проходит через менеджера и теряет детали на каждом шаге. Здесь исполнитель и собеседник — один человек. Вопрос по сделке решается одним сообщением.
Команда умеет управлять системой. Инструмент без инструкции открывают два раза и забывают. К проекту прилагается документация по управлению, обновлению и масштабированию, плюс обучение команды в Zoom на 1–2 часа.
Сопровождение после запуска. После запуска система обычно тихо деградирует. Первые 30 дней исправляю ошибки бесплатно. Дальше по договору: мониторинг, обновления, доработки.
Оценка масштаба / 02
Это расчёт масштаба задачи, а не прогноз экономии или роста продаж. Эффект оценивается после аудита.
ВХОДЯЩИЕ / В МЕСЯЦ
25
часов ручной работы по введённым значениям
Введённые значения и режим уйдут в заявку. План покажет, с какой точки начать и сколько займёт внедрение: от 1 недели до 1 месяца.
Опыт / демонстрация
01 / ИИ-агент
Было: трейдинг-платформе нужен агент, который действует в системе, а не просто отвечает. Сделали: ИИ-агента с действиями — диалог плюс операции в системе. Стало: проект готов к запуску, рабочие части показываю вживую.
02 / Платформа
Было: трейдинг-сервису нужна веб-платформа для пользователей из Индии, Великобритании и других стран. Сделал: разработку под ключ с мультиязычностью и разными часовыми поясами, затем админки и автоматизации. Заказчик позвал в следующий проект.
03 / Рекомендация
Первый проект — coursestools.com, двое заказчиков могут подтвердить опыт. Один из них привёл меня в следующий проект. Контакты для проверки даю на созвоне.
Исполнитель / напрямую
Решение, которое падает под нагрузкой, заставляет команду вернуться к Excel. Опыт продакшн-бэкенда в Сбербанке — это нагрузочное тестирование до сдачи, а не после первого сбоя.
Интеграция с CRM обычно ломается на стыке двух подрядчиков. Здесь amoCRM, Bitrix24, календари, ЮKassa, PostgreSQL и ClickHouse подключаю я сам. Ответственность за стык одна — моя.
Сценарий под вашу CRM и объём · срок от 1 недели до 1 месяца · нужна ли модель внутри контура. 5 вопросов, контакты — только в конце.
Кейсы / 03
Цифры относятся к конкретным проектам и не являются гарантией такого же результата. Что реально для вас, оцениваем на диагностике.
01 / Оценка звонков
Контекст
Поток — 1 000 лидов. Рекламный бюджет в ходе проекта не менялся, поэтому изменение результата связано с работой отдела продаж со звонками.
Что сделано
ИИ-агент оценивает звонки менеджеров по заданным критериям и показывает, где разговор теряет клиента, чтобы команда исправляла ошибки на реальных записях.
Ограничения
Результат получен в конкретной компании с её трафиком, продуктом и отделом продаж. Он зависит от того, как команда применяет выводы разбора, и не переносится автоматически на другой бизнес.
Результат
Сделки из 1 000 лидов
419
Стоимость сделки
428 571 ₽63 342 ₽
При неизменном рекламном бюджете
02 / Квалификация лидов
Контекст
Поток — 300 заявок. Менеджер тратил время на разбор всех обращений, включая нецелевые.
Что сделано
ИИ-агент квалифицирует заявки до передачи менеджеру, и в работу попадают обращения, которые соответствуют критериям.
Результат
Целевых заявок у менеджера
3090
Часов разбора в месяц
409
Сделки
13
Ограничения
Эффект зависит от качества входящего потока и от того, насколько точно заданы критерии квалификации. На небольшом объёме заявок цифры могут отличаться.
03 / Первое касание
Контекст
59% заявок приходили вне рабочего времени и ждали ответа до утра.
Что сделано
ИИ-агент отвечает на заявку сразу, в любое время, и передаёт её менеджеру для дальнейшей работы.
Результат
Время ответа
4 часа15 секунд
Обработано заявок
68%100%
Договоров за первый месяц
2–310
Ограничения
Результат сильнее там, где большая доля заявок приходит в нерабочее время. Итоговое число договоров зависит и от продукта, и от работы менеджеров после передачи.
Есть похожая ситуация с заявками или звонками? Разберём её на ваших цифрах и честно скажем, какой эффект реалистичен.
Обсудить похожую задачу на бесплатной диагностикеЗапуск / приёмка
Промежуточное демо до сдачи. Обычно о проблеме узнаёте в конце, когда переделывать дорого. На промежуточном этапе даю доступ к тестовой версии.
Модель внутри вашего контура. Для чувствительных данных модель работает в вашей инфраструктуре. Роли доступа и журнал запросов настраиваются. Юридическое оформление обработки персональных данных по 152-ФЗ остаётся на вашей стороне, работаю вместе с вашим юристом.
ПРИЁМКА / ПО ТЗ
Проекты часто спорят в конце о том, что имелось в виду. ТЗ фиксируем до старта. Если решение ему не соответствует, дорабатываю за свой счёт.
Бизнес-результат зависит и от вашего трафика и продукта. Гарантирую работу строго по ТЗ и проверку нормальных, граничных и негативных сценариев.
Проверка на ваших данных
Пример формата отчёта · не данные клиента
Выберите первый процесс
Для компаний с CRM и платным трафиком.
Для РОП и HR.
Для поддержки и кураторов.
Для руководителей и операционных директоров.
Ответы
Начать разговор
Аудит за 0 ₽ покажет 3–5 точек внедрения до договора. ТЗ и эффект фиксируем до старта работ, 30 дней после сдачи исправляю ошибки бесплатно.
Если задача не подходит для ИИ, скажу прямо.