Здесь собраны задачи, которые искусственный интеллект уже делает в российских компаниях: в продажах, в маркетинге, в работе с данными, в найме и в разработке. Каждое решение описано без терминов — что оно делает, кому подходит и с чего начать. Выберите направление своего отдела.
ИИ в продажах
Продажи — то место, где ИИ окупается быстрее всего: там много одинаковых разговоров и хорошо видно, сколько стоит каждый пропущенный клиент. Здесь восемь задач: от разбора переписок и звонков до продавца, который…
ИИ в маркетинге
ИИ забирает у маркетинга не творчество, а сборку: собрать данные об аудитории, сделать двадцать вариантов баннера, разложить один материал по пяти каналам, свести отчёт по рекламе. Здесь пятнадцать задач — от анализа…
Корпоративные данные и AI-агенты
Помощник хорош ровно настолько, насколько в порядке ваши данные. Поэтому сначала мы собираем знания компании — документы, регламенты, цены, историю сделок — и приводим их в вид, с которым можно работать. Потом…
- Проектирование корпоративного датасета
- Сбор корпоративных знаний
- Структурирование знаний
- Подготовка и очистка данных
- Обновление корпоративного датасета
- Корпоративная база знаний
- AI-агенты на корпоративных данных
- AI-аналитик
- AI-маркетолог
- AI-контент-креатор
- AI-руководитель отдела продаж
- Помощники под отдельные функции
- …и ещё 1
ИИ в HR
Найм и адаптация во многом состоят из повторяющейся работы: прочитать триста резюме, задать одни и те же вопросы, объяснить новичку то, что объясняли сто раз до него. Здесь семь задач, которые снимают…
Вайбкодинг и развитие продуктов
Раньше проверка идеи стоила месяцы и деньги на команду. Сейчас рабочий прототип собирается за дни, и решение о разработке принимают, посмотрев на живой продукт, а не на презентацию. Здесь восемь задач: от…
Сценарии применения ИИ
Библиотека сценариев: 210 коротких разборов того, как ИИ применяют в разных задачах и отраслях. Это обзорный материал, а не наши проекты и не описания услуг — их смотрите в пяти направлениях выше…
- AI для автоматизации контекстной рекламы по марже
- AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий
- AI для продуктовых команд: перевод технических текстов
- AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1
- AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников
- AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения
- AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее
- AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии
- AI-база знаний для финтеха: меньше нагрузка на поддержку
- AI-инкубатор: проверка идеи стартапа перед упаковкой
- AI-копирайтер для карточек товаров в вашем магазине
- AI-корректор деловой переписки и контроль Tone of Voice
- …и ещё 198
С чего обычно начинают
Мало кто внедряет ИИ сразу везде. Начинают с одной задачи: такой, которая повторяется каждый день, отнимает много времени и не требует творчества. Разобрали переписки с клиентами. Или сняли с менеджеров ответы на одинаковые вопросы. Через месяц становится видно, сколько времени освободилось, и дальше решение расширяют.
По рынку картина такая же. Генеративным ИИ хотя бы в одной задаче пользуется 71% компаний, а продуманный план внедрения есть только у 26% («Яков и Партнёры», «Ведомости», март 2026). То есть большинство пробует, но не считает результат. Мы начинаем со счёта: сколько задача стоит сейчас и сколько будет стоить потом.
Как выбрать решение под себя
Мы смотрим на задачу по пяти признакам: насколько сильно решение повлияет на результат, как часто задача возникает, сколько времени или денег освободит, есть ли у вас данные для работы и насколько сложно это сделать. Сначала берём то, где эффект большой, а сложность маленькая. Сложное с большим эффектом планируем следующим шагом. Сложное с маленьким эффектом не берём вовсе.
Смысл не в том, чтобы внедрить побольше. Смысл в том, чтобы выбрать наименьший набор, который даст наибольший результат.
Сколько это стоит
Разбор задачи — бесплатно, 40 минут. Аудит процессов с расчётом окупаемости и техническим заданием — 150 000 ₽ и две недели; если после аудита вы идёте во внедрение, сумма засчитывается. Запуск AI-продавца — от 250 000 ₽ и от двух недель. Отраслевое внедрение — от 1 500 000 ₽. Установка на ваш сервер, когда данные не должны покидать компанию, — от 2 500 000 ₽.
Мы на рынке с 2014 года, сделали больше 400 проектов, из 40 с лишним человек в команде 15 занимаются искусственным интеллектом. Связывать между собой чужие системы мы умели задолго до того, как появились языковые модели, — и это до сих пор половина работы во внедрении.

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?
За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.