Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяAI-решения для бизнеса

AI-решения для бизнеса

Здесь собраны задачи, которые искусственный интеллект уже делает в российских компаниях: в продажах, в маркетинге, в поддержке, в работе с документами и данными, в найме, в закупках и в разработке. Каждое решение описано без терминов — что оно делает, кому подходит и с чего начать. Выберите направление своего отдела.

Те же решения, разложенные по отраслям

Одна и та же задача в аптечной сети и в логистике внедряется по-разному: другие данные, другие правила, другие люди на другом конце. Если не знаете, с чего начать, — посмотрите, что делают в вашей.

Аптечные сети и фарма

Мы делаем для аптечных сетей две вещи: следим за ценами конкурентов по городам и снимаем с сотрудников поток одинаковых вопросов.Цены и наличие. Обычные сервисы мониторинга не…

Розница и интернет-торговля

В рознице ИИ окупается там, где много одинаковых операций: ответы покупателям, описания товаров, цены конкурентов, вопросы продавцов в зале.Продавец, который отвечает первым. Покупатель пишет сразу в…

Логистика и перевозки

Больше половины обращений в транспортной компании — это «где груз», «сколько будет стоить» и «когда приедет». Их можно закрыть без участия людей.Виртуальный логист считает стоимость и…

Производство и FMCG

Производителю обычно нужно видеть сразу две вещи: что происходит с его товаром на полке и что происходит с ценой. Сегодня для этого покупают две-три разные подписки,…

Финансы и страхование

В финансах цена ошибки высокая, поэтому мы строим решения так, чтобы человек оставался на последнем шаге, а программа снимала с него подготовку.Что делаем: разбираем документы и…

Медицина и клиники

В клинике ИИ уместен там, где он не ставит диагнозов: запись, ответы на вопросы пациентов, подготовка документов, разбор обратной связи.Что делаем: отвечаем пациентам о графике приёма,…

Госсектор

Для государственных заказчиков мы делаем решения, которые работают на их собственных серверах, без передачи данных наружу. Такой опыт у нас есть.Что делаем: отвечаем жителям на вопросы…

Для любой отрасли

Задачи, которые устроены одинаково почти в любом бизнесе: работа с документами, поддержка клиентов, наём и обучение людей, разработка, контент и внутренние отчёты. Отраслевой специфики здесь мало…

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.

La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?