04 / AIAGENTS / RAG / VOICE / AI × CRM

AI НЕДОЛЖЕН БЫТЬПРОСТО ЧАТОМ.ОН ДОЛЖЕН РАБОТАТЬ.

Встраиваем модели в реальные процессы: CRM, 1С, документы, звонки, аналитику и внутренние сервисы. AI получает данные, использует разрешенные инструменты и помогает довести задачу до результата.

ОБСУДИТЬ AI-ПРОЕКТ

01 / ЧТО ДЕЛАЕМ

Начинаем не с выбора модели, а с процесса, в котором AI может дать измеримый эффект.

НЕ ДЕМО.
РАБОЧИЙ СЦЕНАРИЙ.

AI-АГЕНТЫ

Агенты, которые работают с данными и инструментами: находят информацию, готовят результат и запускают разрешенные действия через API.

АССИСТЕНТЫ

Корпоративные помощники для сотрудников: поиск по базе знаний, ответы по регламентам, подготовка документов и работа с внутренними данными.

AI × CRM

Подсказки менеджерам, резюме звонков и переписок, классификация лидов, заполнение карточек и подготовка следующего действия.

RAG / KNOWLEDGE

Поиск и ответы по договорам, инструкциям, базе знаний, истории проектов и другим корпоративным документам.

ДОКУМЕНТЫ / VISION

Извлечение и структурирование данных из PDF, сканов, изображений, счетов, актов и других документов.

VOICE AI

Транскрибация, анализ разговоров, резюме, контроль качества и голосовые интерфейсы для сервисных сценариев.

02 / AI-ПЛАТФОРМЫ

Подбираем модель под задачу, данные, стоимость, скорость и требования к размещению.

НА ЧЕМ
ДУМАЕТ.

OPENAI

RESPONSES API / TOOLS / MULTIMODAL

Используем OpenAI для агентных сценариев, работы с текстом, файлами, изображениями, инструментами и realtime-интерфейсами. Подключаем модель к бизнес-системам через собственный backend.

ToolsFile searchVisionRealtime

ANTHROPIC CLAUDE

CLAUDE API / TOOL USE / TEXT + VISION

Подключаем Claude как альтернативный или специализированный модельный слой для анализа, работы с документами, кода и агентных процессов с внешними инструментами.

Tool useVisionDocumentsAPI

GOOGLE GEMINI

GEMINI API / FUNCTION CALLING / MULTIMODAL

Используем Gemini для мультимодальных сценариев и интеграций, где модели нужно обращаться к функциям, API, базам данных и внешним системам.

Function callingMultimodalStructured dataAPI

LOCAL LLM

OLLAMA / VLLM / PRIVATE INFERENCE

Разворачиваем локальные модели, когда данные нельзя отправлять во внешний API, нужна своя инфраструктура или важен полный контроль над контуром inference.

OllamavLLMSelf-hostedPrivate

MODEL ROUTING

MULTI-MODEL / FALLBACK / COST CONTROL

Не привязываем продукт к одной модели. При необходимости маршрутизируем разные задачи между облачными и локальными LLM по качеству, стоимости, скорости и требованиям к данным.

RoutingFallbackCostLatency

03 / СИСТЕМЫ

Ценность появляется, когда AI работает не отдельно, а внутри уже существующего цифрового контура компании.

КУДА
ВСТРАИВАЕМ.

БИТРИКС24

CRM / TASKS / SMART PROCESSES / CALLS

AMOCRM

LEADS / DEALS / COMMUNICATIONS

1С

ERP / FINANCE / DOCUMENTS / PRODUCTION

BI / DATA

POWER BI / SUPERSET / SQL / DWH

WEB

SITES / PERSONAL ACCOUNTS / SERVICES

MESSENGERS

TELEGRAM / EMAIL / CHAT

DOCUMENTS

PDF / DOCS / KNOWLEDGE BASES

EXTERNAL API

PAYMENTS / TELEPHONY / PARTNERS / SERVICES

04 / AI PLATFORM

Модель — только один компонент. Надежный AI-продукт требует обычной инженерии вокруг нее.

ПОД
МОДЕЛЬЮ.

NODE.JS / NEST.JS

AI BACKEND

Строим серверный слой между моделью и бизнес-системами: права, контекст, маршрутизация, tool calls, очереди и бизнес-правила.

TOOLS / FUNCTION CALLING

ДЕЙСТВИЯ

Даем модели строго описанные инструменты вместо прямого доступа к системе: найти сделку, создать задачу, получить остатки, подготовить отчет.

MCP / API

ИНТЕГРАЦИИ

Подключаем внутренние сервисы и внешние приложения через API и MCP, когда это упрощает безопасный доступ AI к инструментам и данным.

RAG / VECTOR SEARCH

КОРПОРАТИВНЫЕ ЗНАНИЯ

Индексируем документы и знания, добавляем поиск, фильтрацию и ссылки на первоисточники, чтобы ответы строились на данных компании.

QUEUES / WORKERS

ФОНОВЫЕ ЗАДАЧИ

Длинные AI-процессы, обработку документов и массовый анализ выносим в очереди и workers, а не держим внутри одного HTTP-запроса.

EVALS / LOGS / GUARDRAILS

КОНТРОЛЬ

Логируем решения, проверяем качество на тестовых сценариях, ограничиваем права и оставляем подтверждение человеком там, где цена ошибки высока.

05 / КАК ЭТО РАБОТАЕТ

AI находится между данными и действием, но права и бизнес-правила остаются под контролем приложения.

КОНТЕКСТ
→ ДЕЙСТВИЕ.

ЗВОНОК→ AI →CRM

Транскрипция и резюме разговора попадают в карточку, а менеджер получает подготовленное следующее действие.

ДОКУМЕНТЫ→ RAG →АССИСТЕНТ

Сотрудник задает вопрос обычным языком и получает ответ на основе корпоративной базы знаний с привязкой к источнику.

CRM + 1С→ AGENT →РЕШЕНИЕ

AI собирает контекст из нескольких систем, формирует вывод и предлагает действие, не заставляя сотрудника вручную искать данные.

ЛИД→ AI →МЕНЕДЖЕР

Заявка классифицируется, обогащается и направляется в нужный процесс, а менеджер получает краткий контекст перед контактом.

06 / ПРИНЦИП

AI ПРЕДЛАГАЕТ.
СИСТЕМА КОНТРОЛИРУЕТ.

01МИНИМУМ ПРАВ

Модель получает только те инструменты и данные, которые нужны конкретному сценарию.

02HUMAN-IN-THE-LOOP

Критичные действия оставляем на подтверждение сотруднику, если цена ошибки этого требует.

03ПРОВЕРЯЕМОСТЬ

Логируем входные данные, вызовы инструментов и результат, чтобы поведение можно было разобрать.

04МОДЕЛЬ МОЖНО СМЕНИТЬ

Архитектура не должна разваливаться из-за того, что завтра выгоднее использовать другую LLM.

07 / КАК ДЕЛАЕМ

Сначала полезность на реальных данных, потом инфраструктура и масштабирование.

НАШЛИ ЗАДАЧУ

Ищем участок, где AI действительно экономит время, повышает качество или позволяет сделать то, что вручную слишком дорого.

ПРОВЕРИЛИ ДАННЫЕ

Определяем, какие CRM, документы, звонки, базы и API нужны модели и что ей вообще разрешено видеть.

СОБРАЛИ ПРОТОТИП

Проверяем сценарий на реальных примерах до того, как строить большую инфраструктуру вокруг красивой демо-идеи.

ВСТРОИЛИ В ПРОЦЕСС

Подключаем CRM, 1С, сайт, BI, телефонию и другие системы. AI становится частью существующей работы, а не отдельным чатом.

ИЗМЕРЯЕМ И КОНТРОЛИРУЕМ

Смотрим качество, стоимость, скорость, ошибки и бизнес-эффект. Меняем модели и архитектуру, если это дает лучший результат.

08 / ПРОЕКТЫ

AI
В ПРОЦЕССЕ.

AI особенно полезен там, где уже есть CRM, данные, звонки, документы и повторяющиеся решения. Именно туда его и встраиваем.

СМОТРЕТЬ ПРОЕКТЫ

09 / КОНТАКТ

ЕСТЬ ПРОЦЕСС,
КОТОРЫЙ ХОЧЕТСЯ УСКОРИТЬ?

Покажите, как он работает сейчас. Мы разберем, нужен ли здесь AI вообще, какие данные потребуются и как встроить решение без отдельного «волшебного чата».