Обсудить проект

Убираем ручной труд там, где сотрудники переносят данные между системами и проверяют одно и то же.

AI-автоматизация бизнес-процессов на базе LLM и RPA

В каждой компании есть работа, которая не создаёт ценности, но занимает людей: перенести данные из письма в CRM, свести две выгрузки, проверить заполненность полей, продублировать заявку в ещё одну систему.

Классическая роботизация умеет повторять чёткие сценарии, но ломается на неструктурированных данных. Языковые модели закрывают именно этот пробел: понимают текст письма, извлекают нужное, принимают решение в неоднозначной ситуации. Связка LLM и RPA автоматизирует процессы целиком, а не только их машинную часть.

Каждый процесс мы описываем и документируем, поэтому результат любого шага можно проверить, а сценарий — перенести на смежный отдел.

Направления

Автоматизация почти никогда не начинается со всего сразу: сначала закрывают то, что чаще повторяется и дороже всего обходится в часах. Ниже — четыре типа задач, с которых обычно и начинают. Каждая из них окупается отдельно, поэтому проект можно останавливать на любом шаге.

Перенос данных между системами

Заявки из почты и форм попадают в CRM, данные из CRM — в ERP и отчётность, без ручного копирования и без потерь на опечатках. Робот работает круглосуточно и не пропускает записи в конце квартала, когда нагрузка на людей максимальная. Если менять учётные системы нельзя, решение строится вокруг них, а не вместо них. Каждый обмен журналируется, поэтому расхождения разбираются по фактам, а не по памяти.

Обработка заявок и запросов

Система читает входящий запрос в свободной форме, извлекает параметры, проверяет их полноту и корректность, заводит задачу и уведомляет ответственного. Неполные заявки не уходят дальше по процессу и не всплывают потом как срыв срока. Неполные и спорные заявки уходят человеку — это закладывается в сценарий с самого начала. Полнота проверяется по вашим правилам, а не по общим представлениям модели.

Проверка и заполнение документов

Сверка реквизитов, контроль обязательных полей, сопоставление данных из разных источников, подготовка типовых документов по шаблону. Автоматическая проверка ловит расхождения, которые человек на сотом документе за день перестаёт замечать. Модель готовит черновик, а решение остаётся за сотрудником: в документах цена ошибки слишком высока. Все действия фиксируются, поэтому проверить результат можно в любой момент.

Интеграции между отделами

Сквозные сценарии, где процесс проходит через несколько систем и команд: от заявки до отгрузки, от заказа до закрывающих документов. Мы связываем шаги по API так, чтобы передача не зависела от того, вспомнил ли сотрудник переслать письмо. Сквозной сценарий показывает, где именно процесс встаёт, — обычно это стык между двумя подразделениями. После запуска эти места видны в цифрах, а не в предположениях.

опыт

Автоматизацию процессов применяем и внутри студии —
в том числе в собственной разработке

Генерируем до 30% кода с помощью ИИ, ряд тестовых проектов запущен без кода, написанного человеком

Комбинируем GPT-модели с корпоративной разработкой для комплексных задач автоматизации

Имеем широкий опыт работы с корпоративными заказчиками, положительный проектный опыт с ведущими юридическими фирмами

Разработали приложение GetContent AI, которое генерирует контент и медиастратегию для социальных сетей

Входим в Топ-3 разработчиков на стеке Nuxt.js по версии Рейтинга Рунета 2025

Что меняется после внедрения

Автоматизация процессов оценивается по высвобожденным часам, доле ошибок и сроку прохождения заявки от входа до результата. Все три величины измеримы до и после, поэтому спорить о пользе не приходится. Ниже — где именно возникает разница.

Рутинные операции уходят из графика людей

Копирование, сверка и перенос данных занимают часы, которые нигде не отражаются как проект, но исправно расходуются каждую неделю. После автоматизации это время возвращается команде на работу, которую действительно должен делать человек. Эти часы нигде не отражаются как проект, но исправно расходуются каждый день и не оплачиваются клиентом. Мы считаем их до запуска, чтобы эффект можно было подтвердить.

Ошибок становится меньше

Ручной перенос данных даёт стабильный процент опечаток и пропусков, и обнаруживаются они обычно позже — в отчётности или у клиента. Автоматическая передача с проверками убирает этот класс ошибок вместе с разбирательствами вокруг них. Ручной перенос даёт стабильный процент опечаток независимо от аккуратности людей. Обнаруживаются они позже всего — в отчётности или у клиента, где исправление стоит дороже всего.

Процесс проходит быстрее

Заявка не ждёт, пока сотрудник вернётся к почте: шаги выполняются сразу и в любое время суток. Для процессов с несколькими согласованиями сокращение пауз между шагами даёт больший эффект, чем ускорение самих шагов. Шаги выполняются сразу и в любое время суток, включая ночь и выходные. Для процессов с несколькими согласованиями выигрыш измеряется днями, а не минутами.

Процесс становится прозрачным

Каждый шаг фиксируется: видно, где заявка сейчас, сколько заняли этапы и где регулярно возникает затор. Это превращает разговор об эффективности из обмена мнениями в работу с цифрами. Каждый шаг фиксируется, поэтому затор виден в цифрах, а не по жалобам. Это переводит разговор с поиска виноватых на конкретный этап маршрута.

Этапы

Начинаем с одного процесса с понятной экономикой: так эффект виден быстро, а риск ограничен одним участком. Остальные процессы подключаются к уже работающему решению, а не проектируются впрок.

Выбор процесса

Ищем задачи, где много ручных повторов, понятные правила и измеримые затраты времени. Считаем текущую стоимость процесса, чтобы после запуска было с чем сравнивать. Стоимость процесса считаем до запуска, иначе эффект потом не с чем сравнивать. Берём задачу с понятными правилами: неоднозначные процессы автоматизировать рано.

Описание сценария

Раскладываем процесс на шаги: что происходит, кто участвует, какие данные передаются, что считается исключением. Регулярно на этом этапе обнаруживаются лишние согласования, которые можно просто убрать. Регулярно на этом этапе обнаруживаются шаги, которые проще отменить, чем автоматизировать. Исключения описываем отдельно — именно они ломают решения, спроектированные по идеальному сценарию.

Пилот на ограниченном объёме

Запускаем автоматизацию на части потока параллельно с обычной работой. Сравниваем результаты и ловим исключения, которые не всплыли на этапе описания, — их всегда больше, чем кажется. Пилот идёт параллельно с обычной работой, поэтому риск для процесса нулевой. Расхождения между роботом и человеком разбираем поштучно.

Обработка исключений

Дорабатываем сценарий под нестандартные случаи и определяем, что передаётся человеку. Надёжная автоматизация — это не сто процентов случаев, а честная граница между автоматическим и ручным. Надёжная автоматизация — это не сто процентов случаев, а честная передача сложного человеку. Долю ручных случаев фиксируем и отслеживаем после запуска.

Полный запуск и масштабирование

Переводим процесс целиком, настраиваем мониторинг и оповещения о сбоях. Отработанный сценарий переносим на смежные процессы — второй и третий обычно внедряются заметно быстрее первого. Мониторинг и оповещения настраиваем так, чтобы о сбое узнавали раньше пользователей. Отработанный сценарий переносится на смежные процессы заметно быстрее первого.

На чём строим решения

Технологии

Языковые модели

GPT

Claude

GigaChat

YandexGPT

DeepSeek

Qwen

Системы

CRM

ERP

1С

Почта

Мессенджеры

Таблицы

Связка

RPA

API-интеграции

Вебхуки

Очереди задач

Кому это подходит

Эффект тем заметнее, чем больше в компании повторяющихся операций между несколькими системами. Признак простой: если сотрудники регулярно переносят данные руками, автоматизация окупится. Ниже — случаи, где это видно быстрее всего.

Компании с несколькими системами

CRM, ERP, учёт и почта живут отдельно, а связывают их сотрудники вручную. Это самый частый и самый быстро окупающийся сценарий автоматизации. Это самый частый и самый быстро окупающийся сценарий: люди работают связующим звеном между программами. Мы строим слой обмена, не трогая работающий учёт.

Бэкофис и операционные подразделения

Обработка заявок, подготовка документов, сверки и регулярная отчётность. Объём работы растёт вместе с оборотом, и без автоматизации штат приходится расширять пропорционально. Объём работы растёт вместе с оборотом, и без автоматизации решается только наймом. Автоматизация разрывает эту связь, поэтому рост перестаёт упираться в штат.

Логистика и снабжение

Заказы, накладные, статусы поставок и переписка с контрагентами в разных форматах. Языковые модели справляются с неструктурированными данными, на которых классическая роботизация останавливается. Языковые модели справляются с неструктурированными данными — письмами, накладными, разноформатными файлами. Именно поэтому здесь автоматизация стала возможной только сейчас.

Компании с тендерной нагрузкой

Подготовка комплектов документов, проверка требований и сроков, сбор данных из разных источников. Цена пропущенной детали здесь измеряется не временем, а несостоявшейся сделкой. Цена пропущенной детали здесь измеряется не часами, а потерянным контрактом. Проверка требований и сроков автоматом снимает основную часть этого риска.

Нам доверяют

Корпоративный бизнес

Медицинская группа «EMC», группа «НефтеТрансСервис», компании группы «Полипластик»

Юридические услуги. Налоговые консультанты. Family Office

«Orion Partners» (ex. Linklaters, White & Case, Cleary Gottlieb), BGP Family Office, «LEVEL Legal Services» (ex. Hogan Lovells), МЭФ Консалтинг (топ-3 налоговых консультантов России), «Verba.Legal », «Кучер, Кулешов, Максименко» (ex. Deveboice), «Sirota&Partners », «Рыбалкин, Горцунян, Дякин», «Никольская Консалтинг» (ex. Herbert Smith), «Яковлев и Партнеры, «EmetLaw », «Lobster Group », «Восход » (ex. White & Case, Baker Botts, DLA Piper), «AlpineTax », «NIMBUS.Legal » (ex. Никитин, Манойло, ex. Право и Практика), и многие другие

eCommerce

Мульти-брендовый бутик GrandeBoutique.ru, ShiTrendy.com и приложение ShiTrendy, магазины товаров для дома и мебели DeepHouse.pro, VremyaSna.ru и MyRoomy.com, бренд Twyn.ru, сервисы доставки готового питания Yummum.ru и Hraniteltela.ru, сеть ресторанов «Епонский Городовой»

Сервисы и приложения

Образовательная платформа «EdPRO » (топ-3 рынка дополнительного образования России), приложение для сопровождения бухгалтерского учета «ЦСБ », сервис AI-ассистентов Neuralismo.ru, GPT-based ассистент для здорового питания CalMePlease

Результаты клиентов

Продажи растут, прибыль тоже. Сильно подросли продажи сегмента мужской одежды. Сайт стал гораздо красивее, в нем стал удобнее поиск для клиентов. Лично для меня огромный плюс, что стало удобно пользоваться админкой. Она легчайшая, простейшая, просто подарок для маркетолога ― двигаешь что хочешь и куда хочешь.

Ульяна Оржеховская

Интернет-маркетолог Grande Boutique

Интерьвью с заказчиком

Наши ожидания от работы полностью оправдались. Ребята проявили профессионализм, креативность и ответственность в выполнении задач. Мы сотрудничаем до сих пор ― улучшаем функционал, вносим новые фишки в сайт и приложение.

Рустам Алибеков

Руководитель ShiTrendy.com

Интерьвью с заказчиком

Оцениваем сайт высоко. Скорость работы сайта, качество и плавность анимаций, общий стиль и выделение на фоне остальных - круто
Конверсия хорошая. Сайт конвертирует реальные заявки и ещё были звонки и переходы в наши мессенджеры

Богдан Царелунга

Руководитель маркетинга Lobster Group

Ребята подошли к задаче комплексно, сначала изучили ЦА, аналоги, продумали сценарии. Использовали Flutter и это большой плюс тк проект получился кроссплатформенным, технологически свежим, и что важно, легко поддерживаемым. Приложением ежедневно пользуются наши студенты. Огромное спасибо всей команде. Крутая работа, классный кейс

Марат Шаниязов

CTO Международной академии EDPRO

Нам нравится сайт) Мы также получаем положительную обратную связь: стильный, лаконичный, точный. Дотьюнили контент и будем менять некоторые стоковые визуалы. Вероятно изменим цвет кнопки на главном экране, но пока оставили оранжевый) Спасибо за работу!

Алена Шукалович

Директор по развитию Kaloy.ru

Ульяна Оржеховская

Интернет-маркетолог Grande Boutique

Интерьвью с заказчиком

Рустам Алибеков

Руководитель ShiTrendy.com

Интерьвью с заказчиком

Богдан Царелунга

Руководитель маркетинга Lobster Group

Марат Шаниязов

CTO Международной академии EDPRO

Алена Шукалович

Директор по развитию Kaloy.ru

Частые вопросы

Коротко о том, что чаще всего спрашивают перед автоматизацией процессов.

Чем это отличается от обычной роботизации?

Классический робот повторяет заданную последовательность действий и останавливается там, где данные приходят в свободной форме. Языковая модель понимает текст письма или заявки, извлекает нужное и принимает решение в неоднозначной ситуации. Связка позволяет автоматизировать процесс целиком, а не только его машинную часть.

Что произойдёт при нестандартной ситуации?

Такие случаи передаются человеку — это закладывается в сценарий с самого начала. Мы намеренно не стремимся автоматизировать сто процентов: попытка закрыть все исключения обычно делает систему хрупкой и дорогой в сопровождении. Долю случаев, уходящих человеку, мы отслеживаем: её рост обычно означает, что изменился сам процесс.

Нужно ли менять существующие системы?

Обычно нет. Автоматизация работает поверх того, что уже используется, — через API там, где они есть, и через интерфейс там, где их нет. Замена систем, если она нужна, обсуждается отдельно и не является условием запуска.

Можно ли проверить, что робот сделал?

Да, каждый шаг фиксируется в журнале: что было на входе, какое решение принято, что отправлено дальше. Это нужно и для разбора спорных случаев, и для аудита — без такой прослеживаемости автоматизацию не стоит пускать в критичные процессы. Журнал доступен вам, а не только нам, — для аудита это принципиально.

С какого процесса лучше начать?

С того, где много ручных повторов, правила понятны и затраты времени измеримы. Такой процесс быстрее окупается и даёт команде опыт, на котором следующие внедряются заметно легче. Помогаем выбрать его на первом этапе.

В процессах есть персональные данные. Можно ли автоматизировать их с ИИ?

Да. Под требования 152-ФЗ разворачиваем решение на серверах в России и работаем только с российскими моделями — GigaChat, YandexGPT — либо с моделью в вашем контуре; зарубежные облачные модели в такой конфигурации не используются. Требования фиксируем до начала разработки.

Что если процесс изменится?

Сценарии пишутся так, чтобы их можно было менять без переписывания всего решения. Плюс мы документируем процесс на этапе описания — это заметно упрощает доработки и снимает зависимость от конкретного исполнителя. Документация процесса, составленная на этапе описания, часто оказывается самостоятельной ценностью проекта.

Сделаем демо на ваших данных

Что нужно сделать

Корпоративный сайт

Автоматизация процесса

Приложение

eCommerce

Смарт аналитика

Аудит продукта

Посадочная страница

Mini App

Личный кабинет

AI-сотрудник