Внедряем AI в ваши процессы — с измеримым эффектом

Чтобы понять, что происходит с деньгами, собственнику приходилось сопоставлять встречи, чаты, задачи и финансовые отчёты. В этом потоке вопросы без решения и расхождения в цифрах было легко упустить.

Команда создала Business Mind: AI-система анализирует данные из 16 источников и еженедельно показывает собственнику темы, ответственных и возможный денежный эффект. Выводы можно проверить по цитатам из встреч и чатов.

Обзор показал, что 7 из 9 вопросов, влияющих на деньги, остались без решения. Яркий пример: система нашла двойной учёт около 700 тыс. ₽ выручки, из-за которого план выглядел выполненным на 103% вместо 97%.

После собеседования рекрутеру нужно было вручную подготовить отчет о кандидате. При высокой загрузке отчёт ждал своей очереди, и передача кандидата руководителю затягивалась. Сам руководитель тратил 40–60 минут на просмотр записи встречи.

К онлайн-интервью подключается AI-ассистент. Он расшифровывает разговор и составляет профиль кандидата: разбирает его кейсы, мотивацию и риски, указывает условия работы и дает итоговую оценку с объяснением. Сразу после встречи руководитель получает отчет в Telegram. Контакты и история кандидата хранятся в системе.

Кандидата передают руководителю сразу после интервью, поэтому срок найма сокращается на несколько дней. Рекрутер экономит 1,5 часа на подготовке одного отчета. Руководитель изучает профиль за 5–10 минут вместо просмотра полной записи и экономит до 50 минут на кандидате.

Тестовый период занимал пять дней. Компания оплачивала дополнительные дни кандидатам, тратила время куратора и руководителей на сопровождение и согласования. Сотрудники позже выходили в штат и начинали приносить результат.

Внедрили AI-бота для онбординга: он помогает кандидатам с задачами, инструкциями и материалами. Вместе с улучшением процесса это сократило тестовый период с пяти до трёх дней.

Компания меньше платит кандидатам и тратит меньше времени куратора и руководителей. Сотрудники выходят в штат на два дня раньше и раньше начинают приносить доход. При текущем темпе найма совокупный эффект составляет около 105 000 ₽ в месяц и свыше 1 330 000 ₽ в год.

Рекламная команда выпускала мало новых креативов: статичные объявления проходили через ТЗ, дизайнера и согласование, а видео требовало ещё больше времени. Из-за этого новые идеи медленно доходили до теста.

Команда создала AI-приложение «Фабрика контента»: оно собирает актуальные креативы рынка и помогает адаптировать их под бренд. Для генерации в него загрузили описания продуктов, аудитории и действующие офферы.

Теперь маркетологи видят, какие объявления выигрывают, и разбирают видео по аудитории, первому посылу, визуалу и показателям. Новые ТЗ строятся на этих данных, а статичные креативы можно создавать прямо в приложении.

Руководители пересматривали встречи продавцов по 1–2 часа и вручную заносили ошибки в Excel. При 20–40 встречах в неделю успевали проверить лишь несколько диагностик на человека.

AI-система разбирает каждую диагностику по этапам продажи: фиксирует сильные действия и ошибки и публикует обратную связь в одном месте. Руководитель видит уже не выборку, а все встречи.

AI-разбор охватил каждую диагностику, а средняя конверсия в оплату основной услуги выросла с 17% до 20%. Например, система отмечает, если продавец не назвал цену или не согласовал следующий шаг.

После первых AI-разборов руководителю всё равно приходилось читать десятки отдельных отчётов, чтобы понять, почему одни запуски продают лучше других и где команда теряет оплаты.

Команда создала нейро-РОПа — AI-помощника: он анализирует данные CRM, встреч, звонков и переписок и готовит ежедневные выводы и недельное сравнение запусков. По каждому отклонению показывает вероятную причину и прогноз оплат.

Руководитель каждое утро видит вероятные оплаты и зоны риска, а текущая конверсия в оплату основной услуги достигла 23% против прежних средних 20%.

Первый этап одной из воронок вели четыре оператора. В другой воронке заявки на диагностику приходили вечером и в выходные: задержка первого ответа повышала риск потерять клиента.

Команда внедрила ИИ-продавца Марину для первого этапа продаж. После заявки система сама первой пишет клиенту в WhatsApp или Telegram; отдельный сценарий помогает выбрать время диагностики и уведомляет менеджера.

Команда сократила число операторов на первом этапе с четырёх до одного. Марина ведёт этот этап сама, а заявки из другого сценария получают ответ даже вне рабочего времени.

Кураторы онлайн-обучения вручную проверяли задания и отвечали на вопросы клиентов. По мере роста потока росла и команда поддержки, а оплата её работы занимала треть себестоимости продукта.

Команда передала первую линию поддержки AI Alex – цифровой версии главного эксперта. Он по единым правилам отвечает на типовые вопросы, проверяет задания и передаёт сложные случаи кураторам.

AI Alex самостоятельно закрывает 78% обращений, а себестоимость продукта снизилась на 33%. Клиенты получают поддержку круглосуточно, а работа кураторов с обращениями идёт по единому стандарту.

Для запуска образовательного продукта на Тайване требовалось подготовить большой объём видео на английском языке. Главный эксперт мог записать их сам, но работа над всеми материалами заняла бы много его времени и стала узким местом проекта.

Команда выстроила выпуск англоязычных видео с AI-аватарами. Вместо съёмки каждого ролика с главным экспертом материалы готовили с его цифровым образом. Основатель мог заниматься другими задачами, пока шла работа над видео.

Образовательный продукт вышел на рынок Тайваня без местной съёмочной команды и в первый год принёс свыше 280 млн ₽ выручки.

Ответы участников программы проверяли вручную. Для работы с ними требовалось 30+ сотрудников.

Создали AI-экзаменатора: он анализирует ответы, документы, аудио и видео и предлагает комментарий. Сотрудник проверяет рекомендацию и решает, принять ответ или попросить исправить его.

AI успешно обрабатывает свыше 98,5% ответов. Для работы с участниками теперь достаточно восьми сотрудников вместо 30+.

Чтобы понять, что происходит с деньгами, собственнику приходилось сопоставлять встречи, чаты, задачи и финансовые отчёты. В этом потоке вопросы без решения и расхождения в цифрах было легко упустить.

Команда создала Business Mind: AI-система анализирует данные из 16 источников и еженедельно показывает собственнику темы, ответственных и возможный денежный эффект. Выводы можно проверить по цитатам из встреч и чатов.

Обзор показал, что 7 из 9 вопросов, влияющих на деньги, остались без решения. Яркий пример: система нашла двойной учёт около 700 тыс. ₽ выручки, из-за которого план выглядел выполненным на 103% вместо 97%.

После собеседования рекрутеру нужно было вручную подготовить отчет о кандидате. При высокой загрузке отчёт ждал своей очереди, и передача кандидата руководителю затягивалась. Сам руководитель тратил 40–60 минут на просмотр записи встречи.

К онлайн-интервью подключается AI-ассистент. Он расшифровывает разговор и составляет профиль кандидата: разбирает его кейсы, мотивацию и риски, указывает условия работы и дает итоговую оценку с объяснением. Сразу после встречи руководитель получает отчет в Telegram. Контакты и история кандидата хранятся в системе.

Кандидата передают руководителю сразу после интервью, поэтому срок найма сокращается на несколько дней. Рекрутер экономит 1,5 часа на подготовке одного отчета. Руководитель изучает профиль за 5–10 минут вместо просмотра полной записи и экономит до 50 минут на кандидате.