ИИ-агенты для бизнеса
Выберите процесс, где бизнес теряет деньги.
Мы соберём под него ИИ-агента.
Ниже: 8 точек входа, с которых обычно быстрее всего видно эффект: поддержка, знания, документы, продажи, backoffice, research, руководитель и контроль разработки. Первый контур: один процесс, одна метрика, реальные данные.
8 направленийКаждое направление ниже описано как бизнес-задача: что теряется, что делает агент, сколько стоит вход.
Первый контур от 250 тыс ₽Один процесс, одна метрика, 1–2 интеграции. Входные направления: от 250 тыс ₽, закупочный агент: от 450 тыс ₽.
Enterprise: отдельный проектЕсли нужны серверы клиента, локальные модели, строгие права и SLA: сначала делаем технический разбор.
Не каждый процесс стоит автоматизировать агентом.
Если идти честно, агент окупается не в каждом процессе. Поэтому первое, что мы делаем на любом разговоре: проверяем, ваш ли это случай.
Агент работает, когда совпадают четыре условия.
- 01
процесс повторяется: каждый день или каждую неделю: заявки, входящие письма, статусы, отчёты, обращения клиентов, документы.
- 02
данные доступны: процесс уже живёт в системах: CRM, 1С, почта, чаты, диски, таблицы, корпоративные API.
- 03
есть владелец: человек, который отвечает за процесс и готов проверить результат агента.
- 04
понятно «правильно»: у процесса понятно, что считается «правильно сделанным»: то есть можно измерить, помогает агент или нет.
Если все четыре условия есть: можно быстро проверить эффект. Если не хватает данных, владельца или понятной метрики: сначала помогаем собрать основу, а не продаём разработку.
Когда лучше не начинать
Просто FAQ без интеграций с системами: здесь хватает обычного скриптового бота, дешевле и быстрее.
Уникальные одноразовые задачи: если процесс каждый раз новый, агенту нечему учиться.
Решения без владельца: без человека, который скажет «это правильно, это нет», агент превращается в генератор шума.
Полностью автономные действия в проде: на критичных шагах всегда подтверждение человека. Не компромисс, а инженерный принцип.
Что делаем дальше
Если ваш процесс подходит: выбираем направление ниже и оцениваем первый контур. Если нет: честно скажем, что сейчас дешевле: регламент, CRM-настройка, обычный бот или диагностика.
Нормальный результат первого разговора: не всегда продажа. Иногда лучший результат: не потратить ваш бюджет.
Выберите участок, где сейчас теряются деньги
Каждое направление: это не «роль агента», а понятная бизнес-потеря. Откройте то, что похоже на вашу ситуацию: внутри будет цена входа, срок, метрика и ограничения.
Sales Agent
Когда лиды протухают из-за скорости ответа, забытых follow-up и пустой CRM. Агент квалифицирует входящие, готовит ответ, ставит следующий шаг и обновляет карточку сделки.
Personal / Executive Assistant
Когда руководитель тонет в встречах, обещаниях, письмах и ручной сборке картины дня. Агент готовит сводки, контекст к встречам и контроль обязательств.
Research / Market Intelligence
Когда рынок меняется быстрее, чем команда успевает читать источники. Агент следит за конкурентами, новостями, ценами и отдаёт короткие выводы для решений.
Knowledge / RAG Agent
Когда знания лежат в документах, но сотрудники всё равно спрашивают коллег. Агент отвечает по регламентам и договорам со ссылкой на источник и учётом прав доступа.
Support Agent
Когда типовые обращения растут быстрее команды поддержки. Агент отвечает по базе знаний, классифицирует входящие и передаёт сложное оператору с контекстом.
Operations / Backoffice Agent
Когда заявки, документы, акты и согласования теряются между почтой, чатами и таблицами. Агент ставит статус, ответственного, срок и следующий шаг.
Developer / Delivery Agent
Когда разработка стала чёрным ящиком для собственника или CTO. Агент собирает weekly brief, риски релиза, проектную память и решения из чатов.
Supplier / Procurement Agent
Когда цена пропущенной закупки выше стоимости агента. Мониторит площадки, читает ТЗ и договор, выделяет риски, готовит bid/no-bid рекомендацию.
Сколько стоит вход: и что вы получаете.
Чтобы не превращать внедрение в бесконечную смету, мы начинаем с ограниченного контура. Вы видите результат на своих данных и только потом решаете, расширять ли агента.
Первый рабочий контур: проверка метрики
Под один ваш процесс. Не презентационная демка: реально работает на ваших данных, выдаёт результат и пишет действия в журнал.
В первый контур входят: один процесс, одна-две ключевые интеграции, одна главная метрика, базовая логика, тестирование на ваших реальных кейсах, обучение одного владельца процесса. Не входят: вся CRM целиком, все каналы, большая база знаний, автономные действия без подтверждения.
Цена первого контура зависит от направления: простые входные сценарии стартуют от 250 тыс ₽, сложные закупочные контуры: от 450 тыс ₽. Это не маркетинг, это разница в объёме данных, интеграций и проверок.
Цель первого контура: не продать вам большой проект любой ценой. Цель: за 2–3 недели увидеть, есть ли эффект по вашей метрике. Если нет: мы это так и скажем.
Полноценное внедрение: агент в отделе
Когда первый контур доказал пользу: агент разворачивается на весь отдел или департамент. Это не «делаем то же самое, но дороже». Это качественно другой проект:
- ▪Подключаем все нужные источники данных
- ▪Несколько сценариев под разные роли в команде
- ▪Регулярные задачи, отчёты, напоминания
- ▪Роли и права доступа
- ▪Обучение команды работе с агентом, не одного человека
- ▪Поддержка процесса: что-то меняется в бизнесе, агент адаптируется
Чаще всего внедрение разворачивается на нашей инфраструктуре: SaaS-формат. Это быстрее, дешевле и проще сопровождать. Если политика безопасности требует другого: есть ещё три формата, о них в следующей главе.
Enterprise: это уже инфраструктурный проект
Здесь не работает прайс. Здесь мы сначала делаем технический разбор: какая у вас инфраструктура, какие требования к данным, какие модели можно использовать, кто отвечает за безопасность, какой SLA нужен.
Enterprise: это не «более дорогая версия первого контура». Это:
- Серверыпокупаются или предоставляются вами
- Развёртываниев вашем контуре, on-prem или private cloud
- Локальные моделинаша или ваша; можем дообучить на ваших данных для качества и скорости отклика
- Контрольroles, audit logs, мониторинг, резервное копирование, SLA в договоре
- Интеграциичасто несколько внутренних систем: ERP, DWH, ЭДО, биллинг
Цена считается после технического разбора. Не потому что прячем: а потому что enterprise-контур у банка и у промышленного холдинга это разные инженерные задачи.
Сноска · сопровождение
От 40 тыс ₽/месяц: потому что агент живёт в работе
Резонный вопрос: за первый контур заплатили, за внедрение заплатили, агент работает: зачем платить ещё каждый месяц? Потому что агент не статичный сайт. Он живёт в трёх постоянно меняющихся средах:
- Меняется ваш бизнес: новая категория клиентов, сменился РОП, открыли филиал. Без сопровождения через 3 месяца агент работает по старым правилам, и команда начинает обходить его руками.
- Меняются модели: OpenAI выпускает новую версию, старый промпт ломается. У Anthropic растёт качество, переключаем. Раз в 2–3 месяца что-то меняется на стороне моделей, и если не следить: качество падает молча.
- Меняется инфраструктура: если агент на нашем SaaS-контуре, мы обновляем сервера, ставим патчи безопасности, продлеваем сертификаты, мониторим uptime. Это не клиент должен делать.
Входит в 40 тыс ₽/мес
- · SaaS-инфраструктура (если у нас): серверы, обновления, бэкапы, сертификаты, uptime
- · Локальная модель DevNeuroX в пределах согласованного лимита
- · Мониторинг, разбор инцидентов, перезапуск сервисов
- · Корректировка промптов и сценариев под изменения процесса
- · Адаптация под изменения API моделей (новые версии, новый биллинг)
Считается отдельно
- · Токены внешних моделей (OpenAI, Claude, Gemini): клиент платит напрямую провайдеру
- · Платные SaaS-подписки на модели (GPT-4, Claude Opus, GigaChat Pro)
- · Крупные доработки: новая интеграция, новый сценарий, новая роль
- · Enterprise-инфраструктура (если on-prem): серверы и их администрирование на стороне клиента
Сопровождение покрывает всё, что должно работать «по умолчанию», чтобы агент через 6 месяцев не превратился в ритуальный артефакт.
Восемь агентов вокруг одного бизнеса
Каждый агент закрывает один процесс. Слева показаны агенты для работы с клиентами, заявками и рынком, справа для внутренних процессов. Все восемь могут работать параллельно, но начинать стоит с одного.
Ваш бизнес
CRM · ERP · ЭДО · ваши данные и процессы: агенты подключаются к тому, что у вас уже работает
- Один первый контур за 2–3 недели: без обязательств на всю экосистему
- На нашей SaaS-инфраструктуре или на ваших серверах
- Локальные модели для чувствительных данных
- Двуязычно: RU/EN с одного интерфейса
- От 250 тыс ₽ за первый контур, от 40 тыс ₽/мес за поддержку
Не нужно внедрять всё сразу. Выберите процесс с самой заметной проблемой: первый контур за 2–3 недели покажет эффект на ваших данных.
Четыре формата инфраструктуры.
Когда говорят «развернуть AI-агента», часто подразумевают что-то одно: либо «у вас в облаке», либо «у нас на сервере». На практике вариантов четыре, и различаются они не «дорого/дёшево», а уровнем контроля, скорости запуска и зрелости IT-команды клиента.
На нашей инфраструктуре
- Для кого
- Малый и средний бизнес. Большинство первых контуров и первых внедрений.
- Как работает
- Серверы, бэкапы, мониторинг, сертификаты, обновления: всё на нашей стороне. Внешние LLM/API оплачиваются клиентом отдельно или ставятся лимиты.
- Плюсы
- Быстрый старт. Низкие стартовые затраты. Простое сопровождение.
- Ограничения
- Не подходит для строгих требований безопасности: банк, госсектор. Часть данных может проходить через внешние сервисы (по согласованию).
Выделенный облачный контур
- Для кого
- Средний бизнес с чувствительными данными, но без жёсткого on-prem требования.
- Как работает
- Выделенное облачное окружение: изолированные доступы, собственные хранилища и логи. Можно платные внешние модели или локальные/частные.
- Плюсы
- Баланс контроля и скорости. Подходит для большинства производственных внедрений.
- Ограничения
- Дороже формата A. Требует согласования архитектуры облачного контура.
На ваших серверах
- Для кого
- Компании со зрелым IT-контуром и собственной инфраструктурой.
- Как работает
- Заказчик предоставляет серверы, доступы и сеть. Мы разворачиваем агента внутри. Зоны ответственности фиксируются заранее.
- Плюсы
- Максимум контроля над данными. Проще пройти внутренние требования безопасности.
- Ограничения
- Сложнее по координации. Зависит от процессов IT клиента. Дольше запуск.
Полный закрытый контур
- Для кого
- Крупные компании, regulated industries, проекты с закрытыми данными, запретом на публичные модели.
- Как работает
- Серверы покупаются заказчиком. Агент в закрытом контуре. Только локальные модели: наши или дообученные. Roles, audit logs, SLA, мониторинг, бэкапы.
- Плюсы
- Полный контроль. Соответствие внутренним требованиям безопасности. Возможен файн-тюнинг моделей под клиента.
- Ограничения
- Дороже и дольше. Требует IT-команды заказчика. Отдельное техническое проектирование.
Шпаргалка · как выбрать формат
В реальности формат обсуждаем на первом разговоре: после того как понимаем процесс и требования. Не наоборот.
Четыре варианта моделей: и токены не прячутся.
Самый частый вопрос на первом созвоне: «А вы на ChatGPT?». Ответ: «зависит». В производственных внедрениях редко используется одна модель: чаще это комбинация из 2–3 под разные задачи.
Внешние платные модели
Быстрый старт, максимальное качество
OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini. Рабочий вариант, когда нужна скорость старта, нет запрета на внешние LLM, данные обрабатываются по согласованным правилам.
- Биллинг
- Клиент платит провайдеру напрямую
- Контроль
- Лимиты, мониторинг расхода, оптимизация промптов
- Юрисдикция
- США, EU
Под разные задачи внутри одного агента могут использоваться разные модели: GPT-4 для сложного рассуждения, Claude Sonnet для документов, Gemini Flash для быстрой классификации.
Российские корпоративные
Юрисдикция и понятный контур
GigaChat, YandexGPT и аналоги. Подходят, когда есть требования по юрисдикции, нужен корпоративный контур с понятным договором.
- Биллинг
- Российские реквизиты, оплата за токены
- Качество
- Сопоставимо на типовых задачах, уступает на сложных
- Юрисдикция
- РФ
Критично для бухгалтерии корпоративных клиентов и для compliance с ФЗ-152.
Локальные модели DevNeuroX
Без зависимости от внешних API
Open-source модели (Llama, Qwen, Mistral и аналоги), которые мы разворачиваем и поддерживаем на нашей инфраструктуре.
- Биллинг
- Может входить в 40К/мес сопровождения в пределах лимита
- Контроль
- Предсказуемый расход: нет токен-биллинга
- Юрисдикция
- Наша инфраструктура (РФ)
Большое практическое преимущество: считается в запросах в месяц, а не токенах в неделю. Если объём растёт: выходим за лимит: пересматриваем сопровождение, без сюрпризов.
Локальные модели у клиента
Enterprise и дообучение
Когда выбран формат D (Enterprise on-prem), модель разворачивается на инфраструктуре клиента. Требует GPU-серверов или согласованного частного облака.
- Биллинг
- Только наша работа над агентским слоем
- Контроль
- Полная независимость, модель остаётся у вас
- Юрисдикция
- Контур клиента
Здесь возможен файн-тюнинг под клиента: см. ниже.
Enterprise · файн-тюнинг моделей под клиента
Дообучение на ваших данных: быстрее отклик и выше качество в вашем домене.
В формате D возможен файн-тюнинг: дообучение модели на ваших исторических данных. Дообучаем как нашу локальную модель, так и open-source модели в вашем контуре.
Быстрее отклик
модель адаптирована под ваш домен, не нужно каждый раз объяснять контекст
Выше качество
внутренний жаргон, типовые шаблоны, корпоративная терминология: модель уже знает
Меньше «галлюцинаций»
модель видела ваши документы при обучении, не выдумывает
Полная независимость
модель и данные остаются у вас
Это отдельный инженерный этап в enterprise-проекте: подготовка данных, инфраструктура для тренировки, обычно 2–4 недели работы.
Где мы остановим проект: и почему это важно знать заранее.
Хороший подрядчик должен уметь сказать «это не надо делать». Ниже: ситуации, где мы не будем продавать агента, пока не появится нормальная основа.
Не берём процессы без владельца на стороне клиента. Если в команде нет человека, который скажет «вот это правильно, вот это нет»: агент превратится в генератор шума. Это не вопрос ленивости клиента, это инженерная необходимость: машинное обучение требует обратной связи от человека, чтобы качество росло.
Начинаем с бизнес-задачи, а не с AI: Для старта нужен понятный процесс и измеримый результат. Запрос «давайте внедрим AI и посмотрим» не даёт критерия для решения. Пока польза не определена, первый контур не запускаем.
Проценты называем после замера: Метрики согласовываем до разработки и измеряем на реальном процессе. В одном случае агент закрывает 80% типовых запросов, в другом 30%. Оба результата могут быть успешными в зависимости от исходной точки.
Критичные действия подтверждает человек: Отправку письма клиенту, платёж или смену статуса сделки подтверждает человек. Агент готовит действие и передаёт его на проверку. Это базовая политика безопасности для production.
Не работаем с персональными данными через публичные LLM без согласованного контура. ФЗ-152: не формальность, а реальный риск. Если задача требует обработки PII: обсуждаем формат C или D с контуром в РФ и российскими моделями или локальной моделью.
Enterprise требует отдельного проекта: Такой контур проектируется под конкретную инфраструктуру и требования безопасности. Готовую конфигурацию другой компании нельзя перенести без адаптации. Поэтому сначала проводим технический разбор.
Выберите формат без лишнего риска.
Если процесс понятен: начинаем с первого контура. Если задача уже зрелая: оцениваем внедрение. Если нужен закрытый контур: сначала технический разбор.
01 · Первый контур
Процесс понятен, но нужно доказать метрику
Начнём с первого рабочего контура одного агента: выберем сценарий, подключим нужный источник данных, согласуем метрику и проверим работу на ваших реальных кейсах.
2–3 недели · от 250 тыс ₽
Разобрать метрику →02 · Внедрение
Задача уже понятна: нужно сразу делать как надо
Перейдём к оценке внедрения: разберём процесс, системы, данные, роли. Подготовим архитектуру, рабочий контур и план запуска.
1–2 месяца · от 500 тыс ₽
Получить оценку внедрения →03 · Enterprise
Закрытый контур, несколько систем или локальные модели
Это уже enterprise-контур. Начнём с технического разбора инфраструктуры и требований безопасности. По результатам разбора предложим архитектуру и этапность внедрения.
Без оценки в формате «N тысяч»: здесь так не считается
Запросить технический разбор →Не знаете, какой формат ваш? Опишите процесс в форме ниже. В ответе скажем, где есть быстрый эффект, где нужен разбор, а где агент сейчас не окупится.
Обучение после запуска
Команда должна уверенно работать с новым инструментом
После запуска учим владельца процесса и команду управлять сценариями, давать обратную связь и замечать ошибки до того, как они станут привычкой.
Посмотреть форматы обученияРазберём процесс, метрику и первого агента
Ответим в рабочее время. На первом разборе скажем, где агент может окупиться, какая метрика это докажет и где лучше не тратить бюджет.