Аудит процессов и выбор точки входа
Разбираем, где уходит время и деньги, и выбираем процесс, который даёт эффект быстрее всего. Формализуем его до шагов, развилок и нормативов качества.
LokAi · AI-продукты для компаний
Внедрение ИИ в бизнес, которое можно измерить
Внедряем ИИ в процессы, где можно проверить результат: поиск по документам, продажи, маркетинг и управление. Начинаем с бесплатной диагностики и пилота с понятной метрикой. Собираем систему на вашей инфраструктуре, подключаем к любым корпоративным системам через доступные интерфейсы обмена данными и обучаем команду. Код, данные и сервер остаются вашими.
01Начинаем с одного процесса и согласованной метрики
02Закрытый контур, ваши данные и права доступа
03Пилот → проверка результата → расширение
1 процессвыбираем для первого пилота
2–4 неделитехническая часть платного пилота
Ваш контурлокальное размещение закрытых материалов
Ваши KPIоцениваем результат на данных компании
Ключевые AI-продукты для бизнеса
У каждого продукта — конкретная роль, отдельная страница и понятный состав внедрения. Начните с задачи, которая отнимает больше всего времени.
AI-ассистент · RAG-поиск
Корпоративный поиск по внутренним документам с источниками ответа и учётом прав сотрудников.
Сценарии и состав внедренияИИ-сервер и закрытый контур
Расчёт и поставка оборудования, локальные Qwen и другие модели, настройка и обучение команды.
Сценарии и состав внедренияЦифровой РОП
Контроль CRM, звонков и договорённостей: потерянные заявки, следующий шаг и задачи менеджерам.
Сценарии и состав внедренияЦифровой маркетолог
Реклама, аналитика, SEO/GEO и контент: данные по источникам, проверяемые выводы и согласование действий.
Сценарии и состав внедренияЦифровой директор
Управленческая сводка, разбор отклонений и контроль поручений для собственника компании.
Сценарии и состав внедренияЦифровой директор магазина
Продажи, остатки, обращения и смены: AI-помощник управляющего точкой или розничной сетью.
Сценарии и состав внедренияИИ-видеоаналитика
Очереди, события в зонах и поиск по видеоархиву: обработка на инфраструктуре компании.
Сценарии и состав внедренияВизуальный поиск по документам
Из фрагмента на фото — к нужному документу.
Сценарий и состав продуктаКонтроль документов
Замечания к документу — до круга согласований.
Сценарий и состав продуктаАвтоматизация сверки актов для ОЦО
От входящего акта — к подготовленному ответу.
Сценарий и состав продуктаДоговорный ассистент
Из замечаний к договору — в протокол разногласий.
Сценарий и состав продуктаЧетыре шага внедрения ИИ — оплата по результату
Вы не платите за презентации. Первый шаг бесплатный, второй стоит как небольшой эксперимент и засчитывается в стоимость внедрения, третий начинается только тогда, когда эффект уже измерен.
01входит
Диагностика
Аудит процессов и ROI-модель на ваших цифрах. 30–40 минут разбора, на выходе — карта «что заменяем» и расчёт.
02$3–5k
Платный пилот · 2–4 недели
Один процесс, одна измеримая метрика. Сумма пилота идёт в зачёт внедрения, если продолжаем.
03от $30 000
Внедрение под ключ
Система AI-отделов на вашем сервере: модели, интеграции, роли и доступы, дашборды, регламенты.
04$2,5–5k/мес
Подписка на развитие
Еженедельные релизы с ручной проверкой и гейтом на вашей стороне, мониторинг, SLA, новые сценарии.
Что входит во внедрение ИИ в бизнес-процессы
Внедрение ИИ — это не установка чат-бота. Это шесть слоёв работы, каждый из которых нужен, чтобы система приносила измеримый результат, а не оставалась демо.
Инфраструктура и модельный стек
Подбираем GPU-конфигурацию под нагрузку и контекст, разворачиваем открытые модели — Qwen, DeepSeek, GLM, Kimi, GigaAM — и оркестрацию поверх них.
База знаний и дообучение
Собираем регламенты, инструкции и удачные кейсы в структурированную базу, поднимаем RAG и дообучаем модель на вашей терминологии и стандартах.
Подключение к любым корпоративным системам
CRM, ERP, 1С, СЭД, HR-системы, базы данных и внутренние сервисы. Используем API, коннекторы или согласованный обмен данными. Учитываем права доступа и требования ИТ-службы.
Роли, доступы и аудит
SSO, RBAC, журналирование каждого действия, сегментация прав. Человек подтверждает любое необратимое действие.
Цифровые KPI и дашборды
Считаем объём и качество работы системы, сравниваем с ручным процессом и показываем экономику внедрения в дашборде руководителя.
Кейсы внедрения ИИ: что уже работает
Проекты в закрытом контуре заказчика. Метрики — то, что считал сам клиент до и после, без округлений в свою пользу.
Ритейл
Федеральная сеть — разбор брака и аналитика по точкам
Классификация инцидентов, маршрутизация по ответственным, подготовка решений и контроль SLA поверх данных торговых точек.
RAG по регламентамOCR и классификацияИнтеграция с ERP
×6быстрее разбор инцидента с браком
Разбор проектаПроизводствоЦифровой отдел продаж от запроса до отгрузки
Квалификация лидов, коммерческие предложения по прайсам и спецификациям, подсказка следующего шага менеджеру, история клиента под рукой.
AI-ассистент менеджераАвтогенерация КПCRM и 1С
+38%конверсия квалифицированных лидов в сделки
Разбор проектаОбразованиеУправленческая отчётность без ручной сборки
Слой аналитики поверх учебных и операционных данных: автосборка отчётов, дашборды, комментарии к динамике показателей.
BI-дашбордыAI-аналитикLMS, CRM, 1С
×10быстрее подготовка отчётности для руководства
Разбор проектаУслугиБронирование без оператора на типовых заявках
Разбор сообщений из всех каналов, проверка доступности, расчёт стоимости, подтверждение. Нестандартное уходит человеку.
Омниканальный приёмКлассификацияЭскалация оператору
92%заявок закрывается без участия оператора
Разбор проектаПочему ИИ-проекты не доходят до эффекта — и что мы делаем иначе
Исследования дают неутешительную картину: большинство пилотов не отражаются в P&L. Причины повторяются от проекта к проекту, и все они лечатся на этапе постановки, а не на этапе модели.
Начинают с технологии, а не с процесса
Мы не выбираем модель до того, как описан процесс и назван KPI. Если метрику нельзя измерить — сценарий в пилот не идёт.
Пилот живёт отдельно от систем
Пилот сразу встраивается в Битрикс24, 1С или почту. Не «отдельная вкладка для эксперимента», а работа в том же окне, где сидят люди.
Нет владельца результата
На каждый сценарий назначается ответственный на вашей стороне и цифровой KPI. Раз в неделю — сверка факта с моделью.
Обновления ломают работающее
Каждый релиз проходит ручную проверку человеком, версионируется и подписывается. Откат к прежней версии — одним действием.
Зависимость от одного поставщика
Стек собран на открытых моделях, провайдер резервируется. При сбое основного система переключается на запасной сама.
Данные утекают в чужое облако
Модели, индексы, журналы и интерфейсы стоят на вашем железе. Наружу не уходит ни один документ и ни один запрос.
Внедрение ИИ: локально, в облаке или гибридом
Выбор контура определяется не модой, а требованиями к данным и стоимостью владения. Ниже — как мы принимаем это решение вместе с заказчиком.
| Параметр | Локально (on-premise) | Российское облако | Публичный зарубежный API |
|---|---|---|---|
| Где данные | Внутри периметра компании | В ЦОД провайдера в РФ | За пределами РФ |
| 152-ФЗ и коммерческая тайна | Полный контроль, проще проходить проверки | Нужен договор и аттестация ЦОД | Практически неприменимо для ПДн |
| Стартовые вложения | GPU-сервер от 1,5–2 млн ₽ либо аренда | Низкие, оплата по потреблению | Минимальные |
| Стоимость на объёме | Ниже: фиксированная, не зависит от токенов | Средняя | Растёт линейно с нагрузкой |
| Дообучение на своих данных | Без ограничений | Возможно у части провайдеров | Ограничено политикой вендора |
| Риск отключения доступа | Отсутствует | Низкий | Высокий: санкции, блокировки, смена условий |
| Кому подходит | Банки, промышленность, госсектор, медицина | Средний бизнес без жёстких требований к ПДн | Пилоты и задачи без чувствительных данных |
Что вы получаете на выходе внедрения
Результат проекта — не «подключённый ИИ», а перечень артефактов, которые остаются у вас и работают без нас.
- Работающий процесс с измеренной до и после метрикой и посчитанной экономикой.
- Развёрнутая система на вашем сервере: модели, оркестрация, база знаний, интеграции, мониторинг.
- Регламенты и документация: как система устроена, что делает на каждом шаге, где эскалация человеку.
- Дашборды цифровых KPI — объём, качество, скорость, сравнение с ручным процессом.
- Права на код и данные, зафиксированные в договоре, включая условия выхода из подписки.
- Обученная команда на вашей стороне: администратор системы и владельцы сценариев.
Вопросы и ответы
Частые вопросы про внедрение ИИ
Сколько стоит внедрение ИИ в компании?
Диагностика с ROI-моделью входит бесплатно. Платный пилот на 2–4 недели стоит $3–5 тыс., и эта сумма засчитывается в стоимость внедрения. Внедрение под ключ начинается от $30 000 и зависит от числа процессов, глубины интеграций и требований к железу. Подписка на развитие — $2,5–5 тыс. в месяц. Точную вилку по вашему проекту называем после диагностики, потому что она считается от объёма процессов, а не от прайса.
Сколько занимает внедрение ИИ по времени?
Диагностика — 30–40 минут плюс несколько дней на сбор данных. Пилот — 2–4 недели до работающего сценария с измеренной метрикой. Полное внедрение первого контура — 4–8 недель на типовом кейсе. Дальше система расширяется на новые процессы итерациями по 1–2 недели.
С чего начать внедрение ИИ, если в компании нет ИИ-специалистов?
Собственная команда не нужна. Начинают с одного процесса, где результат считается в деньгах или часах: разбор входящих обращений, подготовка коммерческих предложений, сборка отчётности, работа с документами. Мы проводим диагностику, показываем карту процессов и расчёт, и вы решаете, стоит ли идти в пилот. Администратора системы на вашей стороне мы обучаем в ходе проекта.
Какие модели вы используете и почему открытые?
Открытые модели можно развернуть на своём железе, дообучить на своих данных и не зависеть от условий чужого API. Рабочий стек: Qwen, DeepSeek, GLM и Kimi для текста и агентных сценариев, GigaAM и T-one для русской речи, Whisper как запасной вариант распознавания. Комбинацию подбираем под задачу, а не берём одну модель на всё.
Данные точно не уйдут наружу?
Модели, векторные индексы, журналы и интерфейсы разворачиваются на вашем сервере или в вашем выделенном контуре. Внешние API по умолчанию отключены. Каждое обращение к системе журналируется, права разграничены по ролям, необратимые действия требуют подтверждения человеком.
Что если результат не устроит?
Поэтому первый платный шаг — короткий пилот на одной метрике, а не сразу внедрение. Если по итогам пилота цифра не сходится с моделью, вы останавливаетесь, потратив стоимость пилота, а не бюджет всего проекта. Код и данные остаются у вас в любом случае, условия выхода прописаны в договоре.
Чем внедрение ИИ отличается от покупки готового чат-бота?
Чат-бот отвечает на вопросы по сценарию. Внедрение ИИ означает, что система знает регламенты компании, видит данные в CRM и 1С, выполняет действия — заводит сделку, готовит документ, ставит задачу — и отчитывается по цифровым KPI. Разница видна на метрике: бот меряется числом ответов, внедрение — сокращением времени и ростом конверсии.
Начните с одного процесса
Обсудим вашу задачу и посчитаем эффект внедрения ИИ
Бесплатная диагностика, 30–40 минут. Разберём процесс, доступные данные и ограничения. На выходе — первые сценарии, ориентир по внедрению и расчёт на ваших цифрах.
Читайте также
Внедрение ИИОпорная страница по внедрению ИИ: шесть этапов проекта, сроки, стоимость, таблица процессов и метрик, риски и границы прЦифровые сотрудникиРоль, собранная из агентов и координатора: база знаний, формализованный процесс, цифровые KPI и отчётность. 16 сервисов КейсыОбезличенные кейсы внедрения ИИ с метриками до и после: ритейл, производство, образование, маркетинг.