Внедрение искусственного интеллекта в бизнес

Внедряем интеллектуальные цифровые системы, интегрированные в реальные процессы компании.

Внедряем интеллектуальные цифровые системы, интегрированные в реальные процессы компании.

Когда полезно внедрение ИИ

Внедрение ИИ помогает компаниям выстроить управляемые и масштабируемые процессы. Решения интегрируются в существующую инфраструктуру бизнеса и позволяют автоматизировать операции, ускорить обработку данных и повысить эффективность работы команд.

Услуга подходит компаниям малого, среднего и среднего-плюс сегмента, у которых:

1

Есть отдел продаж, маркетинга, поддержки или HR.
2

Существует регулярный поток заявок и обращений.
3

Используются CRM, ERP, рекламные кабинеты, телефония, мессенджеры, корпоративные порталы или внутренние системы.
4

Формируется управленческая отчетность вручную или из разрозненных источников.
5

Сотрудники перегружены повторяющимися операциями.
6

Планируется масштабирование без пропорционального роста штата.

Какие задачи решает внедрение ИИ в бизнес-процессы

1

Автоматизация обработки входящих заявок.
2

Интеллектуальная квалификация лидов.
3

Внедрение агентов ИИ для продаж и клиентской поддержки.
4

Интеграция ИИ в CRM, телефонию и другие рабочие системы.
5

Автоматизация управленческой отчетности.
6

Интеллектуальная аналитика и прогнозирование показателей.
7

Внедрение ассистентов ИИ для HR и онбординга сотрудников.
8

Создание прототипов цифровых продуктов.
9

Внедрение систем поиска и генерации ответов на основе внутренних данных компании.

Этапы внедрения

Внедрение ИИ в бизнес требует архитектурного подхода. Работа строится по этапам с измеримым результатом на каждом уровне.

1

Стратегический анализ и ИИ‑аудит

Перед внедрением ИИ проводится комплексный анализ процессов компании, цифровой инфраструктуры и данных. Это позволяет определить точки наибольшего эффекта, сформировать архитектуру решения и рассчитать экономическую целесообразность внедрения.

Результатом этапа становится модель внедрения ИИ с понятными KPI и прогнозируемым эффектом.

Картирование бизнес-процессов

Определяем структуру ключевых процессов компании, их последовательность и точки передачи данных. Это позволяет понять, где внедрение ИИ может повысить эффективность и снизить объем ручных операций.

Анализ ручных операций

Выявляем задачи, которые выполняются вручную: обработку заявок, подготовку отчетности, коммуникации с клиентами и внутренние согласования. Определяем процессы, которые можно автоматизировать.

Аудит цифровой инфраструктуры

Изучаем используемые системы: CRM, ERP, телефонию, рекламные кабинеты и корпоративные сервисы. Оцениваем возможность интеграции ИИ в существующую цифровую среду компании.

Анализ данных компании

Проверяем источники данных, их структуру, полноту и доступность. Оцениваем, насколько данные подходят для аналитики, автоматизации процессов и построения решений на базе ИИ.

Выявление приоритетных сценариев внедрения

Определяем процессы, где внедрение ИИ даст наибольший эффект. Формируем список практических сценариев автоматизации и интеллектуальной обработки данных.

Расчет экономического эффекта

Оцениваем влияние внедрения ИИ на операционные показатели бизнеса: снижение затрат, ускорение процессов и рост эффективности работы команд.

Формирование архитектуры решения

Формируем архитектуру будущей системы: определяем логику работы ИИ, точки интеграции с существующими системами и требования к инфраструктуре.

Картирование бизнес-процессов

Определяем структуру ключевых процессов компании, их последовательность и точки передачи данных. Это позволяет понять, где внедрение ИИ может повысить эффективность и снизить объем ручных операций.

Анализ данных компании

Проверяем источники данных, их структуру, полноту и доступность. Оцениваем, насколько данные подходят для аналитики, автоматизации процессов и построения решений на базе ИИ.

Формирование архитектуры решения

Формируем архитектуру будущей системы: определяем логику работы ИИ, точки интеграции с существующими системами и требования к инфраструктуре.

Анализ ручных операций

Выявляем задачи, которые выполняются вручную: обработку заявок, подготовку отчетности, коммуникации с клиентами и внутренние согласования. Определяем процессы, которые можно автоматизировать.

Выявление приоритетных сценариев внедрения

Определяем процессы, где внедрение ИИ даст наибольший эффект. Формируем список практических сценариев автоматизации и интеллектуальной обработки данных.

Аудит цифровой инфраструктуры

Изучаем используемые системы: CRM, ERP, телефонию, рекламные кабинеты и корпоративные сервисы. Оцениваем возможность интеграции ИИ в существующую цифровую среду компании.

Расчет экономического эффекта

Оцениваем влияние внедрения ИИ на операционные показатели бизнеса: снижение затрат, ускорение процессов и рост эффективности работы команд.

2

Архитектурное проектирование системы

На этом этапе формируется архитектура будущей системы: определяется логика работы решений на базе ИИ, точки интеграции с существующей инфраструктурой компании и метрики эффективности. Проектирование позволяет создать устойчивую систему, встроенную в реальные бизнес-процессы.

Проектирование логики интеллектуальных агентов

Определяется логика работы интеллектуальных агентов: какие задачи они выполняют, какие данные используют и как взаимодействуют с сотрудниками и системами компании.

Выбор технологического стека

Подбираются технологии, платформы и инструменты, которые обеспечат стабильную работу решений ИИ и возможность масштабирования системы.

Определение интеграций

Определяются точки интеграции с CRM, телефонией, корпоративными системами и другими источниками данных, необходимыми для работы ИИ.

Разработка схем взаимодействия систем

Формируется схема обмена данными между системами компании, сервисами автоматизации и решениями на базе ИИ.

Определение метрик эффективности

Фиксируются показатели, по которым будет оцениваться результат внедрения: скорость обработки данных, снижение нагрузки на сотрудников и влияние на бизнес-показатели.

Проектирование безопасности и контроля качества

Определяются механизмы защиты данных, разграничения доступа и контроля качества работы решений на базе ИИ.

Проектирование логики интеллектуальных агентов

Определяется логика работы интеллектуальных агентов: какие задачи они выполняют, какие данные используют и как взаимодействуют с сотрудниками и системами компании.

Разработка схем взаимодействия систем

Формируется схема обмена данными между системами компании, сервисами автоматизации и решениями на базе ИИ.

Выбор технологического стека

Подбираются технологии, платформы и инструменты, которые обеспечат стабильную работу решений ИИ и возможность масштабирования системы.

Определение метрик эффективности

Фиксируются показатели, по которым будет оцениваться результат внедрения: скорость обработки данных, снижение нагрузки на сотрудников и влияние на бизнес-показатели.

Определение интеграций

Определяются точки интеграции с CRM, телефонией, корпоративными системами и другими источниками данных, необходимыми для работы ИИ.

Проектирование безопасности и контроля качества

Определяются механизмы защиты данных, разграничения доступа и контроля качества работы решений на базе ИИ.

3

Запуск рабочей версии системы ИИ

На этом этапе разработанная архитектура переводится в рабочую систему. Настраиваются решения на базе ИИ, выполняется интеграция с корпоративными системами и проводится тестирование в реальных сценариях работы команды.

Настройка интеллектуальных агентов

Настраиваются агенты ИИ, которые выполняют автоматизацию выбранных процессов: обработку заявок, анализ данных или поддержку клиентских коммуникаций.

Интеграция с корпоративными системами

Выполняется интеграция решений ИИ с CRM, телефонией, мессенджерами и другими системами компании через программные интерфейсы и интеграционные инструменты.

Подключение рабочих источников данных

Обеспечивается доступ системы ИИ к необходимым данным из внутренних систем компании для выполнения задач автоматизации и аналитики.

Обучение моделей на данных компании

Модели ИИ настраиваются и обучаются на корпоративных данных, что позволяет адаптировать систему под специфику бизнеса и процессов.

Тестирование в реальных сценариях

Проводится проверка работы системы в реальных операционных процессах: оценивается корректность решений, стабильность работы и качество результатов.

Запуск в рабочий процесс команды

Система ИИ вводится в ежедневную работу сотрудников, настраиваются процессы взаимодействия и контроль ключевых показателей.

Настройка интеллектуальных агентов

Настраиваются агенты ИИ, которые выполняют автоматизацию выбранных процессов: обработку заявок, анализ данных или поддержку клиентских коммуникаций.

Обучение моделей на данных компании

Модели ИИ настраиваются и обучаются на корпоративных данных, что позволяет адаптировать систему под специфику бизнеса и процессов.

Интеграция с корпоративными системами

Выполняется интеграция решений ИИ с CRM, телефонией, мессенджерами и другими системами компании через программные интерфейсы и интеграционные инструменты.

Тестирование в реальных сценариях

Проводится проверка работы системы в реальных операционных процессах: оценивается корректность решений, стабильность работы и качество результатов.

Подключение рабочих источников данных

Обеспечивается доступ системы ИИ к необходимым данным из внутренних систем компании для выполнения задач автоматизации и аналитики.

Запуск в рабочий процесс команды

Система ИИ вводится в ежедневную работу сотрудников, настраиваются процессы взаимодействия и контроль ключевых показателей.

4

Масштабирование и развитие системы ИИ

После запуска система ИИ постепенно расширяется на новые процессы и направления бизнеса. На этом этапе повышается точность решений, подключаются дополнительные аналитические инструменты и оптимизируется эффективность работы системы.

Расширение системы на новые процессы

Решения ИИ постепенно внедряются в дополнительные процессы компании: обработку данных, клиентские коммуникации, внутренние операции и управленческие задачи.

Улучшение качества решений

Проводится регулярная настройка и дообучение системы на основе накопленных данных, что повышает точность и устойчивость работы решений ИИ.

Внедрение интеллектуальной аналитики

Подключаются инструменты аналитики на базе ИИ, позволяющие глубже анализировать данные и выявлять закономерности в работе бизнеса.

Подключение прогнозных моделей

В систему внедряются модели прогнозирования, которые помогают оценивать будущую динамику показателей и поддерживать управленческие решения.

Оптимизация затрат

Анализируется эффективность внедрения и корректируются процессы работы системы, чтобы снизить операционные издержки и повысить отдачу от использования ИИ.

Расширение системы на новые процессы

Решения ИИ постепенно внедряются в дополнительные процессы компании: обработку данных, клиентские коммуникации, внутренние операции и управленческие задачи.

Подключение прогнозных моделей

В систему внедряются модели прогнозирования, которые помогают оценивать будущую динамику показателей и поддерживать управленческие решения.

Улучшение качества решений

Проводится регулярная настройка и дообучение системы на основе накопленных данных, что повышает точность и устойчивость работы решений ИИ.

Оптимизация затрат

Анализируется эффективность внедрения и корректируются процессы работы системы, чтобы снизить операционные издержки и повысить отдачу от использования ИИ.

Внедрение интеллектуальной аналитики

Подключаются инструменты аналитики на базе ИИ, позволяющие глубже анализировать данные и выявлять закономерности в работе бизнеса.

Кейсы внедрения ИИ

Кейс 1. Автоматизация лидогенерации и обработки обращений

Интеграция Telegram-бота, Mango Office, AmoCRM и Google Sheets.

ИИ-агент:

— Квалифицирует лид.
— Автоматически заполняет карточку в CRM.
— Распределяет обращения по менеджерам.
— Формирует сводку руководителю.
— Инициирует повторный контакт при отсутствии ответа.

Смысловой эффект:

Повышение управляемости потока лидов и снижение потерь заявок.

Количественный эффект:

— Сокращение времени обработки обращения.
— Снижение нагрузки на менеджеров.
— Уменьшение потери лидов.

ИИ-агент:

— Квалифицирует лид.
— Автоматически заполняет карточку в CRM.
— Распределяет обращения по менеджерам.
— Формирует сводку руководителю.
— Инициирует повторный контакт при отсутствии ответа.

Смысловой эффект:

Повышение управляемости потока лидов и снижение потерь заявок.

Количественный эффект:

— Сокращение времени обработки обращения.
— Снижение нагрузки на менеджеров.
— Уменьшение потери лидов.

Кейс 2. ИИ‑отчетность и управленческая аналитика

Интеграция данных из CRM, рекламных систем, телефонии и финансовых таблиц.

ИИ-агент:

— Объединяет данные из разных источников.
— Формирует регулярные отчеты.
— Выявляет отклонения и аномалии.
— Формирует выводы и рекомендации.
— Прогнозирует динамику показателей.

Смысловой эффект:

Руководитель получает интерпретацию данных и быстрее принимает управленческие решения.

Количественный эффект:

— Сокращение времени подготовки отчетности.
— Снижение управленческого цикла.
— Автоматическое выявление просадок KPI.

ИИ-агент:

— Объединяет данные из разных источников.
— Формирует регулярные отчеты.
— Выявляет отклонения и аномалии.
— Формирует выводы и рекомендации.
— Прогнозирует динамику показателей.

Смысловой эффект:

Руководитель получает интерпретацию данных и быстрее принимает управленческие решения.

Количественный эффект:

— Сокращение времени подготовки отчетности.
— Снижение управленческого цикла.
— Автоматическое выявление просадок KPI.

Кейс 3. ИИ‑HR ассистент

ИИ-решение для автоматизации подбора и онбординга сотрудников.

Функционал:

— Первичная оценка резюме.
— Автоматические ответы кандидатам.
— Ранжирование соискателей.
— Формирование кратких профилей.
— ИИ-ассистент по внутренним регламентам.
— Поддержка новых сотрудников в период адаптации.

Смысловой эффект:

HR-отдел освобождается от рутинных операций и концентрируется на качественном подборе.

Количественный эффект:

— Сокращение времени первичного скрининга.
— Ускорение закрытия вакансий.
— Стандартизация оценки кандидатов.

Функционал:

— Первичная оценка резюме.
— Автоматические ответы кандидатам.
— Ранжирование соискателей.
— Формирование кратких профилей.
— ИИ-ассистент по внутренним регламентам.
— Поддержка новых сотрудников в период адаптации.

Смысловой эффект:

HR-отдел освобождается от рутинных операций и концентрируется на качественном подборе.

Количественный эффект:

— Сокращение времени первичного скрининга.
— Ускорение закрытия вакансий.
— Стандартизация оценки кандидатов.

Почему Serenity

Serenity — маркетинговое агентство с более чем 20-летним опытом работы с российским и международным бизнесом. Мы внедряем решения на базе ИИ, опираясь на глубокое понимание бизнес-процессов, экономики компаний и цифровой архитектуры.

Опыт работы с разными отраслями

За годы работы мы реализовали проекты в большом количестве ниш и хорошо понимаем особенности разных рынков и моделей бизнеса.

Экспертиза внедрения ИИ

Мы проектируем и внедряем решения на базе ИИ для автоматизации процессов, обработки данных и повышения эффективности работы компаний.

Понимание экономики бизнеса

Мы анализируем не только процессы, но и экономику компании, чтобы внедрение ИИ давало реальный операционный и финансовый эффект.

Сильная цифровая архитектура

Команда обладает экспертизой в веб-разработке, интеграциях и построении цифровых систем, что позволяет внедрять ИИ в существующую инфраструктуру бизнеса.

Системная оптимизация процессов

Мы рассматриваем внедрение ИИ как часть комплексной оптимизации процессов и повышения управляемости компании.

Долгосрочная стратегия развития

Решения проектируются с учетом масштабирования и дальнейшего развития цифровой инфраструктуры бизнеса.

Ориентация на измеримый результат

Каждый проект оценивается через конкретные показатели эффективности: снижение затрат, ускорение процессов и рост управляемости бизнеса.

Опыт работы с разными отраслями

За годы работы мы реализовали проекты в большом количестве ниш и хорошо понимаем особенности разных рынков и моделей бизнеса.

Сильная цифровая архитектура

Команда обладает экспертизой в веб-разработке, интеграциях и построении цифровых систем, что позволяет внедрять ИИ в существующую инфраструктуру бизнеса.

Ориентация на измеримый результат

Каждый проект оценивается через конкретные показатели эффективности: снижение затрат, ускорение процессов и рост управляемости бизнеса.

Экспертиза внедрения ИИ

Мы проектируем и внедряем решения на базе ИИ для автоматизации процессов, обработки данных и повышения эффективности работы компаний.

Системная оптимизация процессов

Мы рассматриваем внедрение ИИ как часть комплексной оптимизации процессов и повышения управляемости компании.

Понимание экономики бизнеса

Мы анализируем не только процессы, но и экономику компании, чтобы внедрение ИИ давало реальный операционный и финансовый эффект.

Долгосрочная стратегия развития

Решения проектируются с учетом масштабирования и дальнейшего развития цифровой инфраструктуры бизнеса.

Результат внедрения ИИ в бизнес

Внедрение ИИ позволяет снизить операционную нагрузку на команды, повысить прозрачность процессов и ускорить принятие управленческих решений.

На практике автоматизируется до 50–80 % типовых операций, нагрузка на отделы снижается на 30–60 %, ускоряется обработка обращений и сокращается управленческий цикл.

Наши клиенты

Отзывы клиентов

Мясная компания «Гамаюн» / «Сытные угодья» Евгения Ржевская, Руководитель розничного направления