Продажи
ИИ для продаж и обращений
Разбор входящих, карточка CRM и черновик ответа под проверкой менеджера.
ИИ ДЛЯ БИЗНЕСА
AI-агенты и системы, встроенные в реальные процессы
Находим задачи с понятной экономикой, подключаем корпоративные данные и сервисы, создаём интерфейсы и интеграции. Настраиваем контроль качества и участие человека там, где оно необходимо.
УСЛУГИ НАПРАВЛЕНИЯ
Конкретные предложения
Подробности, границы и формат старта — на странице каждой услуги.
Готовые агенты
AI-агенты OpenClaw и Hermes
Рабочий агент на VPS или сервере компании с каналами, навыками и правами.
После запуска
Сопровождение ИИ-систем
Работоспособность, качество после обновлений и контроль расходов.
КРИТЕРИИ
Когда ИИ действительно нужен
Сильный сценарий можно проверить на данных и связать с изменением конкретного процесса.
Есть смысл проверять
- Большой поток однотипной информации
- Повторяющиеся решения с понятными критериями
- Доступны данные для проверки качества
- Можно измерить результат до и после
- Ошибку можно обнаружить и обработать
Чаще подойдёт проще
- Процесс редкий или ещё не определён
- Нет данных и способа проверить ответ
- Цена ошибки исключает автоматическое действие
- Задача решается правилом или интеграцией
- Нет владельца процесса и метрики результата
СЦЕНАРИИ
Сначала действие и бизнес-результат
Разбирать входящие обращения
Классифицировать запрос, находить нужный контекст и готовить следующий шаг для сотрудника.
Помогать работать с регламентами
Искать ответ в базе знаний с указанием источника и передавать сложные случаи ответственному человеку.
Проверять и извлекать данные
Находить нужные поля, сверять условия и направлять документ по заданному маршруту.
Готовить рекомендации
Собирать факты из нескольких источников, применять ограничения и объяснять предложенный вариант.
Ускорять подготовку материалов
Создавать черновик по правилам бренда и исходным данным, оставляя редактору проверку и публикацию.
Поддерживать рабочие цепочки
Передавать задачи между системами, фиксировать действия и запрашивать подтверждение для критичных операций.
Состав сценариев подтверждаем до старта
Конкретные интеграции, модели, инфраструктура и границы автоматизации фиксируются только после разбора процесса и возможностей систем клиента.
КАК РАБОТАЕТ РЕШЕНИЕ
Данные → логика → контроль → действие
Не начинаем разговор с названий моделей. Сначала показываем, как изменится работа пользователя.
- 01
Источники
Определяем минимальный набор данных, качество, частоту обновления и владельцев.
Без лишнего доступа - 02
Агент или логика
Задаём инструменты, правила, ограничения и критерии уверенности.
Поведение можно проверить - 03
Контроль
Тестируем качество, журналируем действия и обрабатываем ошибки.
Риски видим заранее - 04
Действие
Встраиваем результат в интерфейс и маршрут сотрудника.
Метрика связана с процессом
ПИЛОТ
Проверка одной гипотезы без большого проекта
Фиксируем тестовый набор, критерии качества и ограниченный рабочий контур. После проверки принимаем решение о внедрении, доработке или остановке.
Обсудить пилот01ГипотезаЧто должно измениться
02ДанныеНа чём проверяем
03КритерииЧто считаем качеством
04ЭкономикаЧто сравниваем с текущим процессом
05ОшибкиКак обнаруживаем и исправляем
06РешениеКогда масштабируем или останавливаем
ОПЫТ: ИИ-ПРОДУКТ
Coach AI превращает методику в персональный маршрут
Показываем реальный интерфейс вместо абстрактной демонстрации технологии.
ИИ-ПРОДУКТ
Пошаговая работа вместо одного ответа модели
7 шаговгоризонт 1 / 5 / 10 летголосовой диалог
ДОметодика и материалы→ПОСЛЕперсональный AI-маршрут
ВОПРОСЫ
Что обычно важно до пилота
Какие данные потребуются?
Зависит от действия и метрики. На разборе определяем минимально необходимый состав, владельцев, качество и допустимый способ доступа.
Как контролируются ошибки AI-агента?
Через тестовый набор, критерии уверенности, журнал действий, ограничения инструментов, fallback-сценарии и подтверждение человеком для критичных операций.
Можно ли работать с существующими системами?
Да, если их фактические API, права доступа и ограничения позволяют безопасную интеграцию. Конкретный контур подтверждаем после технического разбора.
Кому принадлежат код и данные?
Условия владения и передачи фиксируются в договоре до старта. Исходные данные клиента не становятся собственностью МАСТЕХ.
А если достаточно обычной автоматизации?
Так и скажем. Цель разбора — выбрать минимально достаточное решение, а не продать ИИ любой ценой.
СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ
Найдём сценарий для ИИ — или честно исключим его
Разберём один процесс, данные, риски и способ проверить результат.
Найти сценарий