Разработка AI-решений
и автоматизация бизнеса под ключ

Разработка AI-решений под бизнес-задачи: что входит в услугу

Под «разработкой AI-решения под ключ» мы понимаем полный цикл — от первичного аудита процессов и оценки экономической эффективности до запуска в производственном контуре, обучения команды и сопровождения после релиза. В отличие от подключения готовых SaaS-сервисов, индивидуальная разработка позволяет учесть специфику отрасли, регламенты, юридические требования по 152-ФЗ и интеграции с существующими системами компании (CRM, ERP, 1С, BPM).

Каждый проект NeuralOps стартует с трёхдневного AI-аудита, по итогам которого вы получаете письменный отчёт с приоритетами автоматизации, расчётом ROI и архитектурным предложением. Уже на этом этапе мы честно говорим, если AI в конкретной задаче не нужен — заменить его дешевле скриптом или классической ML-моделью.

Какие типы AI-систем мы разрабатываем

• Чат-боты для бизнеса — для квалификации лидов, первой линии поддержки, внутренних сервисов сотрудникам. Работают в Telegram, WhatsApp, на сайте, с интеграцией в CRM и базы знаний.
• RAG-системы — поиск и ответы на основе ваших внутренних документов: регламенты, юридические договоры, тех. документация, протоколы. Защита от галлюцинаций и цитирование источников.
• AI-агенты под ключ — автономные системы, которые сами составляют план и выполняют многошаговые задачи: разбор почты, оформление документов, мониторинг процессов, обработка тикетов.
• GPT в CRM — внедрение LLM в Битрикс24, amoCRM, 1С: авто-классификация лидов, сводки звонков, подсказки менеджерам, прогноз закрытия сделок.

Custom-разработка AI или готовый продукт — что выбрать

Если ваша задача типовая и хорошо ложится на один из готовых модулей в нашем каталоге продуктов — берите готовое: дешевле, быстрее, понятнее. Custom-разработка нужна, когда задача связана с уникальными процессами, нестандартными интеграциями, требованиями к работе в защищённом контуре или к multi-agent архитектуре. На практике в каждом четвёртом проекте мы комбинируем оба подхода: подключаем 1–2 готовых модуля и достраиваем custom-логику поверх.

На какие LLM работают наши AI-решения

Выбор языковой модели зависит от задачи, бюджета на токены и требований к месту размещения. По умолчанию используем GPT-4o, Claude Sonnet и GigaChat для качественных сценариев и GPT-4o mini, Claude Haiku, YandexGPT — для массовых классификаций. Для on-premise и проектов с жёсткими требованиями к 152-ФЗ разворачиваем локальные open-source модели (Llama, Qwen, Mistral) на инфраструктуре клиента. В админ-панели расход на токены виден в режиме реального времени и в рублях — вы всегда знаете, сколько стоит работа AI в проде.

Автоматизация бизнес-процессов с помощью AI

Разработка AI-решений — это, по сути, новое поколение систем автоматизации бизнес-процессов. Раньше автоматизация компаний и предприятий ограничивалась жёсткими сценариями: BPM-системы, RPA-роботы, скрипты в 1С работали только по строго формализованным правилам. С появлением LLM появилась возможность автоматизировать те задачи, где правила нельзя написать заранее: классификация свободного текста, понимание намерений клиента, анализ голоса, поиск по неструктурированным документам.

Под «ИИ-автоматизацией бизнес-процессов» мы понимаем подключение LLM-агентов к существующим процессам компании в роли «удалённого сотрудника на полставки»: AI принимает обращения, классифицирует, заводит карточки, готовит черновики ответов, обогащает данные, мониторит метрики и эскалирует сложные случаи человеку. В отличие от классических систем автоматизации, AI-решение учится на ваших данных за дни, а не месяцы, и не требует переписывать процессы под фреймворк.

Какие бизнес-процессы автоматизирует AI быстрее всего

• Обработка обращений и тикетов: классификация по теме и приоритету, маршрутизация, первичный ответ, эскалация. Снижает нагрузку на первую линию на 40–70%.
• Квалификация лидов и работа с CRM: разбор входящих, заполнение карточек, сводки звонков, подсказки менеджерам, прогноз закрытия сделок.
• Документооборот: извлечение данных из PDF/сканов, формирование договоров и счетов по шаблону, проверка реквизитов, регистрация в 1С.
• Внутренние сервисы для сотрудников: бот по регламентам, помощник по 1С, HR-консультант, поиск по корпоративной базе знаний.
• Аналитика и мониторинг: разбор протоколов и совещаний, выявление аномалий в продажах, дайджесты для руководителя.

Чем разработка AI-автоматизации отличается от типовых BPM-систем

Внедрение классических BPM-платформ (Camunda, ELMA, Bizagi) требует моделирования всех процессов в нотации BPMN, согласования с бизнес-юнитами и многомесячной кастомизации. AI-автоматизация работает иначе: мы анализируем данные процесса (логи, тикеты, переписку, голос), обучаем агента на этих данных и подключаем его поверх существующих систем за 3–6 недель. BPM при этом не противоречит AI — наоборот, два подхода отлично дополняют друг друга: BPM описывает «жёсткий каркас» процесса, AI решает «мягкие» задачи внутри каркаса. Подробнее в разделе автоматизации бизнес-процессов.