Соединяем CRM, мессенджеры, базы данных, ERP и LLM в один поток без ручной работы между системами. Собираем на n8n или пишем полностью кастомно — под задачу. После внедрения логику поддерживает ваша команда.
Компании тратят часы в день на ручной перенос данных между почтой, CRM и системой учёта. Каждое лишнее касание — это потерянная заявка или новая ошибка. Автоматизация убирает их.
Лиды идут из Telegram, WhatsApp, email, Instagram и форм на сайте, и часть теряется на стыках. Менеджер видит заявку утром, когда клиент уже ушёл к конкуренту.
Счета, договоры, накладные, резюме. Сотрудник вручную копирует поля из PDF в учётную систему: 15–30 минут на документ, десять в день — до пяти потерянных часов.
Аналитик вечером пятницы сводит данные из ERP, Excel и GA4 в дашборд. Менеджмент видит цифры с задержкой в неделю и решает по устаревшим данным.
HR и бухгалтерия по десять раз в день объясняют, как оформить отпуск или взять справку. За день такие ответы складываются в час, вырванный из настоящей работы.
Процесс идёт от события или расписания до записи в целевой системе — сам, с человеком только на спорных кейсах.
ИИ-сотрудники работают в Telegram, веб-чате или Slack: доступ к базе знаний через RAG, к системам через API.
Разговорные ИИ-агенты и чат-боты для клиентов — отдельная услуга — «ИИ-агенты и чат-боты».
Связки сайт → бот → CRM, где ИИ ведёт клиента от первого касания до сделки.
Кому подходит: B2B SaaS, EdTech, недвижимость, премиум-сегмент.
Архитектуру подбираем под задачу: low-code на готовой платформе, полностью кастомная разработка или комбинация — оркестрация на готовом движке плюс кастомные сервисы для критичных участков.
Когда workflow нужно «понять» неструктурированные данные — запрос, документ, тикет — подключаем RAG: векторный поиск по базе знаний плюс LLM с контекстом.
Любая автоматизация в B2B упирается в два вопроса: что, если она ошибётся, и что, если данные утекут. Ответы на оба заложены в базовую поставку, а не в отдельный пакет. Стандарт OWASP Top 10 for Agentic Applications (2026) называет среди главных рисков превышение полномочий агента и компрометацию цепочки поставок.
Каждый workflow явно описывает, что делает автономно, а что требует человека. Высокорисковые операции — платёж, удаление записи, важное письмо — идут через human-in-the-loop: задача в очередь, ответственный подтверждает.
Каждый узел проверяет входные данные. Структура не та — остановка с алертом, а не тихая ошибка. Retry на HTTP-сбои. Дедупликация, чтобы один тикет или заявка не обрабатывались дважды.
Ответ LLM проходит проверку: JSON-формат, отсутствие персональных данных, confidence score. Низкая уверенность → эскалация. Это сводит к минимуму риск галлюцинаций в боевой среде.
Каждый прогон логируется: входные данные, источники, решения, результат, время. Логи доступны в реальном времени и хранятся для compliance.
Шесть кейсов автоматизации с измеримыми результатами. Полный каталог — в разделе «Кейсы».
Каждая цифра — из проекта, который мы уже запустили. Не «средние по рынку», а реальные результаты.
Цифры из проектов: HR-bot Telegram, HR AI Assistant, Retail Analytics, AI Sales Funnel, Job Scraper.
Откройте этап, чтобы увидеть детали.
Составляем карту процессов, считаем, сколько часов в неделю съедает каждый. Находим узкие места и формируем гипотезы автоматизации. Если автоматизировать пока нечего — так и говорим: хаотичный процесс автоматизация не починит.
Согласовываем стек, интеграции и метрики успеха. Описываем границы workflow: что делает, что нет, как эскалирует. Утверждаем, какие операции автономны, а какие требуют human-in-the-loop. Подписываем технический проект.
Сборка workflow, настройка интеграций, обучение RAG-слоя на базе знаний клиента, тестирование на исторических данных. Итеративная корректировка после прогонов.
Запуск на ограниченном объёме — 10–20% реального трафика. Снимаем метрики, корректируем поведение workflow, постепенно увеличиваем долю. Баги ловим в контролируемом контуре, а не на всём потоке.
Передаём документацию, обучаем вашу команду работе с workflow. Дальше логику можно править самостоятельно. Поддержка — по выбранному пакету.
Все тарифы фиксируем на момент брони. Сверх сметы — только согласованные изменения объёма. ROI-калькулятор оценивает окупаемость для ваших данных за минуту.
На Start подключается по желанию, с Business входит в норму. Берём на себя новые workflow, контроль ошибок и обновления.
при 10 ч рутины в неделю на человека, 14 €/ч · Оценка, не оферта
За пять лет в автоматизации мы видели одни и те же ошибки в десятках проектов. Почти никогда они не про технологию — они про подход. Называем их клиенту на старте и обходим вместе.
Самая частая. Если процесс не описан и плохо работает с людьми — n8n его не починит. Сначала проверяем: процесс воспроизводим? метрики измеримы? данные доступны? Если нет — наводим порядок, потом автоматизируем.
Workflow, который пытается обработать все кейсы сразу, даёт точность 60–65%. Три специализированных под конкретные задачи дают по 90%+ каждый. Декомпозируем всегда.
Workflow, который сразу идёт в продакшн на 100% трафика, ловит баги в открытом контуре. Пилот на 10–20% обязателен, а не опционален.
Workflow без явного human-in-the-loop на критичных операциях рано или поздно ошибётся там, где ошибка стоит дорого. Ответственный должен быть всегда.
Через полгода workflow без документации превращается в чёрный ящик. По договору вы получаете документацию, доступ к исходному коду и обучение команды.
Workflow требует мониторинга. Базы знаний устаревают, API провайдеров меняются, бизнес-логика дрейфует. Без обновления — деградирует. Поддержка не обязательна, но желательна.
Одиннадцать вопросов, которые задают чаще всего. Не нашли свой — напишите CTO или CEO напрямую.
Это передача программе повторяющихся операций между системами: по событию или расписанию она получает данные, обрабатывает по правилам или с помощью ИИ и записывает результат в целевую систему. Цель — убрать ручной перенос данных, ускорить процесс и снизить число ошибок.
Любой воспроизводимый процесс с доступными данными. На практике чаще всего: документооборот и распознавание документов (счета, договоры, резюме), автоматизация маркетинга и продаж, лидогенерация и работа с CRM, отчётность, синхронизация и интеграция систем, типовые HR- и IT-запросы сотрудников. Что не стоит автоматизировать — редкие нестандартные решения, где каждый случай уникален.
Классический RPA — это «экранные роботы», которые имитируют клики человека в интерфейсе. Хрупко: меняется кнопка — ломается робот. Мы работаем на уровне данных и API: workflow на n8n с ИИ-слоем обращается к системам напрямую и принимает решения, а не кликает по пикселям. Это интеллектуальная оркестрация, она устойчивее и понимает контекст. RPA подключаем только там, где у системы нет API.
n8n — это open-source-платформа автоматизации, которую можно развернуть на своих серверах. Отсюда три отличия. Self-hosted — данные не уходят к третьему провайдеру, что критично для регулируемых отраслей. Стоимость — Zapier берёт за каждое выполнение задачи, а с n8n на self-hosted вы платите только за сервер (от $5/мес на Hetzner или DigitalOcean). Гибкость — в n8n можно писать произвольный JavaScript внутри workflow. Make ближе по гибкости, но это тоже закрытая подписка с лимитами операций. Минус — порог входа выше: n8n требует базового технического понимания, Zapier настраивает менеджер за полчаса.
Да. Подключаемся через REST/HTTP API, обмен через БД и файловые шлюзы. Финансовые операции в большинстве проектов лучше оставить внутри ERP — это снижает риск ошибок и упрощает аудит. Workflow подключается «сбоку»: читает данные и передаёт команды на запись через явные шлюзы. Поддерживаем SAP, Oracle, Microsoft Dynamics, NetSuite, Odoo и любые другие системы с открытым API.
Workflow продолжает работать в degraded-режиме. Узел с LLM возвращает ошибку, и срабатывает fallback: передача задачи человеку либо альтернативный провайдер, если он настроен. Например, основной — Claude, резервный — Gemini. Переключение автоматическое по тайм-ауту или коду ошибки.
Для большинства SMB-проектов — от 50 € до 500 € в месяц при типичной нагрузке. Себестоимость токенов клиент оплачивает напрямую провайдеру (OpenAI, Anthropic, Google), мы в эти платежи не встаём. Точную оценку даём на этапе архитектуры, исходя из объёма диалогов и средней длины контекста. Для self-hosted-моделей вместо токенов — стоимость GPU-инфраструктуры.
Да, и это часть базовой поставки. Передаём проект с полной документацией, обучаем вашего человека работе с workflow и интеграциями. Логику дальше можно править самостоятельно. Поддержку с нашей стороны можно оставить как страховку (мониторинг от 250 €/мес) или подключать только когда нужно.
Self-hosted на ваших серверах по умолчанию. Контроль доступа на уровне документов, изоляция тенантов в RAG-слое, audit trail каждого workflow, human-in-the-loop на критичных операциях. Если ваш compliance-офицер задаст конкретные вопросы — мы готовы отвечать.
Автоматизация — это процесс: данные идут по заранее заданному маршруту от события до записи в системе. ИИ-агент — это диалог: бот общается с человеком, отвечает на вопросы, ведёт переписку. На практике они часто работают вместе. Разговорные ИИ-агенты и чат-боты для клиентов — отдельная услуга, см. ИИ-агенты и чат-боты.
Чаще всего с того, что бесит больше всего вашу команду: документооборот, ручной перенос данных, отчёты по выходным, типовые HR-вопросы. Конкретный приоритет — на этапе аудита: считаем часы и выручку, ранжируем по ROI. Иногда самая раздражающая задача оказывается не самой выгодной для автоматизации, и наоборот.
Разберём ваши процессы, найдём 2–3 точки автоматизации с быстрым ROI и пришлём короткий отчёт. Без обязательств, без давления.