26
0
Время руководителя на распределение заявок
Часов в месяц
Контур 02 · Структура и люди · Внедрение ИИ
ИИ там, где он экономит деньги
Не покупка нейросети, а снятие конкретной операционной нагрузки. Находим участки, где ИИ реально экономит время и деньги, проверяем на пилоте и встраиваем в рабочий процесс с метриками.
- 6–10 недель
- пилот и внедрение
- 2–3
- сценария в процессе
- 70%
- меньше ручной нагрузки
Модели вокруг процесса — сменный слой
Как устроена работа
Где ИИ подключается к вашему процессу
Модель — не вся система, а один слой на конвейере. Акцентом отмечено, куда он встраивается.
-
01 · Процесс
Рабочий поток как есть: люди, шаги, данные, ручные операции.
-
02 · Точка нагрузки
Разбор, поиск, перепроверка, копирование — измеримые часы. Сюда ставим ИИ.
-
03 · Пилот
Сценарий на реальных данных, сравнение с текущей работой на одной выборке.
-
04 · Сценарий в контуре
Прошёл проверку — встроен в процесс с регламентом и эскалацией на человека.
-
05 · Реестр практик
Где модель ошибается и на каких данных. Главный актив — остаётся у вас.
Модельный слой · шаг 02
с чем работаем постоянно — конкретную модель подбираем под данные, контур доступа и цену ошибки
ChatGPT
Claude
Gemini
DeepSeek
Mistral
GigaChat
Алиса
+ под задачу
Что меняется
От разговоров об ИИ — к работающим сценариям
Как сейчас
- ИИ обсуждают, пилят демо, но в процесс ничего не встроено
- Часы уходят на разбор, поиск и перепроверку данных вручную
- Непонятно, где эффект, а где дорогая игрушка
Как станет
- 2–3 сценария работают в реальном процессе
- Эффект посчитан замером «до / после» на одной выборке
- Команда пользуется ими по регламенту без нас
Ключевые показатели
Какие цифры меняются
Диапазоны — ориентиры по нашим проектам. На старте фиксируем вашу исходную цифру и целевую под неё: без базы показатель не работает.
- Ручная нагрузка на участке
- на 70% меньше
- ориентир по проектам
- Уходит на человека
- 15–20%
- ориентир по проектам
- Внедряются только сценарии
- после пилота
- ориентир по проектам
Чтобы цифра держалась, за неё должен кто-то отвечать вознаграждением — это отдельная услуга KPI ролей и мотивация.
Подойдёт ли этот формат вам?
На бесплатной встрече за 45 минут разберём вашу ситуацию и скажем, где ИИ даст деньги, а где пока подождёт.
Доказательства
Так это выглядит в цифрах
Результаты проектов Kairo. Каждая цифра — с периодом и способом расчёта.
2
0
Ручная рутина оператора
Часов в день · экономия: 400+ тыс. ₽/год
Сократили ручную рутину оператора за счет автоматизации
Как получили результат
4,2 ч/день
0,7 ч/день
Время на первичный разбор обращений
Суммарно по группе поддержки, среднее за 4 недели после внедрения
ИИ разбирает входящие обращения, человек решает спорные
Как получили результат
41%
88%
Расхождения, найденные до закрытия месяца
Доля от всех выявленных расхождений за квартал
Проверку первичных документов отдали модели, спорное оставили бухгалтерии
Как получили результат
19%
8%
Доля неликвида в стоимости запаса
Позиции без движения свыше 90 дней, на конец периода
Прогноз спроса вместо закупки по прошлому месяцу
Как получили результат
4%
100%
Доля звонков, прошедших разбор
От общего числа записанных звонков за месяц
Разбор звонков стал сплошным, а не выборочным
Как получили результатБесплатная вводная встреча
Покажем, где ИИ у вас даст деньги
За 45 минут разберём процессы и назовём 2–3 сценария, с которых стоит начать. Если эффект не просматривается — скажем прямо.
-
01
Заявка
Отвечаем в течение рабочего дня и заранее уточняем контекст задачи.
-
02
Встреча 45 минут
Разбираем ситуацию, симптомы и ограничения. Бесплатно и без подготовки.
-
03
Ответ по существу
Говорим, с чего начать, а что сейчас можно не делать.