Внедрение ИИ в бизнес-процессы начинается с одного процесса

С разбора процессов, а не с выбора технологии. ИИ для бизнес-процессов подбирается под задачу, а не наоборот: сначала считаем, где теряется время, потом смотрим, какие ИИ-решения для бизнеса эту задачу закрывают. Смотрим, что повторяется каждый день и съедает время сотрудников, и считаем, сколько часов уходит. Первым берём тот процесс, где эффект виден быстрее всего — обычно это звонки или заявки. Всё сразу не автоматизируем: система должна оставаться управляемой.

LINZA берёт от 65 000 до 350 000 ₽ в зависимости от глубины: один процесс или система целиком. На стоимость влияет число сценариев, интеграции с CRM и телефонией, объём данных. Точную сумму называем после разбора задач — до него любая цифра была бы выдумкой. Окупаемость считается по одному процессу: сколько времени он забирал раньше и во что обходится теперь.

LINZA запускает первый модуль за недели, а не месяцы: отдельный ИИ-агент в мессенджере — за час после согласования задач, речевая аналитика — около трёх недель от старта. Полная система собирается по шагам, каждый следующий модуль подключается к уже работающему.

ИИ-автоматизация бывает двух видов. Готовый сервис работает по своим сценариям и живёт в чужом облаке. Здесь система собирается под ваши процессы и остаётся вашей: доступы, данные и логика у вас. Речевая аналитика, например, распознаёт речь на вашем контуре — аудио не уходит наружу.

Нет. Подключаемся к тому, что уже стоит — Битрикс24, amoCRM, телефония. Замена систем — отдельный проект, и в большинстве случаев она не нужна: дешевле надстроить ИИ над работающим, чем переносить компанию на новое.

Это частая причина провала внедрений, и её стоит обсудить до старта. Работает то, что снимает с людей рутину, а не то, что их контролирует: агент забирает сводки, напоминания и документы. Первые недели донастраиваем сценарии вместе с командой.

Тем, у кого процессы не описаны и меняются каждую неделю: автоматизировать хаос нельзя, сначала его надо привести в порядок. Главный риск внедрения — автоматизировать процесс, который и без ИИ работает плохо: скорость вырастет, а ошибки вместе с ней. И тем, кто ждёт результата за неделю без участия своей команды — на калибровку сценариев время нужно в любом случае.

Обновления моделей ломают отлаженные сценарии, процессы в компании меняются, появляются новые задачи. Поэтому после запуска остаётся ведение: LINZA следит за работой, чинит сбои, дорабатывает сценарии. Без этого эффективность системы падает за несколько месяцев.