ИИ для отделов продаж, HR и техподдержки
Помогаем отделам убрать повторяющуюся ручную работу там, где заявки, кандидаты, обращения, документы и CRM живут между мессенджерами, таблицами и внутренними системами. Начинаем с одного понятного процесса, а не с абстрактного внедрения AI во всю компанию.
Где AI помогает отделам
Лучшие первые сценарии обычно находятся там, где команда каждый день повторяет одни и те же действия: классифицирует входящие, ищет информацию, переносит данные, пишет черновики и передает задачу следующему человеку.
Продажи и входящие лиды
AI разбирает заявки из WhatsApp, Telegram, сайта, email или CRM: вытаскивает контакты, продукт, город, срочность и следующий шаг.
Менеджер получает нормальную карточку и подсказку, а не сырой поток сообщений.
HR и рекрутинг
Агент собирает анкету кандидата, проверяет обязательные требования, отвечает на типовые вопросы и передает рекрутеру спорные случаи.
Рекрутер меньше тратит время на первую милю и быстрее видит подходящих кандидатов.
Поддержка клиентов
AI отвечает по базе знаний, собирает детали обращения, понимает когда нужна эскалация, и передает оператору историю с краткой сводкой.
Типовые вопросы закрываются быстрее, а сложные кейсы не застревают в автоматизации.
Документы и back office
Система ищет по инструкциям, договорам, PDF и таблицам, извлекает поля, готовит черновики и показывает источники ответа.
Сотрудники меньше копируют данные руками и быстрее находят актуальное правило.
CRM и статусы
AI помогает заполнять поля, классифицировать обращения, готовить follow-up, менять статусы с подтверждением человека и оставлять журнал действий.
CRM становится ближе к реальному процессу, а не живет отдельно от переписок.
Руководитель и контроль качества
Собираем отчеты по частым темам, ошибкам, ручным передачам, задержкам и местам, где база знаний требует обновления.
Отдел видит не только скорость ответов, но и причины повторяющихся проблем.
Когда отделу нужен кастомный AI
Кастомная разработка оправдана, когда готового бота или CRM-автоматизации уже не хватает: данные живут в нескольких системах, важны роли доступа, язык клиента, качество ответа и момент, когда задачу должен забрать человек.
- Отдел каждый день вручную разбирает заявки, кандидатов, обращения, документы или статусы.
- Нужно связать CRM, WhatsApp, Telegram, email, документы, таблицы или внутренний API.
- AI должен не только отвечать, но и готовить следующий шаг: карточку, черновик, статус, сводку или передачу человеку.
- Руководителю нужны логи, контроль качества и понятные правила, где автоматизация обязана остановиться.
Что входит в разработку
-
Аудит задачи и данных
Смотрим реальные заявки, документы, таблицы и ограничения доступа.
-
Проектирование сценариев
Описываем, где AI отвечает, где действует, где передает задачу человеку.
-
Прототип
Собираем первую рабочую версию на примерах из вашего процесса.
-
Интеграции
Подключаем CRM, мессенджеры, базы данных, документы или внутренние API.
-
Тестирование
Прогоняем реальные диалоги, вопросы и документы, включая неудобные примеры из практики.
-
Запуск
Выводим решение в работу с понятными ролями, журналами и точками контроля.
-
Мониторинг качества
Смотрим ошибки, спорные ответы, эскалации и поведение пользователей.
-
Поддержка и улучшения
Дорабатываем сценарии после запуска, когда появляются живые данные.
Близкие по формату проекты
Эти проекты похожи по типу работы: отделы, заявки, мессенджеры, документы, роли, CRM, ручные передачи и AI-логика поверх реального процесса.
Olzhas — база знаний Magnum
Внутренний AI-ассистент для сотрудников Magnum: спросить на обычном языке — получить ответ из корпоративной базы знаний.
Внутренние коммуникации · LMS · EnterpriseMagnum: уведомления и LMS
Платформа внутренних уведомлений Magnum: напоминания по обучению из LMS и таргетированные корпоративные рассылки по магазинам, отделам и офисам.
AI-инфраструктура · Telegram Mini-App · СобытияKaizen Club · TheNext
AI-инфраструктура бизнес-слёта Маргулана Сейсембая в Абу-Даби — единый Telegram Mini-App: билеты, вход, нетворкинг, AI-аватары и диагностика бизнеса.
Операции · Подключение поставщиковCompass
Сценарий подключения поставщиков для Compass: меньше ручной координации, понятнее шаги и статусы процесса.
Интеграции
Обычно подключаем CRM, WhatsApp, Telegram, email, базы знаний, документы, таблицы, внутренние API и AI-сервисы там, где они действительно снимают нагрузку с отдела.
- CRM
- Telegram
- Google Sheets
- Notion
- Airtable
- 1C
- Bitrix24
- amoCRM
- PostgreSQL
- Supabase
- OpenAI
- Anthropic
- Собственный API
- Векторные базы данных
Безопасность и работа с данными
Проектируем архитектуру под требования клиента: роли, доступы, журналы действий, ограничения на источники данных и проверку ответов
- Не все данные нужно отправлять в публичные модели. Часть логики можно держать в вашей инфраструктуре.
- Доступ к документам и действиям агента можно ограничивать по ролям.
- Для важных решений добавляем human-in-the-loop: AI готовит ответ или черновик, человек подтверждает.
- Тестовую среду отделяем от production, чтобы спокойно проверять сценарии и промпты.
Сроки и стоимость
Стоимость зависит от количества интеграций, качества данных, ролей доступа, объема тестирования и требований к инфраструктуре. Каждый этап оплачивается отдельно.
ИИ-агент
Сценарий, ответы по вашим материалам, передача менеджеру
от 1 000 000 ₸ · 2–4 недели
ИИ в CRM или 1С
Одна функция внутри системы: разбор заявок, черновики ответов, сортировка документов
от 700 000 ₸ · 1–2 недели
Поиск по документам
Ассистент по регламентам и базе знаний, ответ со ссылкой на источник, доступ по ролям, проверочный набор
от 1 500 000 ₸ · 3–5 недель
Сопровождение
Каждый месяц прогоняем проверочный набор, обновляем базу знаний и разбираем спорные ответы
100 000–500 000 ₸ в месяц
Почему azamat.ai
- Начинаем с отдела и процесса, а не с покупки модели или красивой демки.
- Умеем соединять LLM, CRM, мессенджеры, документы, интерфейсы и контроль доступа.
- Проектируем human-in-the-loop там, где ошибка стоит денег, репутации или юридического риска.
- Основатель участвует в архитектуре и спорных продуктовых решениях.
- Есть опыт с HR, поддержкой, базами знаний, уведомлениями, событиями, education и клиентскими процессами.
Часто задаваемые вопросы
Обычно с того, где много повторяющихся входящих: продажи, поддержка, HR или back office. На старте выбираем один сценарий, где можно быстро проверить эффект на реальных данных.
Зависит от процесса. Иногда достаточно агента в WhatsApp или Telegram. Иногда лучше встроить AI в CRM, рабочую панель или внутренний инструмент, чтобы команда не переключалась между окнами.
Да. Работаем поверх систем, которые у вас уже есть: WhatsApp, Telegram, amoCRM, Bitrix24, 1С, Google Sheets, Notion и внутренних API. Перед разработкой проверяем доступы и ограничения каждой интеграции. Сразу фиксируем, что ИИ записывает сам, а что только предлагает сотруднику.
Разделяем доступы по ролям, ограничиваем список источников и записываем действия ИИ в журнал. Для спорных, финансовых, юридических и кадровых решений задаём обязательную передачу человеку. Ошибки разбираем на реальных диалогах и добавляем в тестовый набор.
Владелец процесса, который принимает решения, 30–100 реальных заявок, диалогов или документов, список систем с доступом к их тестовым API, правила передачи человеку и примеры хороших ответов команды. Идеальная база знаний не нужна: проверочный набор собираем вместе.
Обсудим задачу
Опишите отдел, входящий поток и системы, где сейчас живёт работа. Мы предложим один первый AI-сценарий, который можно проверить без большого абстрактного внедрения.
Каждую заявку читаю сам.