Запускаем ИИ-агентов в контуре заказчика: документы, сметы, нормативы, производство. Пилот за 4-6 недель на ваших данных, затем сеть из десяти компаний - с метриками, правами и журналом действий.
Все попробовали. Почти никто не досчитал: 86% крупных компаний работают с LLM, но в промышленной эксплуатации - чуть больше половины, а автономных агентов - единицы. Этот разрыв и стал главным рынком 2026-2027 годов.
используют или пилотируют LLM в бизнес-задачах
State of AI Russia 2026вывели ИИ в промышленную эксплуатацию
State of AI Russia 2026имеют полностью автономные и мультиагентные системы
State of AI Russia 2026используют on-prem или гибридное размещение
State of AI Russia 2026называют барьером незрелость процессов и данных
State of AI Russia 2026не видят устойчивого экономического эффекта
State of AI Russia 2026Корпоративный ИИ в России перешёл из стадии хайпа в стадию взросления: компании больше не спрашивают "зачем нам ИИ", они спрашивают, как сделать так, чтобы он приносил деньги. Модель перестала быть преимуществом - преимуществом стали данные, интеграции и владелец процесса.
Восемь направлений, которые в 2026 году внедряют крупные компании. По каждому - наш проект и цифра, которую можно проверить на диагностике.
Сканы, рукописные журналы, наехавшие печати. Распознавание, проверка по шаблону, сборка АОСР и реестров.
Предложения поставщиков в PDF, Excel, Word и фото сводятся в одну таблицу. Расхождения по позициям, объёмам и расценкам - до КС-2.
Прозвон верхней воронки, квалификация, запись на встречу. Разбор звонков и контроль качества без прослушивания вручную.
Контроль качества по фото и видео, СИЗ и запретные зоны на объекте, облёты БПЛА, реестр нарушений со ссылкой на норматив.
RAG по СП, ГОСТ, внутренним СТО, проектной и исполнительной документации. Либо цитата с ревизией, либо "в документах не найдено".
Адаптация новичков, ответы по регламентам, проверка знаний. Меньше зависимости от текучки и опыта конкретного руководителя.
Мониторинг, диагностика, типовые восстановления, эскалация. Каждое действие агента - в журнале, с владельцем и стоимостью задачи.
Прогноз спроса, предиктивное обслуживание, разбор отклонений в отчётности. Сигнал приходит до того, как цифры попали в сводку.
29 процессов в семи блоках. Выберите тему - покажем процессы и волну.
Ответ по СП, ГОСТ и внутренним СТО со ссылкой на пункт
Чек-лист состава, задания, ссылок и версий до выдачи
Объёмы и материалы без ручного переноса
Черновик обоснования по каждому замечанию
Ежедневная сводка: где проект застрял и что сорвётся
АОСР, журналы, схемы и реестры из первички
Реестр "есть / не хватает / просрочено"
Сканы, печати, рукописные журналы - в данные
Разметка по видам работ и этапам, расхождения с графиком
УПД, акты, счета-фактуры, договоры
Расхождения по позициям и расценкам до подписания
Черновик по нормам и индексам
Отклонения и прогноз по критичным работам
КП на бланке, версии расчётов, анализ побед
Сравнение предложений в одной таблице
Отклонения расхода от нормы, статистика брака
Excel, PDF, скан, фото на входе - расчёт на выходе
Разбор тендера и чек-лист "проходим / не проходим"
Типовые вопросы, квалификация, карточка в CRM
Чек-лист рисков и черновики претензий
Разбор звонков и сводка руководителю
СИЗ, запретные зоны, ограждения, реестр нарушений
Дефекты и геометрия изделий по фото и видео
Нормы времени, маршруты, техкарты
Модели и документы на вашем сервере
Один источник правды, ответы строго по документам
80-90% инцидентов закрываются без человека
Что агент делает, кому подчиняется, сколько стоит
Обновление вместе с нормативами и процессами
Проекты, а не презентации. Девять завершённых и два действующих. Названия компаний не раскрываем, если заказчик не дал согласия. Отрасль, задача, решение и цифры - без округления в свою пользу.
Документы поставщиков в PDF, Excel, Word и фото превращаются в смету с лучшими ценами и оценкой поставщика.
Запрос. Внедрить нейросеть, которая обрабатывает большой объём данных и формирует наилучшее предложение и смету.
Решение. Система принимает от поставщиков оценки заказов на материалы в любом виде - PDF, Excel, Word, фотографии, - разбирает их, сводит в единую таблицу, формирует смету с лучшими ценами, проставляет оценку поставщика и выдаёт итоговый отчёт.
Результат. Оперативность обработки документов выросла в 10 раз. За несколько месяцев объём заказов вырос в 3 раза, оборот компании при вложениях в несколько миллионов превысил 100 млн ₽.
Негатив больше не теряется: окраска, агрессивность, категория и очерёдность ответа определяются автоматически.
Запрос. Обрабатывать поток отзывов от членов клуба и отвечать оперативно. До внедрения негативные отзывы оставались без ответа, и клиенты уходили.
Решение. Нейросеть определяет окраску отзыва и степень агрессивности, распределяет по категориям и задаёт очерёдность ответа. Каждому отзыву присваивается маркер настроения, и в соответствии с ним система готовит комментарий.
Результат. Количество негативных отзывов практически снизилось до нуля, число новых контрактов выросло в 2 раза. Через шесть месяцев сеть открыла новый клуб.
Большой массив публикаций и патентных заявок: нужные данные выбираются по параметрам и собираются в отчёт по шаблону.
Запрос. Оперативно обрабатывать научные статьи и патентные заявки и выбирать нужную информацию по заданным параметрам.
Решение. Система обрабатывает большие массивы публикаций и патентов, выявляет нужные данные по параметрам и собирает отчёт по заданному шаблону.
Результат. Обработка данных ускорилась в 10 раз, качество и точность отчётов выросли. Высвободились сотрудники, что дало компании новые ресурсы и позволило оптимизировать расходы.
Анализ тональности, устранение предвзятости, автоматическое редактирование и читаемость - в редакционном процессе.
Запрос. Создать ИИ, который анализирует и редактирует новостные статьи по заданным вводным.
Решение. Алгоритмы анализа текста, включая оценку тональности и устранение предвзятости. Инструменты автоматического редактирования и повышения читаемости встроены в редакционный процесс портала.
Результат. Качество статей выросло в несколько раз. За несколько месяцев посещаемость портала выросла в 4 раза, появилась возможность привлекать рекламодателей.
Агент обучает нового сотрудника и помогает встроиться в процессы. Интегрирован в систему обучения через личный кабинет.
Запрос. Создать наставника в виде нейро-бота для интеграции новых сотрудников в компанию.
Решение. Разработали нейро-агента, который обучает нового сотрудника и помогает ему встроиться в процессы. Интегрировали в систему обучения через личный кабинет.
Результат. Скорость обучения и внедрения новых сотрудников выросла в 2 раза, расходы отдела HR сократились.
Компьютерное зрение встроено прямо в сварочную систему и оценивает точность соединения в процессе работы.
Запрос. Определять дефекты на пинах соединителей по заданным параметрам.
Решение. Компьютерное зрение встроено прямо в сварочную систему и оценивает точность соединения в процессе работы.
Результат. Точность определения дефектов доведена до 99%, скорость работы системы выросла в 5 раз. Количество заказов на точечную сварку значительно увеличилось.
Генеративные сети собирают изображение с нуля, в том числе в реальном времени: одежда, складки, отблески, фон и позы.
Запрос. Создать виртуальную примерочную и за счёт этого поднять конверсию в продажу.
Решение. Сервис на генеративных сетях - GAN и диффузионные модели - собирает изображение с нуля, в том числе в реальном времени, с проработкой одежды, складок и отблесков. Отдельно настроены работа с фоном и генерация поз.
Результат. Конверсия покупателей выросла. Сервис помог привлечь инвесторов для открытия новых шоурумов.
Покупатель сам собирает конструкцию, получает расчёт и коммерческое предложение - без менеджеров и инженеров.
Запрос. Автоматизировать создание чертежей и расчётов.
Решение. Расширили функционал существующего сайта: потенциальный покупатель сам собирает конструкцию крана, получает расчёт и коммерческое предложение - без участия сотрудников компании.
Результат. Конверсия продаж выросла примерно в 2 раза за два месяца. Занятость менеджеров и инженеров снизилась, цикл продажи сократился.
Разговор с рядовым сотрудником и с ЛПР, прохождение секретаря, квалификация и назначение встречи.
Запрос. Автоматизировать прозвон верхней части воронки и снизить расходы на обучение менеджеров.
Решение. Голосовой ИИ-агент, по качеству общения неотличимый от человека, ведёт разговор с разными типами клиентов - от рядового сотрудника до топ-менеджера и лица, принимающего решения.
Результат. Прозвоны ускорились в 10 раз. Прохождение секретарей в 5 раз успешнее, чем у живого оператора. Конверсия продаж выросла в 3 раза.
Карточки объектов, CRM, лендинги, квизы, Telegram-боты и агенты, которые отвечают клиенту круглосуточно.
Запрос. Собрать платформу для агентств недвижимости, застройщиков и частных риелторов, в которой продажа объекта ведётся от первого касания клиента до сделки, без ручной работы на каждом шаге.
Решение. Работает не один ассистент, а агентская сеть: карточки объектов и маркетплейс, CRM с воронкой заявок, автоматические лендинги, презентации, квизы, Telegram-боты, ИИ-агенты, видеообзоры и аналитика портфеля. Есть комната сделки, партнёрские продажи, реферальные выплаты и White Label - платформа на домене клиента со своим брендом и тарифами. Оркестрация задач идёт через DeepSeek Harness.
Результат. Платформа работает как продукт: регистрация, тарифы, кредиты на ИИ, White Label для партнёров. Все процессы внутри обслуживает агентская сеть.
Фасадные системы, метрополитен, сложные фасады. Десять юрлиц, свои учётные системы, заводская ERP, портал, файловые серверы и почта - в одном хранилище с разграничением доступа.
Запрос. В холдинге десять компаний, у каждой свои данные: учётные системы, заводская ERP, корпоративный портал с документами и задачами, файловые серверы с проектной и исполнительной документацией, нормативы, договоры, почта. Нужно собрать всё в один контур и сделать так, чтобы сотрудник получал ответ по документам своей компании, а не искал вручную по папкам.
Что разобрали на рабочей сессии. Единый контур для десяти юрлиц с ежедневной сверкой; разграничение доступа между компаниями на правах из домена; сметы в ФЕР/ТЕР как табличная структура, а не текст; чертежи и комплекты документации по шифру, марке, листу и ревизии; исполнительная документация с обязательным указанием ревизии и даты; нормативы с проверкой действующей редакции.
Правило. Ссылка на источник или "не нашёл". В строительной и нормативной теме цена ошибки в СП или в смете слишком высока, поэтому догадка запрещена.
Как устроено. Основа - DeepSeek Harness: задачи ставятся агентам, агенты работают с документами и системами холдинга, результат проверяется человеком на согласованных точках. Порядок: пилот на одной компании с двумя источниками, замер качества на заранее собранном наборе вопросов, затем масштабирование.
Строительный холдинг: фасадные системы, объекты метрополитена, сложные фасады. У каждой из десяти компаний свои данные и свои права. Задача - чтобы сотрудник получал ответ по документам своей компании, а холдинг видел всё.
Сбор из учётной системы, заводской ERP, портала, файловых серверов и почты в одно хранилище с ежедневной сверкой.
Права берутся из домена и проектируются первыми. Пост-фильтрация после поиска - типовая причина утечки.
ФЕР/ТЕР и коммерческие сметы - табличная структура. Ассистент отвечает цифрой и ссылкой на строку, а не пересказом.
В исполнительной документации критичны версия и подпись. Нет ревизии - нет ответа: сослаться на отменённый лист дороже, чем промолчать.
Публичные кейсы рынка для калибровки ожиданий. Свои цифры считаем на диагностике по вашим данным.
GenAI-приложение "Offer Analyst" с BCG и AWS: обработка, оценка и ранжирование предложений поставщиков.
Точность выбора и скорость обработки выросли; публичных цифр нетChatGPT Enterprise и LLM-инструменты: протоколирование, анализ 3D-CT, обучение около 12 000 сотрудников.
85-93% сотрудников отмечают рост продуктивности80+ компаний группы: воркшопы, академия meinGPT, карта из 80+ сценариев использования.
60% компаний в платформе за 3 месяца, 400+ часов экономии в месяцИИ для анализа работы скважин: выявление аномалий по телеметрии.
Время реакции на аномалии сократилось на 75%Автоматизация клиентских запросов и звонков голосовым агентом.
86% исходящих и 57% входящих звонков без человекаГолосовой помощник в контакт-центре: типовые сценарии и запись.
54% трафика, минута диалога в 2,5 раза дешевлеРаботаем фрагментами: берём один участок - документы, сметы или исполнительную документацию, - показываем эффект в цифрах и расширяем контур.
Разбираем процесс, данные и системы. Считаем, где эффект в часах и деньгах, а где его не будет.
Работающий агент на ваших документах и в вашем контуре. Один участок, один-два сценария, измеримый результат.
Подключаем 1С, Bitrix24, ERP, файловые хранилища и почту. Права, журнал действий, отказоустойчивость.
Добавляем процессы и компании. Один собирает, второй проверяет, третий готовит сводку - связка вместо набора ботов.
Обновляем базу знаний и модели вместе с нормативами и процессами. Следим, чтобы качество не падало со временем.
65% рынка уже использует on-prem или гибрид. Для документов, смет и чертежей это единственный вариант, который проходит службу безопасности.
Слой роутинга и бенчмарки на ваших данных: новая модель подключается без остановки процесса.
Порядок эффекта за минуту. Калькулятор показывает верхнюю границу: сколько стоит рутина в документах и сметах сейчас и сколько останется после автоматизации. Формула открыта.
Коэффициент реализации 0,6: не всё высвобожденное время превращается в деньги. Стоимость пилота считается как 2,5 млн ₽ + 12 тыс. ₽ на сотрудника в контуре.
Один участок, один-два сценария, работа на ваших данных, отчёт с метриками.
Интеграции, регламенты, обучение, отказоустойчивость, приёмка по KPI.
Несколько компаний, единый реестр агентов, поддержка и обновление моделей.
Диапазоны по нашему каталогу из 26 решений: медиана промышленного внедрения - 21,5 млн ₽. Точная смета появляется после диагностики, а не до неё. Цены без НДС.
Что спрашивают до старта. Если вопроса здесь нет, задайте его в форме. Отвечаем по существу, без "зависит от задач".
Задать свой вопросНет. Наш принцип - человек остаётся на деньгах, обязательствах и подписи. Агент снимает механическую часть: поиск, извлечение, сверку, сборку черновика. По данным State of AI Russia 2026, 60% компаний готовы поручить ИИ только подготовку рекомендаций, и лишь 40% допускают автоматические действия при низком риске.
По умолчанию нет. Модель, документы и журналы живут на вашем сервере. Если нужен внешний вызов, он идёт только через обезличивающий шлюз: наружу уходит выжимка-JSON без названий, ИНН, фамилий и коммерческих условий. 65% рынка уже использует on-prem или гибрид - это норма для крупного бизнеса.
Пилот - от 3 до 6 млн ₽ и 4-6 недель. В цену входит разбор данных, сборка агента, работа на ваших документах и отчёт с метриками. Пилот покупается без длинного бюджета и заканчивается решением: масштабировать или остановиться.
Три защиты. Первая: ответ только из базы знаний со ссылкой на пункт, иначе "в документах не найдено". Вторая: режим черновика - агент готовит, человек подписывает. Третья: замер качества на заранее собранном наборе вопросов до запуска, а не после. В нормативной теме догадка запрещена.
1С (включая комплексную автоматизацию), Bitrix24 в коробочной версии, ERP заводов, файловые хранилища, корпоративный портал, почта, сканы и фото. Работаем через штатные механизмы и коннекторы, без двойного ввода.
Можно, если данные нечувствительны и задача не требует интеграций. Для документов, смет, чертежей и исполнительной документации мешают три вещи: данные уходят за периметр, нет связи с 1С и ERP, нет гарантии ссылки на действующую редакцию норматива. Поэтому мы строим слой на открытых моделях внутри контура.
До старта фиксируем метрику "как есть": часы на обработку документа, число расхождений, время ответа, доля повторных замечаний. После пилота считаем то же самое на том же наборе. Если цифра не изменилась, мы так и говорим.
Код, документация, база знаний, реестр агентов, регламенты и обученная команда. Мы не привязываем вас к своей подписке: система разворачивается в вашем контуре и может сопровождаться вашими специалистами.
30 минут разговора и 5-10 дней диагностики: где ИИ даст эффект, где нет, и что брать первым. Разберём один процесс на ваших документах, сметах или ИД.
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес начинается с одного процесса: данные, интеграции, права, регламент и метрика. Проект идёт под ключ: диагностика, пилот, интеграция и масштаб. Начинаем с участка, где эффект виден за месяц, и только потом расширяем контур на другие компании.
С диагностики: за 5-10 дней разбираем процесс, данные и системы, считаем эффект в часах и деньгах. Дальше пилот на 4-6 недель: агент работает на ваших документах, качество замеряется на заранее собранном наборе вопросов. Если цифра не изменилась, проект останавливается - это часть договорённости.
Документы, документооборот и исполнительная документация, сметы и КС-2, закупки и предложения поставщиков, нормативы и база знаний, производство и контроль качества, контакт-центр и продажи, HR и ИТ-эксплуатация. Для каждого процесса - свои данные, метрики и ограничения.
Код, база знаний, реестр агентов, регламенты, документация и обученная команда. Модель, документы и журналы живут на вашем сервере, наружу уходит только обезличенный JSON. Это соответствует 152-ФЗ и требованиям службы безопасности.
Пилот - 3-6 млн руб. и 4-6 недель. Внедрение - 12-40 млн руб. и 2-4 месяца. Сеть на несколько компаний - от 40 млн руб. и 6-12 месяцев. Точная смета появляется после диагностики, а не до неё.