Автоматизация бизнеса
с характером ИИ.

AI-агент читает каждое сообщение, определяет намерение, создаёт сделку в Bitrix24, назначает менеджера и отправляет подтверждение в тот же канал.

1. 1Сбор заявок из всех каналов в единую очередь
2. 2AI-классификатор намерения и срочности

RAG-агент читает актуальный прайс, шаблоны и характеристики клиента, собирает персональный PDF с расчётом. Менеджер только проверяет и отправляет.

1. 1Менеджер пересылает бриф в Telegram-бота
2. 2Агент подтягивает прайс и прошлые КП по клиенту

Модель оценивает каждого лида по 14 признакам (объём, регион, сайт компании, история), присваивает скор и приоритет. Горячие попадают старшим менеджерам.

1. 1Сбор и обогащение профиля лида
2. 2Скоринг по историческим сделкам

Агент собирает контекст по компании из открытых источников, адаптирует питч под роль и индустрию адресата, отправляет серию из 3 касаний с паузами.

1. 1Сегментация списка по ICP
2. 2Обогащение контекста по компании

Система собирает заказ из CRM, тянет справочники, проверяет остатки на складе и выпускает комплект документов одной кнопкой. Отправка клиенту — автоматически.

1. 1Менеджер финализирует сделку в CRM
2. 2Проверка остатков и резерв склада

Пайплайн собирает метрики по расписанию, AI-аналитик пишет комментарий к динамике, отчёт публикуется в Notion с графиками.

1. 1Сбор данных из рекламных кабинетов по cron
2. 2AI пишет краткий комментарий к динамике

Агент-редактор планирует темы, LLM пишет варианты постов под каждую площадку, дизайнер-агент собирает обложки. Человек утверждает в Telegram одной кнопкой.

1. 1Агент-редактор формирует контент-план на неделю
2. 2LLM пишет тексты под тон площадки

Система ночью анализирует CPA и ROAS по всем кампаниям, переставляет ставки, добавляет минус-слова, пересобирает аудитории — утром менеджер видит дайджест изменений.

1. 1Сбор статистики за сутки
2. 2AI-анализ аномалий и точек роста

Агент собирает выдачу, парсит топ-10 конкурентов, генерирует структуру статьи с ключами и рекомендациями, готовит бриф в Google Docs.

1. 1Маркетолог даёт тему и ключ
2. 2Анализ выдачи и конкурентов

Камеры над конвейером + computer vision модель отбраковывают продукт за 80 мс. Дефекты логируются с кадром, оператор видит тренды по сменам.

1. 1Камера снимает каждую единицу на конвейере
2. 2CV-модель классифицирует: ок / брак / сомнительный

Модель прогноза спроса учитывает сезонность, входящий портфель заказов и сроки поставщиков. Рекомендации автоматически формируются в 1С.

1. 1Сбор истории заказов и остатков
2. 2Прогноз спроса на 8 недель вперёд

Датчики вибрации и температуры стримят данные, модель ловит аномалии за 2–5 дней до поломки. Механик получает тикет с рекомендацией заранее.

1. 1Сбор телеметрии со станков
2. 2Детекция аномалий в реальном времени

Оптимизатор учитывает матрицу компетенций, лимиты переработок, пожелания сотрудников. Выдаёт расписание на 2 недели за 1 минуту, мастер правит вручную только edge-кейсы.

1. 1Сбор графика отпусков и компетенций
2. 2Оптимизатор строит расписание

Система стягивает данные из MES, LIMS, ERP и автоматически собирает досье партии с электронной подписью. Аудитор получает готовый пакет за минуту.

1. 1Сбор параметров из MES/LIMS
2. 2Сверка со спецификацией и лимитами

AI-ассистент принимает заявку в мессенджере или по голосу, задаёт уточняющие вопросы, подбирает врача и окно в расписании, бронирует визит.

1. 1Пациент пишет или звонит в клинику
2. 2AI уточняет симптомы и предпочтения

CV-модель предразмечает находки на снимках, LLM собирает черновик заключения по шаблону клиники. Врач валидирует и правит, а не пишет с нуля.

1. 1Исследование попадает в очередь
2. 2CV-модель ищет находки и помечает их

Врач надиктовывает ход приёма, модель транскрибирует, структурирует по разделам (жалобы, анамнез, назначения) и кладёт в МИС на подпись.

1. 1Врач включает запись на приёме
2. 2Транскрипция и выделение структуры

AI напоминает пациенту за 2 дня и за 2 часа в его канале (SMS/WhatsApp/TG), переспрашивает. Если отмена — автоматически предлагает слот ближайшему в листе ожидания.

1. 1Напоминание за 2 дня в предпочтённом канале
2. 2Подтверждение или отмена в 1 клик

Почтовый ящик подключён к пайплайну: PDF и сканы распознаются, поля извлекаются и проверяются по справочнику. Документы уходят в 1С с автопроводками.

1. 1Письмо с вложением падает в inbox
2. 2OCR + LLM-экстрактор полей

Data room грузится в RAG-систему, агенты по разделам (финансы, юридические, HR) собирают сводку, флагают риски и цитируют первоисточник.

1. 1Загрузка data room в систему
2. 2Классификация документов по разделам

Всё проиндексировано в векторной БД, AI-ассистент в Slack отвечает по вопросам сотрудников со ссылками на первоисточник.

1. 1Индексация Confluence, дисков, писем
2. 2Сотрудник спрашивает в Slack

Данные автоматически собираются из 1С клиентов, проверяются на ошибки, собираются декларации и сверочные акты. Специалист валидирует и подписывает.

1. 1Сбор данных из 1С клиентов
2. 2Проверка на аномалии и контрольные соотношения

AI читает резюме, сопоставляет с требованиями, проводит короткий голосовой скрининг в удобное кандидату время, отдаёт рекрутеру короткий лонг-лист.

1. 1Парсинг откликов с hh и LinkedIn
2. 2Матчинг с требованиями вакансии

Агент заводит аккаунты во всех системах по роли, бронирует встречи с наставником, ведёт по чек-листу и отвечает на вопросы о внутренних правилах.

1. 1HR оформляет оффер — запускается пайплайн
2. 2Выдача доступов по матрице ролей

Платформа GoalSync автоматизирует полный жизненный цикл сотрудника: AI-агент ведёт онбординг по персональному чеклисту, отслеживает OKR/KPI, собирает аналитику вовлечённости и управляет оффбордингом.

1. 1Назначение менторов, ролей и задач для новых сотрудников
2. 2AI-агент напоминает о задачах и отвечает на вопросы

Система рассылает опросы по матрице взаимодействий, напоминает молчащим, собирает ответы, готовит отчёт на сотрудника с LLM-саммари и рекомендациями.

1. 1Генерация списков оценивающих
2. 2Рассылка и отработка напоминаний

Агент наблюдает за календарём, тикетами и активностью в рабочих приложениях, предлагает готовые таймшиты на день. Человек только подтверждает.

1. 1Сбор событий из календаря и тикетов
2. 2AI матчит активность с проектами

AI-ассистент отвечает по документации, базе знаний и истории клиента. Простые вопросы — сам, сложные — эскалация оператору с контекстом.

1. 1Клиент пишет в Telegram-канал поддержки
2. 2Бот находит ответ в базе и истории

AI-агент проверяет чек, фото, причину, сверяет с политикой магазина и одобряет возврат до определённой суммы автоматически. Остальные — оператору с рекомендацией.

1. 1Клиент оформляет возврат в кабинете
2. 2AI проверяет условия и фото

Встроенный чат-виджет с AI-агентом отвечает по базе знаний и кейсам компании, собирает бриф (имя, контакт, задачу), автоматически создаёт задачу в Jira и уведомляет в Telegram. При необходимости переключает на живого оператора с сохранением контекста.

1. 1Посетитель открывает чат на сайте
2. 2AI-агент отвечает по базе знаний и собирает бриф

AI-агент ведёт переписку на языке клиента, опирается на единую базу знаний. Эскалация оператору — с переводом обеих сторон в реальном времени.

1. 1Клиент пишет на родном языке
2. 2AI понимает намерение и отвечает

Агент ежедневно кластеризует обращения по темам, выделяет тренды, считает sentiment, даёт weekly-дайджест с примерами и приоритетами.

1. 1Сбор отзывов из всех каналов
2. 2Кластеризация по темам и эмоциям