Соединяем CRM, мессенджеры, базы данных, ERP и LLM в один поток без ручной работы между системами. Собираем на n8n или пишем полностью кастомно, под задачу. После внедрения логику поддерживает ваша команда.
Компании тратят часы в день на ручной перенос данных между почтой, CRM и системой учета. Каждое лишнее касание грозит потерянной заявкой или новой ошибкой. Автоматизация убирает их.
Лиды идут из Telegram, WhatsApp, email, Instagram и форм на сайте, и часть теряется на стыках. Менеджер видит заявку утром, когда клиент уже ушел к конкуренту.
Счета, договоры, накладные, резюме. Сотрудник вручную копирует поля из PDF в учетную систему: 15–30 минут на документ, при десяти в день это до пяти потерянных часов.
Аналитик вечером пятницы сводит данные из ERP, Excel и GA4 в дашборд. Менеджмент видит цифры с задержкой в неделю и решает по устаревшим данным.
HR и бухгалтерия по десять раз в день объясняют, как оформить отпуск или взять справку. За день такие ответы складываются в час, вырванный из настоящей работы.
Процесс сам идет от события или расписания до записи в целевой системе, человек нужен только на спорных кейсах.
ИИ-сотрудники работают в Telegram, веб-чате или Slack: доступ к базе знаний через RAG, к системам через API.
Разговорные ИИ-агенты и чат-боты для клиентов вынесены в отдельную услугу: «ИИ-агенты и чат-боты».
Связки сайт → бот → CRM, где ИИ ведет клиента от первого касания до сделки.
Кому подходит: B2B SaaS, EdTech, недвижимость, премиум-сегмент.
Архитектуру подбираем под задачу: low-code на готовой платформе, полностью кастомная разработка или комбинация (оркестрация на готовом движке плюс кастомные сервисы для критичных участков).
Когда workflow нужно «понять» неструктурированные данные (запрос, документ, тикет), подключаем RAG: векторный поиск по базе знаний плюс LLM с контекстом.
Любая автоматизация в B2B упирается в два вопроса: что, если она ошибется, и что, если данные утекут. Ответы на оба заложены в базовую поставку, а не в отдельный пакет. Стандарт OWASP Top 10 for Agentic Applications (2026) называет среди главных рисков превышение полномочий агента и компрометацию цепочки поставок.
Каждый workflow явно описывает, что делает автономно, а что требует человека. Высокорисковые операции (платеж, удаление записи, важное письмо) идут через human-in-the-loop: задача в очередь, ответственный подтверждает.
Каждый узел проверяет входные данные. Если структура не та, будет остановка с алертом, а не тихая ошибка. Retry на HTTP-сбои. Дедупликация, чтобы один тикет или заявка не обрабатывались дважды.
Ответ LLM проходит проверку: JSON-формат, отсутствие персональных данных, confidence score. Низкая уверенность → эскалация. Это сводит к минимуму риск галлюцинаций в боевой среде.
Каждый прогон логируется: входные данные, источники, решения, результат, время. Логи доступны в реальном времени и хранятся для compliance.
Шесть кейсов автоматизации с измеримыми результатами. Полный каталог есть в разделе «Кейсы».
Каждая цифра взята из проекта, который мы уже запустили. Не «средние по рынку», а реальные результаты.
Цифры из проектов: HR-bot Telegram, HR AI Assistant, Retail Analytics, AI Sales Funnel, Job Scraper.
Откройте этап, чтобы увидеть детали.
Составляем карту процессов, считаем, сколько часов в неделю съедает каждый. Находим узкие места и формируем гипотезы автоматизации. Если автоматизировать пока нечего, так и говорим: хаотичный процесс автоматизация не починит.
Согласовываем стек, интеграции и метрики успеха. Описываем границы workflow: что делает, что нет, как эскалирует. Утверждаем, какие операции автономны, а какие требуют human-in-the-loop. Подписываем технический проект.
Сборка workflow, настройка интеграций, обучение RAG-слоя на базе знаний клиента, тестирование на исторических данных. Итеративная корректировка после прогонов.
Запуск на ограниченном объеме: 10–20% реального трафика. Снимаем метрики, корректируем поведение workflow, постепенно увеличиваем долю. Баги ловим в контролируемом контуре, а не на всем потоке.
Передаем документацию, обучаем вашу команду работе с workflow. Дальше логику можно править самостоятельно. Поддержку ведем по выбранному пакету.
Все тарифы фиксируем на момент брони. Сверх сметы оплачиваются только согласованные изменения объема. ROI-калькулятор оценивает окупаемость для ваших данных за минуту.
На Start подключается по желанию, с Business входит в норму. Берем на себя новые workflow, контроль ошибок и обновления.
при 10 ч рутины в неделю на человека, 14 €/ч · Оценка, не оферта
За пять лет в автоматизации мы видели одни и те же ошибки в десятках проектов. Причина почти всегда в подходе, а не в технологии. Называем их клиенту на старте и обходим вместе.
Самая частая. Если процесс не описан и плохо работает с людьми, n8n его не починит. Сначала проверяем: процесс воспроизводим? метрики измеримы? данные доступны? Если нет, наводим порядок, потом автоматизируем.
Workflow, который пытается обработать все кейсы сразу, дает точность 60–65%. Три специализированных под конкретные задачи дают по 90%+ каждый. Декомпозируем всегда.
Workflow, который сразу идет в продакшн на 100% трафика, ловит баги в открытом контуре. Пилот на 10–20% обязателен, а не опционален.
Workflow без явного human-in-the-loop на критичных операциях рано или поздно ошибется там, где ошибка стоит дорого. Ответственный должен быть всегда.
Через полгода workflow без документации превращается в черный ящик. По договору вы получаете документацию, доступ к исходному коду и обучение команды.
Workflow требует мониторинга. Базы знаний устаревают, API провайдеров меняются, бизнес-логика дрейфует. Если его не обновлять, workflow деградирует. Поддержка не обязательна, но желательна.
Одиннадцать вопросов, которые задают чаще всего. Не нашли свой? Напишите CTO или CEO напрямую.
Это передача программе повторяющихся операций между системами: по событию или расписанию она получает данные, обрабатывает по правилам или с помощью ИИ и записывает результат в целевую систему. Цель: убрать ручной перенос данных, ускорить процесс и снизить число ошибок.
Любой воспроизводимый процесс с доступными данными. На практике чаще всего: документооборот и распознавание документов (счета, договоры, резюме), автоматизация маркетинга и продаж, лидогенерация и работа с CRM, отчетность, синхронизация и интеграция систем, типовые HR- и IT-запросы сотрудников. Не стоит автоматизировать редкие нестандартные решения, где каждый случай уникален.
Классический RPA построен на «экранных роботах», которые имитируют клики человека в интерфейсе. Хрупко: поменялась кнопка, и робот сломался. Мы работаем на уровне данных и API: workflow на n8n с ИИ-слоем обращается к системам напрямую и принимает решения, а не кликает по пикселям. Это интеллектуальная оркестрация, она устойчивее и понимает контекст. RPA подключаем только там, где у системы нет API.
Open-source-платформу автоматизации n8n можно развернуть на своих серверах. Отсюда три отличия. Self-hosted: данные не уходят к третьему провайдеру, что критично для регулируемых отраслей. Стоимость: Zapier берет за каждое выполнение задачи, а с n8n на self-hosted вы платите только за сервер (от $5/мес на Hetzner или DigitalOcean). Гибкость: в n8n можно писать произвольный JavaScript внутри workflow. Make ближе по гибкости, но это тоже закрытая подписка с лимитами операций. Минус в том, что порог входа выше: n8n требует базового технического понимания, Zapier настраивает менеджер за полчаса.
Да. Подключаемся через REST/HTTP API, обмен через БД и файловые шлюзы. Финансовые операции в большинстве проектов лучше оставить внутри ERP: так ниже риск ошибок и проще аудит. Workflow подключается «сбоку»: читает данные и передает команды на запись через явные шлюзы. Поддерживаем SAP, Oracle, Microsoft Dynamics, NetSuite, Odoo и любые другие системы с открытым API.
Workflow продолжает работать в degraded-режиме. Узел с LLM возвращает ошибку, и срабатывает fallback: передача задачи человеку либо альтернативный провайдер, если он настроен. Например, Claude основной, Gemini резервный. Переключение автоматическое по тайм-ауту или коду ошибки.
Для большинства SMB-проектов выходит от 50 € до 500 € в месяц при типичной нагрузке. Себестоимость токенов клиент оплачивает напрямую провайдеру (OpenAI, Anthropic, Google), мы в эти платежи не встаем. Точную оценку даем на этапе архитектуры, исходя из объема диалогов и средней длины контекста. Для self-hosted-моделей вместо токенов оплачивается GPU-инфраструктура.
Да, и это часть базовой поставки. Передаем проект с полной документацией, обучаем вашего человека работе с workflow и интеграциями. Логику дальше можно править самостоятельно. Поддержку с нашей стороны можно оставить как страховку (мониторинг от 250 €/мес) или подключать только когда нужно.
Self-hosted на ваших серверах по умолчанию. Контроль доступа на уровне документов, изоляция тенантов в RAG-слое, audit trail каждого workflow, human-in-the-loop на критичных операциях. Если ваш compliance-офицер задаст конкретные вопросы, мы готовы отвечать.
Автоматизация работает с процессом: данные идут по заранее заданному маршруту от события до записи в системе. ИИ-агент ведет диалог: общается с человеком, отвечает на вопросы, ведет переписку. На практике они часто работают вместе. Разговорные ИИ-агенты и чат-боты для клиентов вынесены в отдельную услугу, см. ИИ-агенты и чат-боты.
Чаще всего с того, что бесит больше всего вашу команду: документооборот, ручной перенос данных, отчеты по выходным, типовые HR-вопросы. Конкретный приоритет определяем на этапе аудита: считаем часы и выручку, ранжируем по ROI. Иногда самая раздражающая задача оказывается не самой выгодной для автоматизации, и наоборот.
Разберем ваши процессы, найдем 2–3 точки автоматизации с быстрым ROI и пришлем короткий отчет. Без обязательств, без давления.