Один процесс — от 300 000 ₽ вместо миллиона. Проекты обычно стоят от 300 тысяч до 2 миллионов рублей: цена зависит от числа процессов и интеграций. Первый агент — 2–4 недели после аудита, оплата по этапам, после приёмки каждого.
От 300 000 ₽ вместо миллиона — агент, который закрывает объём работы одного штатного сотрудника.
Разберём один процесс и назовём стоимость по итогам аудита. Аудит процесса — бесплатно.
Оставляя заявку, вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных.
Чем больше процессов отдаём агенту, тем выше стоимость проекта. Начать можно с одного.
1С, CRM, почта, мессенджеры: чем больше систем нужно подключить, тем больше работы.
В облаке или в вашем контуре. По умолчанию серверы внутри России, при повышенных требованиях к ИБ — on-premise или приватное облако.
От объёма зависит и стоимость содержания после запуска.
Разбираем процесс и называем стоимость по его итогам.
Делаем агента под ваш процесс.
Подключаем к тем системам, которые уже есть у компании.
Обучаем вашу команду работать с агентом.
Гарантия действует 3 месяца после запуска.
Сервер и языковая модель — от 3 тысяч рублей в месяц. Сумма зависит от объёма работы агента.
По этапам, после приёмки каждого: вы платите за то, что уже работает.
Один процесс — от 300 тысяч рублей вместо миллиона: разовые вложения в агента, который закрывает объём работы одного штатного сотрудника. Проекты обычно стоят от 300 тысяч до 2 миллионов рублей — в зависимости от числа процессов и интеграций. Точную стоимость называем после бесплатного аудита процесса.
Да. Один процесс — от 300 тысяч рублей вместо миллиона. Первый агент на одном процессе — обычно 2–4 недели после аудита.
Первый агент на одном процессе — обычно 2–4 недели после аудита. Точный срок зависит от процесса и систем, с которыми нужна интеграция: фиксируем его по итогам бесплатного аудита.
По этапам, после приёмки каждого: вы платите за то, что уже работает.
Да, 3 месяца после запуска агента.
Сервер и языковая модель — от 3 тысяч рублей в месяц, сумма зависит от объёма работы агента.
Да. По умолчанию агенты работают на серверах внутри России — Selectel и Yandex Cloud — в соответствии с 152-ФЗ. Если у компании повышенные требования к ИБ, разворачиваем агента в вашем контуре: on-premise или в приватном облаке.
Многие компании теряют время и ресурсы из-за ручных процессов, разрозненных систем и отсутствия автоматизации. Это приводит к ошибкам, задержкам и упущенной прибыли.
Мы помогаем бизнесу избавиться от рутины и сосредоточиться на развитии и росте.
Гарантируем полную защиту корпоративных данных и соответствие регуляторным требованиям.
Все данные сотрудников и процессы обрабатываются на серверах внутри России (Selectel / Yandex Cloud). Полное соответствие требованиям ФЗ-152 «О персональных данных».
Ваши данные НЕ используются для обучения публичных AI-моделей. Передача информации происходит по защищенным протоколам с шифрованием сквозного уровня.
Для компаний с повышенными требованиями к ИБ устанавливаем AI-агентов и MCP-коннекторы внутри локальной инфраструктуры (On-premise) или в приватном облаке.
Безопасное подключение к 1С, Битрикс24 и реестрам законодательства через изолированные API. Возможность работы с локальными LLM-моделями без выхода в зарубежный интернет.
От интеграции с 1С до сложных SQL-запросов на человеческом языке.
Проблема: Базовые нейросети берут устаревшие законы с форумов, так как гос. порталы блокируют ботов.
Решение: Разработали MCP-коннектор для доступа AI к закрытым агрегаторам актуального законодательства.
Результат: 100% достоверные юридические ответы без галлюцинаций.
Проблема: Бухгалтеры тратят часы на рутинное формирование шаблонной отчетности.
Решение: Через API и MCP-коннекторы дали LLM безопасный доступ в 1С. Агент сам тянет данные и заполняет шаблоны.
Результат: Сокращение времени на рутину на 50% (квартальные отчеты, среднесписочная численность).
Проблема: Расчет тайм-трекинга, capacity и синхронизация отпусков занимали до 2.5 дней ручной работы в месяц.
Решение: Настроен AI-агент с доступом к Google Sheets через MCP. Нейросеть ежедневно проверяет статусы отпусков и автоматически пересчитывает загрузку команды.
Результат: Время на аналитику сократилось с 2.5 дней до 20 минут.
Проблема: Продакт-менеджеры тратили часы на анализ конкурентов, написание user stories и сборку прототипов.
Решение: Внедрена система AI-агентов: один ищет решения, второй критикует, третий пишет задачу и автоматически отправляет её в трекер по API. Через Figma MCP AI сам собирает кликабельные прототипы.
Результат: Бесшовный процесс от идеи до готовой задачи с прототипом. Освобождено время для стратегических продуктовых решений.
Проблема: На выгрузку данных по запросам сотрудников тратился минимум месяц работы одного штатного BI-аналитика.
Решение: Настроили LLM для перевода обычного текста в SQL. Пользователь пишет: «Покажи продажи за год», нейросеть пишет код, забирает данные из BI и строит график.
Результат: Высвободился объём работы одной штатной единицы. Мгновенные отчеты для любых отделов без знания SQL.
Пришлём на почту подборку кейсов: какие процессы мы разбирали, сколько времени высвободилось и за счёт чего. Только письмо, без звонка и без обещания связаться.