Автоматизация на AI с измеримым эффектом на OPEX.

Что автоматизирует AI в B2B.

AI-автоматизация даёт измеримый эффект там, где есть повторяющаяся операционная боль. Один и тот же ручной процесс — десятки или сотни раз в день. Ниже — направления с подтверждёнными production-кейсами.

• Автоматизация поддержки — AI-агент закрывает входящие тикеты, эскалирует сложные на человека. Снижение нагрузки 30–70%, CSAT сохраняется
• Автоматизация документооборота — OCR + LLM на договорах, актах, платёжках, заявках. До 95% документов проходят без участия человека при точности >95%
• Автоматизация риск-операций и dispute resolution — scoring + AI-агент на спорные кейсы. Ручная обработка −90%, audit trail сохранён
• Автоматизация ORM и community — классификация упоминаний, репутационный радар, управляемые ответы. Расходы −80–90%
• Автоматизация рутины менеджеров — генерация писем, отчётов, draft-документов, инициация follow-up'ов

Чем отличается автоматизация на AI от RPA.

RPA исполняет жёстко прописанные шаги и ломается при первом отклонении. AI-автоматизация работает с естественным языком, неструктурированными данными и edge cases — но требует evals, guardrails и контролируемой эскалации.

• Гибкость — AI обрабатывает свободные тексты, тикеты, договоры, переписки
• Контекст — RAG подтягивает релевантные данные из ваших баз
• Эскалация — спорные случаи маршрутизируются на человека, не «обрабатываются как-нибудь»
• Adaptability — fine-tune под ваши данные и стиль без переписывания пайплайна
• Observability — точность, латентность, стоимость per request — под контролем

Чего не делаю.

• Не разворачиваю «AI» на конструкторах (n8n, Make, Base44) как production-решение
• Не запускаю боты без unit-экономики, evals и сценариев эскалации
• Не делаю PoC ради PoC — каждый pilot завершается рабочим артефактом
• Не работаю без NDA на чувствительных данных
• Не обещаю «100% автоматизацию» — всегда есть edge cases, требующие человека

FAQ · автоматизация на AI.

Сколько стоит автоматизировать один процесс?
AI Quick Win — от 100k ₽ за 1–4 нед на узкий use-case. Полный pilot — от 800k ₽ за 4–8 нед. Production-интеграция — от 2M ₽ за 2–4 месяца. Точная стоимость — после AI Opportunity Audit (от 200k ₽).

С чего начать, если не понимаем, что автоматизировать?
С AI Opportunity Audit (2–3 нед): карта процессов, бэклог use-кейсов с приоритизацией по ROI, оценка рисков, архитектурный план. На выходе — go/no-go документ с конкретными цифрами.

Если у нас уже есть готовый процесс — можно сразу к делу?
Да — AI Quick Win (1–4 нед, от 100k ₽) даёт production-slice без долгого аудита. Подходит когда use-case очевиден и нужен быстрый эффект.

Какой типовой эффект на OPEX от автоматизации?
В обработанных процессах — снижение OPEX 30–70%. Конкретно для поддержки — 30–70%, для документооборота — до 95%, для риск-операций — до 90%, для ORM/community — 80–90%. Точные цифры под ваш контур — после аудита.

Смежные направления.