Не «умеем промптить» — 20+ лет процессов и интеграций за спиной. Знаем, как встроить AI в живой контур бизнеса (CRM, 1С, legacy), чтобы он не развалился, а стал ядром.
Три пакета — от карты AI-возможностей до агентных систем и «двух этажей» в оргструктуре.
Карта AI-возможностей вашего бизнеса, дорожная карта с приоритетами и расчётом ROI — точка входа перед любым внедрением.
Берём один процесс под ключ — от диагностики до внедрения — и показываем метрики до и после, прежде чем масштабировать дальше.
Агентные системы под процессы компании, «два этажа» в оргструктуре, RAG- и MCP-платформы — AI как ядро бизнеса, а не надстройка.
Не курс «что такое AI». Обучение привязано к реальным процессам вашей компании и внедрению конкретных агентов — ведёт лично Сергей Ткаченко. Для C-level: стратегия и управление «двумя этажами» в оргструктуре. Для среднего менеджмента: как внедрить AI в отдел и провести команду через изменения.
Четыре шага — от первого разбора до сопровождения. Первые два идут с чёткими условиями.
Разбираем процесс и данные, находим узкие места и точки, где AI реально окупится.
Не продаём «нейросеть». Сначала находим, где утекают часы и деньги, — потом подбираем решение. Иногда лучшее решение вообще не AI.
23 года интеграций: новое решение работает с вашей CRM, ERP и базами, а не живёт отдельно и не ломает прод.
Каждое внедрение начинается с оценки: сколько сэкономит и за сколько окупится. Если не окупается — не берёмся.
Говорим прямо, что AI может и чего не может в вашем случае.
Внедрения в формате было → стало. Каждое считалось по отдаче до старта.
Одна роль совмещала четыре функции и стала узким горлышком всей компании. Вместо найма пятого аналитика мы за 47 дней заменили функции AI-агентами.
Studia CRM — наш собственный интегратор с 12-летней историей: разработка и поддержка модулей для CRM. Используем компанию как живую лабораторию — обкатываем решения на себе, прежде чем предлагать клиентам.
Системный аналитик совмещал четыре функции: ТЗ разработчикам, диагностику сложных случаев, приёмку и тесты, документацию модулей. За год это дало:
Git push с тегом new → агент анализирует изменения кода и интерфейса → через MCP обновляет сайт и публикует знания.
AI читает сквозные логи каждого запроса и указывает причину сбоя. Первая неделя — десяток обращений, каждое разобрано за минуты вместо 1–2 часов разработчика.
AI закрывает часть проверок, включая финальные тесты. План на следующий месяц — довести долю до 90%.
Ошибки настроек → поддержка; падение сервиса → мониторинг; ошибка 500 → разработчик. Первые тесты нашли десятки скрытых проблем: истёкшие токены, зависшие процессы.
Главная работа — не «подключить нейросеть». Модули были на старом SDK, данные лежали в массивах — AI физически не мог понять, что внутри. Большая часть из 47 дней ушла на инженерную подготовку:
AI-агент действует ровно настолько, насколько прозрачны данные, которые вы ему даёте. Поэтому мы не берёмся за проекты без систем, в которые можно встроить решение: сначала процесс и данные — потом AI.
Роль системного аналитика закрыта примерно на 80% за 1,5 месяца. Разгружен бэклог из 70 идей, замороженных годами найм-цикла.
«Магазин в Telegram и MAX для RetailCRM»: код, продуктовая страница и правки — силами AI. Рабочий продукт с оплатой, каталогом и заказами в CRM.
RetailCRM — платформа, для которой мы делаем модули. Нужен был готовый коммерческий модуль-магазин, работающий прямо в мессенджерах и связанный с CRM.
Рабочий продукт в проде: магазин в Telegram и MAX с оплатой и заказами в CRM. Пруф — страница продукта и видеообзор.
AI сгенерировал рабочий код модуля и вносил правки по ходу — от каркаса до деталей поведения.
Описание и продуктовую страницу модуля тоже собрал AI — по фактам о продукте.
Витрина, каталог и приём оплаты внутри Telegram и MAX.
Заказы падают напрямую в RetailCRM — без ручного переноса.
Агент сам проводит аудит страниц по GEO-критериям, вносит правки и отправляет на переиндексацию — десятки страниц без ручной переработки.
Сайт нужно было адаптировать под выдачу в AI-поиске (GEO). Ручная переработка десятков страниц под GEO-критерии — долго и дорого.
Десятки страниц адаптированы без ручной переработки. Фактическая точность и откат — за человеком.
Агент проходит страницы по GEO-критериям и находит, что нужно поправить.
Вносит изменения в разметку и содержание страниц по результатам аудита.
Отправляет обновлённые страницы на переиндексацию.
Факты и возможность отката остаются под контролем человека.
AI-агент структурирует массив материалов: сортирует по актуальности, отсеивает дубли и устаревшее. Механика переносится на любой аналитический разбор.
У собственника накопился большой массив разрозненных материалов. Разобрать вручную не доходят руки — данные лежат мёртвым грузом.
Массив приведён в структурированный вид. Подход переносится на другие разборы данных.
Агент сортирует материалы по актуальности.
Отсеивает дубли и устаревшие версии.
Приводит массив к пригодному для работы виду.
Та же механика — под любой аналитический разбор, до которого не доходят руки.
Покажем, где AI или автоматизация реально сэкономят время и деньги. Без обязательств.
Ответим в течение рабочего дня. Спасибо!