Сценарий и метрики
Один процесс, baseline времени/ошибок, целевой KPI после автоматизации.
← Все решения
AI + Workflow
AI-автоматизация
Workflow и интеграции — основа. LLM — точечно, где снимает ручной труд с измеримым эффектом.
AI-автоматизация — это не замена BPM на ChatGPT. Это связка workflow, интеграций и LLM-там, где модель действительно снимает ручной труд: классификация писем, извлечение полей из документов, сборка КП, квалификация лидов.
Bober AI Systems проектирует контуры, где 70–80% логики — детerministic rules и API-вызовы, а LLM — узкий слой с eval и fallback на человека. Так снижаются галлюцинации и стоимость inference.
Типовой стек: n8n или custom Python для оркестрации, CRM/1С webhooks, GigaChat или private LLM для NLP-шагов, очередь сообщений для надёжности. Кейс ELIA: workflow + шаблоны дали основной ROI, AI — для нестандартных формулировок.
Мы начинаем с одного сценария: входящее письмо → классификация → создание задачи в CRM; или скан счёта → OCR + LLM validation → проводка. После измерения эффекта — следующий сценарий.
Production за 3–6 недель. NDA, on-prem LLM — по требованию. Бюджет — от 400 000 ₽.
Если AI не нужен — скажем на Discovery. Часто достаточно n8n + CRM без единого токена LLM.
Когда «просто AI» не работает
- ChatGPT-бот не подключён к CRM — менеджеры дублируют работу
- LLM генерирует тексты, но не запускает действия в системах
- Нет оркестрации: классификация есть, маршрутизация — ручная
- Пилот нельзя измерить — нет метрик до/после
Результат
- Контур automation: триггеры → правила → LLM → действия в CRM/ERP
- n8n или custom workflow с логированием и retry
- Eval-набор для AI-шагов и мониторинг качества
- Документация и передача команде
Подход
Workflow design
Триггеры, ветвления, human-in-the-loop, idempotent actions.
AI-шаги
Prompts, structured output, validation, eval на реальных данных.
Production
Мониторинг, алерты, runbook. Масштабирование на соседние процессы.
AI automation stack
- Trigger layer: webhooks, email, schedule, CRM events
- Orchestrator: n8n / Temporal / custom Python
- Integration layer: CRM, 1C, Telegram, document storage
- AI layer: classification, extraction, generation — с eval
- Observability: logs, metrics, dead-letter queue
Типичный эффект
−50%
ручных шагов в целевом сценарии
3–6 нед.
до production
2–4 мес.
окупаемость
Связанные кейсы
ELIA Suite — изолированные воркспейсы
+32% конверсия quote→заказ
15 воркспейсов без пересечения данных. 87% техзапросов через автоматизацию, −40% нагрузки на SAV, +32% конверсия quote→заказ. ROI за 4 месяца.
Подробнее о проекте →
OCR — извлечение текста из документов
Документы обрабатываются пакетно за минуты вместо часов ручного ввода, снижается доля ошибок при переносе данных и ускоряется закрытие периода.
Подробнее о проекте →FAQ
- n8n или custom код?
- n8n — быстрее для интеграций. Custom — когда нужны SLA, сложная логика или on-prem без SaaS.
- Как контролировать качество LLM?
- Structured JSON output, schema validation, sample eval, эскалация при low confidence.
- Можно без облачного LLM?
- Да. Private GigaChat или self-hosted — стандарт для enterprise.
- Примеры сценариев?
- Классификация тикетов, извлечение реквизитов, генерация КП, квалификация лидов.
- Бюджет?
- От 400 000 ₽ за первый production-сценарий.
- Поддержка?
- SLA на workflow и переобучение prompts — опционально.
Связанные услуги
Контакт
Или оставьте заявку
Workflow и интеграции — основа. LLM — точечно, где снимает ручной труд с измеримым эффектом.