AI для бизнеса

Чат-бот для сайта, который отвечает по вашим данным

Покупатель спросил в чате про размер в воскресенье, а ответ увидел в понедельник, когда уже заказал у конкурента. Бот отвечает из вашего каталога и FAQ, а менеджеру передаёт разобранную заявку. За ИИ берёмся только там, где он окупится. Где нет, прямо скажем на разборе.

Направления

Где ИИ для бизнеса окупается — четыре направления

  • Чат-боты и ИИ-ассистенты

    Отвечают клиентам и квалифицируют лиды 24/7 — на сайте, в Telegram, в вашей CRM. Голосовой или телефонный бот — отдельный сценарий под ту же задачу. Это и есть «AI, который работает за вас»: не просто отвечает на FAQ, а доводит лида до менеджера уже разобранным.

    Когда НЕ стоит: если обращений мало и каждое уникально — бот не окупит разработку, скажем прямо.

  • AI-обработка документов и поиск

    Вытягивает данные из накладных, счетов и анкет — без ручного ввода в 1С. И находит нужное по описанию: клиент или менеджер ищет словами по каталогу или базе знаний, а не по точным совпадениям. Самый явный ROI из направлений: данные у вас уже есть, AI остаётся только их прочитать.

    Когда НЕ стоит: если документов несколько в неделю и каждый другого типа — дешевле вводить руками.

  • AI в вашей CRM: оценка лидов

    Помогаем настроить в CRM оценку заявок и их распределение между менеджерами, чтобы горячий лид не лежал в общей куче. Каждый лид с этого сайта проходит через нашу Apros CRM. Оценка заявок и автораспределение есть и в ней, так что настройку знаем изнутри.

    Когда НЕ стоит: если заявок мало и все идут к одному менеджеру — маршрутизировать нечего.

  • AI-интеграции и автоматизация

    Добавляем AI к вашему сайту, CRM или 1С — без переделки с нуля. AI подключается как ещё один сервис поверх того, что уже работает. «Надо всё переписать» — самый распространённый миф; почти всегда это не так.

    Когда НЕ стоит: если системы, к которой подключать, ещё нет — сначала базовая автоматизация, потом AI.

Стоимость

Сколько стоит разработка чат-бота и других ИИ-решений

В стоимость разработки входят разбор задачи, подключение к вашим данным и каналам, проверка на реальных вопросах и запуск. Оплата модели и сопровождение идут отдельно, каждый месяц.

  • 01
    Сценарный чат-бот для сайта
    Кнопки и готовые ответы по вашему FAQ, заявка уходит менеджеру
    15 000 ₴ – 35 000 ₴
    $360 – $8401–2 недели
  • 02
    ИИ-консультант с базой знаний
    Отвечает свободным текстом по вашему каталогу, прайсу и FAQ, незнакомое передаёт человеку
    50 000 ₴ – 150 000 ₴
    $1 200 – $3 6003–6 недель
  • 03
    Сопровождение чат-бота
    Правки ответов, обновление базы, присмотр за диалогами. Токены модели оплачиваете по факту, обычно 1 000–5 000 грн
    3 000 ₴ – 10 000 ₴
    $70 – $240каждый месяц

Цену распознавания документов, умного поиска, прогноза и генерации описаний называем после разбора ваших данных: её определяет их состояние. Пилот ИИ-агента на одном процессе стоит 60 000–120 000 грн. Сумму фиксируем после брифа, оплата поэтапная.

Посчитать под ваш проект

Все направления

Все направления AI — выберите свою задачу

Каждое направление — отдельная страница с примерами и честной границей «когда НЕ стоит».

Реальные сценарии

Как это выглядит в вашей отрасли — задача, действие AI, результат

Продажи и поддержка

  • E-commerce. Клиенты десятки раз в день спрашивают о наличии, размерах и сроках. Бот отвечает из каталога и квалифицирует заявку — менеджер видит разобранный запрос, а не сырой email.
  • Медцентр. Регистратура занята, звонки стоят в очереди. Бот записывает на приём в Telegram круглосуточно — регистратор разгружен, ночная запись не теряется.
  • Услуги и недвижимость. Первый контакт с клиентом — за секунды, а не за час: бот уточняет детали по вашему скрипту и передаёт менеджеру уже тёплую заявку.

Документы и данные

  • Опт и логистика. Менеджер вручную вбивает накладные в 1С. AI вытягивает позиции из PDF или фото — часы ручной работы в день возвращаются в работу, а не в переписывание.
  • Недвижимость. Анкеты и документы клиентов разбросаны по почте и папкам. AI структурирует их в базу — подбор объекта под запрос идёт быстрее.

Поиск и маршрутизация

  • Школа онлайн-курсов. Студенты спрашивают то, что уже есть в материалах. AI-поиск по базе курса отвечает сам — меньше повторных обращений в поддержку.
  • Любой отдел продаж. Все лиды в одной куче, менеджеры разбирают вручную. CRM оценивает заявки и распределяет их между менеджерами, поэтому горячий лид не лежит.

Как это сделано

Почему это работает, а не «ИИ для галочки»

Код под ваши данные и системы

  • Контроль над ответами. RAG: решение сначала сверяется с вашими данными, потом отвечает. Не «обучено» на ваших данных — каждый раз ищет в них факт, прежде чем сказать слово.
  • Подключение к тому, что уже есть. Интегрируем с вашей CRM, 1С, сайтом, Telegram. Ничего не переделываем с нуля — AI подключается как ещё один сервис.
  • Конфиденциальность. Данные клиентов не идут на обучение публичных моделей. Доступы, хранение и NDA — в договоре до старта.
  • Это не «AI» для маркетинга. Apros CRM мы делаем сами, и каждый лид с этого сайта проходит через неё. Берёмся только там, где решение окупится.

Окупится ли?

Не уверены, нужен ли вам AI? Узнаем вместе за 30 минут

Как мы работаем

Пять шагов до запуска AI-решения

  1. Разбор задачи

    Звонок 30 минут: где у вас рутина, какие данные уже есть, какая CRM и каналы. Определяем, нужен ли AI вообще и какое направление запускать первым. На выходе: перечень сценариев + рекомендация стека + ориентировочная вилка по бюджету и срокам.

  2. Прототип на ваших данных

    Собираем MVP на ваших реальных данных: подключаем базу, настраиваем первый сценарий, деплоим в тестовую среду. Вы видите работающее решение, а не презентацию. На выходе: рабочий прототип + первые тестовые прогоны на ваших данных.

  3. Данные из ваших источников

    Загружаем каталог, документы, FAQ, скрипты — то, с чем будет работать AI. Тестируем на живых запросах. Исправляем всё, где решение срабатывает не так. На выходе: база в системе + журнал тестов + список сценариев, где AI передаёт человеку.

  4. Запуск и мониторинг

    Деплой в продакшн: подключение к сайту, Telegram, CRM или 1С. После запуска каждый день просматриваем работу вместе, донастраиваем. На выходе: решение в продакшне + подключённые интеграции + настроенная аналитика.

  5. Поддержка и развитие

    AI не настраивается раз навсегда: меняются данные, цены, растут сценарии. Поддерживаем и развиваем по месячному ретейнеру или почасово. На выходе: актуальная база + регулярный просмотр качества.

Кейсы

Что мы уже сделали

Все кейсы

Частые вопросы

Что бизнес спрашивает о внедрении AI

Разбор

Разберём ваши сценарии на реальных примерах

Подробнее

Что ИИ для бизнеса делает каждый день и где не окупится

Для нас ИИ — это модель, подключённая к вашим данным. Она отвечает клиентам, читает документы, ищет товар по смыслу, считает спрос и пишет черновики описаний. ИИ-ассистент для бизнеса полезен там, где люди каждый день повторяют одно и то же. Ниже пять таких задач, и в каждой мы честно говорим, когда она вам не нужна. Последний раздел о том, с чего начать.

Разработка чат-бота для сайта — что входит в работу

Что бот делает на сайте и когда зовёт менеджера

Бот живёт в виджете на сайте, а если нужно, отвечает и в Telegram. Ответы он берёт из вашего каталога, прайса и FAQ. Перед каждым ответом бот сверяется с базой и ничего не берёт «из головы». Модель на ваших данных не дообучается: поменяли прайс в базе, и бот отвечает по-новому.

Дальше бот уточняет, что нужно человеку: размер, количество, город доставки. Менеджер получает заявку уже разобранной, в CRM или в Telegram. Вопрос, которого нет в базе, сразу уходит человеку, поэтому бот не наговорит клиенту глупостей. Клиенты чаще звонят, чем пишут? Тогда нужен голосовой бот, это другой сценарий. А если вы ещё решаете, зачем бизнесу чат-бот на сайте, начните со статьи.

Сколько стоит чат-бот на заказ и от чего зависит цена

Сценарный бот с кнопками и готовыми ответами стоит 15 000–35 000 грн и запускается за 1–2 недели. ИИ-консультант, который отвечает свободным текстом по базе знаний, обойдётся в 50 000–150 000 грн за 3–6 недель. Цену внутри вилки двигают четыре вещи. Чем больше база (каталог, FAQ, документы), тем дороже. Второй канал, например Telegram рядом с сайтом, тоже добавляет работы, как и интеграция с CRM. И отдельно считаем передачу заявки менеджеру вместе с историей разговора.

Сопровождение идёт отдельной строкой, 3 000–10 000 грн в месяц, плюс токены модели по факту. Сумму фиксируем после брифа, а платите поэтапно, так что отдавать за весь проект вперёд не придётся. Разработка чат-бота для сайта на заказ начинается с брифа: вы описываете сайт, базу и каналы, мы присылаем расчёт. Самый короткий путь к цифре — заполнить бриф онлайн.

Когда чат-бот не нужен

Бот не окупится, если обращений мало и каждое уникально. Ему нечего повторять, а менеджер ответит быстрее. Не стоит начинать и без базы, из которой бот будет отвечать. Сначала нужен хотя бы список вопросов с ответами и актуальный каталог. И если клиенты хотят говорить голосом, текстовый бот им не поможет. В таких случаях начните с порядка в заявках, поставьте простой бот в Telegram или пока не делайте ничего. Мы так и скажем на разборе.

Распознавание документов и накладных с вводом в 1С

Поставщик прислал накладную в PDF или фото, и человек вбивает её в 1С руками. ИИ читает PDF, фото с телефона под углом и всё, что прошло сканирование. Он возвращает ровно те поля, которые вам нужны: номер, дату, контрагента, позиции, суммы, НДС. Данные ложатся в 1С, CRM или Google Sheet под вашу структуру. Бухгалтеру остаётся проверить готовую карточку. С анкетами и договорами то же самое: ФИО, даты, реквизиты и адрес попадают в карточку клиента в CRM.

Обычное оптическое распознавание (OCR) превращает скан в текст, а поля из него достают по шаблону, и система ломается на накладной другого поставщика. ИИ читает содержание, так что новый макет той же накладной его не сбивает. Где модель не уверена в цифре, поле подсвечивается и уходит человеку, остальное проходит само. Каждый документ попадает в журнал: что извлечено и что ушло на проверку. Подробнее о том, как ИИ читает документы, мы написали в блоге.

Распознавание документов начинаем с разбора ваших реальных файлов. Потом пилот на одном типе документа, и только затем остальные. Например, сначала распознавание накладных, а счета и анкеты позже. Цену называем после разбора. Не стоит внедрять, если документов несколько в неделю или каждый раз приходит документ нового типа с другими полями. Новый макет знакомой накладной ИИ разберёт, а вот список полей мы задаём заранее. А если данные уже приходят в цифровом виде, нужна интеграция, а не распознавание.

Умный поиск по каталогу, который понимает слова клиента

Клиент пишет «куртка на весну с капюшоном», а в каталоге товар называется «ветровка демисезонная». Обычный поиск по каталогу сравнивает буквы, выдаёт «ничего не найдено», и клиент уходит. Семантический поиск ищет по смыслу запроса. Он понимает синонимы, описание по назначению и опечатки. Если точного товара нет, он показывает самый похожий. Разбор того, почему поиск не находит товар, есть в отдельной статье.

Технически товар и запрос превращаются в векторы, и поиск берёт те, что ближе друг к другу. Индексируем ваш каталог или базу знаний: материалы школы, ответы поддержки, внутренние регламенты. Студент онлайн-курса находит ответ в материалах сам, вместо того чтобы писать в поддержку.

Умный поиск для сайта выдаёт только то, что у вас есть, и ничего не выдумывает. Добавили товар, и индекс обновляется без переобучения. Журнал показывает запросы без результата, то есть то, чего не хватает в каталоге. Сначала разбираем каталог, потом делаем пилот на ваших проблемных запросах со сравнением «было и стало». Цену назовём после разбора.

Поиск находит и показывает, а решение остаётся за человеком. Если система должна ещё отвечать или действовать сама, это уже ИИ-агенты. А каталогу на несколько десятков позиций хватит обычного поиска с фильтрами.

Прогнозирование спроса и предиктивная аналитика на ваших продажах

Продажи за несколько лет лежат в таблицах, закупку планируют на глаз, а потом списывают остатки. Прогнозирование спроса считает, что и сколько будут покупать, с учётом сезона, дня недели и акций. Аналитика продаж показывает, что приносит маржу и что покупают вместе. По обращениям видно, о чём спрашивают чаще всего, когда пик и где клиенты срываются. Это подсказывает, куда поставить людей и что автоматизировать первым.

Первый шаг — аудит данных: сколько истории, насколько чисто вёлся учёт, есть ли дыры. Часто основная работа в том, чтобы свести 1С, CRM и таблицы в один источник и почистить. Модель проверяем на истории, то есть смотрим, насколько точно она угадала бы уже прошедшие месяцы. Предиктивная аналитика у нас показывает диапазон и границы доверия, а не одну красивую цифру. Результат — дашборд в терминах вашего бизнеса, который пересчитывается на свежих данных. Где хватает обычной статистики, ИИ не навязываем.

Браться за прогноз рано, если учёт не ведётся или истории мало. Для прогнозирования покупательского спроса с сезонностью нужно несколько полных циклов. Тогда совет простой: наладить сбор данных, удобнее всего через внедрение CRM, и вернуться позже.

Генерация описаний товаров и мета-тегов с вычиткой человеком

Тысяча карточек без описаний, пустые мета-теги, каталог нужно перевести на второй язык. Генерация описаний товаров идёт от полей вашей базы и шаблона, где заданы длина, тон и то, что упомянуть обязательно. Сначала пробная партия, вы её утверждаете, потом весь объём. Готовые тексты загружаем обратно в каталог или CMS, копировать по одному не нужно. Тем же способом заполняем мета-теги страниц и делаем базовый перевод карточек. Как это вписывается в запуск магазина, рассказали в статье о том, как наполнить интернет-магазин товарами.

Модель склонна «дофантазировать» характеристику. Поэтому каждый текст вычитывает человек и сверяет с фактами, без исключений. Генерация контента хороша для объёма. Продающий текст, голос бренда и экспертная статья — это копирайтинг, там нужен автор. Google оценивает пользу текста, а не способ его создания, поэтому невычитанный массив мы не публикуем.

С чего начать разработку и что будет с вашими данными

Каждый лид с этого сайта проходит через нашу Apros CRM. В ней AI-агенты с 15+ инструментами работают в пределах прав доступа. Если в системе что-то ломается, первыми это чувствуем мы. Мы работаем с 2016 года и за это время сделали более 500 проектов. Офисы в Харькове и Киеве.

Модели подключаем через API OpenAI или Anthropic на корпоративных условиях, поэтому ваши данные не идут на обучение публичных моделей. Доступы, хранение и NDA фиксируем в договоре до старта. ИИ подключается как ещё один сервис к сайту, CRM или 1С, переписывать систему не нужно. Если задача шире одного сценария, посмотрите на автоматизацию бизнес-процессов.

Разработка AI для бизнеса у нас начинается с разбора на 30 минут. Вы рассказываете, где у вас рутина, а мы говорим, стоит ли за неё браться и с чего начать. Записаться можно в форме сразу под этим текстом.