Продажи и входящие лиды
AI разбирает заявки из WhatsApp, Telegram, сайта, email или CRM: вытаскивает контакты, продукт, город, срочность и следующий шаг.
Менеджер получает нормальную карточку и подсказку, а не сырой поток сообщений.
AI for departments
ИИ для отделов продаж, HR и техподдержки
Помогаем отделам убрать повторяющуюся ручную работу там, где заявки, кандидаты, обращения, документы и CRM живут между мессенджерами, таблицами и внутренними системами. Начинаем с одного понятного процесса, а не с абстрактного внедрения AI во всю компанию.
AI-агенты, RAG и внутренние инструменты20+ запущенных проектовКоманда за azamat.ai и ТОО Logic Layer
— 01 / ЗАДАЧИ
Где AI помогает отделам
Лучшие первые сценарии обычно находятся там, где команда каждый день повторяет одни и те же действия: классифицирует входящие, ищет информацию, переносит данные, пишет черновики и передает задачу следующему человеку.
HR и рекрутинг
Агент собирает анкету кандидата, проверяет обязательные требования, отвечает на типовые вопросы и передает рекрутеру спорные случаи.
Рекрутер меньше тратит время на первую милю и быстрее видит подходящих кандидатов.
Поддержка клиентов
AI отвечает по базе знаний, собирает детали обращения, понимает когда нужна эскалация, и передает оператору историю с краткой сводкой.
Типовые вопросы закрываются быстрее, а сложные кейсы не застревают в автоматизации.
Документы и back office
Система ищет по инструкциям, договорам, PDF и таблицам, извлекает поля, готовит черновики и показывает источники ответа.
Сотрудники меньше копируют данные руками и быстрее находят актуальное правило.
CRM и статусы
AI помогает заполнять поля, классифицировать обращения, готовить follow-up, менять статусы с подтверждением человека и оставлять журнал действий.
CRM становится ближе к реальному процессу, а не живет отдельно от переписок.
Руководитель и контроль качества
Собираем отчеты по частым темам, ошибкам, ручным передачам, задержкам и местам, где база знаний требует обновления.
Отдел видит не только скорость ответов, но и причины повторяющихся проблем.
— 02 / КОНТЕКСТ
Когда отделу нужен кастомный AI
Кастомная разработка оправдана, когда готового бота или CRM-автоматизации уже не хватает: данные живут в нескольких системах, важны роли доступа, язык клиента, качество ответа и момент, когда задачу должен забрать человек.
- Отдел каждый день вручную разбирает заявки, кандидатов, обращения, документы или статусы.
- Нужно связать CRM, WhatsApp, Telegram, email, документы, таблицы или внутренний API.
- AI должен не только отвечать, но и готовить следующий шаг: карточку, черновик, статус, сводку или передачу человеку.
- Руководителю нужны логи, контроль качества и понятные правила, где автоматизация обязана остановиться.
— 03 / ПРОЦЕСС
Что входит в разработку
Аудит задачи и данных
Смотрим реальные заявки, документы, таблицы и ограничения доступа.
Проектирование сценариев
Описываем, где AI отвечает, где действует, где передает задачу человеку.
Прототип
Собираем первую рабочую версию на примерах из вашего процесса.
Интеграции
Подключаем CRM, мессенджеры, базы данных, документы или внутренние API.
Тестирование
Прогоняем реальные диалоги, вопросы и документы, включая неудобные примеры из практики.
Запуск
Выводим решение в работу с понятными ролями, журналами и точками контроля.
Мониторинг качества
Смотрим ошибки, спорные ответы, эскалации и поведение пользователей.
Поддержка и улучшения
Дорабатываем сценарии после запуска, когда появляются живые данные.
— 04 / КЕЙСЫ
Близкие по формату проекты
Эти проекты похожи по типу работы: отделы, заявки, мессенджеры, документы, роли, CRM, ручные передачи и AI-логика поверх реального процесса.
Olzhas — база знаний Magnum
Внутренний AI-ассистент для сотрудников Magnum: спросить на обычном языке — получить ответ из корпоративной базы знаний.
- Сделано
- Разговорный ассистент, RAG-пайплайн по внутренним документам, админка для команды, сценарии онбординга.
- Стек
- Python backend · RAG · Мультиязычный LLM · Админка
Magnum: уведомления и LMS
Платформа внутренних уведомлений Magnum: напоминания по обучению из LMS и таргетированные корпоративные рассылки по магазинам, отделам и офисам.
- Сделано
- Синхронизация с LMS, уведомления по обучению в Telegram и WhatsApp, эскалация на руководителя, админка для сегментированных рассылок.
- Стек
- Python backend · Telegram · WhatsApp · Интеграции с LMS (Moko, Magnum Space) · Админка
Kaizen Club · TheNext
AI-инфраструктура трёхдневного бизнес-слёта в Абу-Даби — единый Telegram Mini-App, через который проходит каждый участник: от первого клика по билету до материалов после.
- Сделано
- Telegram Mini-App, продающий бот, QR-доступ и умная рассадка, Kai Tinder, AI-диагностика бизнеса с PDF, интерактивные AI-аватары, AI-выжимки выступлений, кастомная админка.
- Стек
- Telegram Mini-App · Telegram Bot · HeyGen · ElevenLabs · Multi-LLM · Stripe + TipTopPay + PayForm · Bitrix CRM
Compass
Сценарий подключения поставщиков для Compass: меньше ручной координации, понятнее шаги и статусы процесса.
- Сделано
- Структурированный onboarding-сценарий, логика внутренних процессов, статусы и интерфейсы для операторов.
- Стек
- Workflow product · Internal tools · Operations
— 05 / ИНТЕГРАЦИИ
Интеграции
Обычно подключаем CRM, WhatsApp, Telegram, email, базы знаний, документы, таблицы, внутренние API и AI-сервисы там, где они действительно снимают нагрузку с отдела.
CRMWhatsAppTelegramGoogle SheetsNotionAirtable1CBitrix24amoCRMPostgreSQLSupabaseOpenAIAnthropiccustom APIvector databases
— 06 / ДАННЫЕ
Безопасность и работа с данными
Проектируем архитектуру под требования клиента: роли, доступы, журналы действий, ограничения на источники данных и проверку ответов
- Не все данные нужно отправлять в публичные модели. Часть логики можно держать в вашей инфраструктуре.
- Доступ к документам и действиям агента можно ограничивать по ролям.
- Для важных решений добавляем human-in-the-loop: AI готовит ответ или черновик, человек подтверждает.
- Тестовую среду отделяем от production, чтобы спокойно проверять сценарии и промпты.
— 07 / СРОКИ
Сроки и формат работы
Быстрый аудит
2-3 рабочих дня, если есть примеры данных и понятный владелец процесса.
Прототип
1-2 недели для узкого сценария с ограниченным набором интеграций.
MVP
3-6 недель, когда нужно подключить рабочие системы и дать доступ команде.
Production
Срок зависит от интеграций, качества данных и требований к безопасности.
— 08 / СТОИМОСТЬ
Стоимость
Стоимость зависит от количества интеграций, качества данных, ролей доступа, объема тестирования и требований к инфраструктуре. Каждый этап оплачивается отдельно.
Discovery
Платный разбор задачи, данных, рисков и первого разумного объема.
Прототип
Проверяем сценарий на малом наборе данных, чтобы не спорить абстрактно.
MVP
Собираем рабочую версию с интерфейсом, интеграциями и базовым контролем качества.
Production система
Доводим до надежной эксплуатации, доступов, журналов и поддержки.
Поддержка
Следим за качеством, исправляем ошибки, добавляем новые сценарии.
— 09 / azamat.ai
Почему azamat.ai
- Начинаем с отдела и процесса, а не с покупки модели или красивой демки.
- Умеем соединять LLM, CRM, мессенджеры, документы, интерфейсы и контроль доступа.
- Проектируем human-in-the-loop там, где ошибка стоит денег, репутации или юридического риска.
- Основатель участвует в архитектуре и спорных продуктовых решениях.
- Есть опыт с HR, поддержкой, базами знаний, уведомлениями, событиями, education и клиентскими процессами.
— 09 / FAQ
FAQ
С какого отдела лучше начать?
Обычно с того, где много повторяющихся входящих: продажи, поддержка, HR или back office. На старте выбираем один сценарий, где можно быстро проверить эффект на реальных данных.
Это отдельный бот или часть нашей CRM?
Зависит от процесса. Иногда достаточно агента в WhatsApp или Telegram. Иногда лучше встроить AI в CRM, рабочую панель или внутренний инструмент, чтобы команда не переключалась между окнами.
Можно ли подключить существующую CRM или базу?
Да, если есть API, экспорт, webhook или другой надежный путь интеграции. На discovery проверяем ограничения, качество данных, права доступа и источник правды.
Как не потерять контроль над ответами AI?
Для рискованных тем добавляем правила эскалации, human-in-the-loop, журналы действий, источники ответа и тестовые примеры. AI помогает, но не должен сам принимать дорогие решения.
Что нужно подготовить к старту?
Лучше всего помогают 30-100 реальных заявок, диалогов или документов, список систем, роли сотрудников, правила передачи человеку и примеры хороших ответов команды.
— 10 / ССЫЛКИ
Обсудим задачу
Опишите отдел, входящий поток и системы, где сейчас живёт работа. Мы предложим один первый AI-сценарий, который можно проверить без большого абстрактного внедрения.