Автоматизация Бизнес-процессов
Пять процессов, на которых теряется больше всего рабочего времени.
-> Первые кандидаты на ИИ-автоматизацию.
Обработка входящих заявок
В нерабочее время, в выходные, в пиковые часы. Лиды остывают, пока менеджер дойдёт до письма.
Ответы на типовые вопросы
Одни и те же 30 вопросов клиентов закрывают 80% обращений. Сотрудник тратит на них половину дня.
Счета, акты, сверки
Первичка от контрагентов в свободной форме, разноска вручную, постоянные сверки. Бухгалтер уходит в этой рутине целыми неделями. Это первое, что окупается.
Разбор первички
Накладные, договоры, акты, чеки. Распознать, классифицировать, проверить — и положить туда, куда нужно. Без человека.
Квалификация лидов
Из разных каналов приходит поток. Кто-то готов покупать, кто-то — никогда. Менеджер тратит время на всех одинаково. ИИ — сортирует.
Оптимизация SEO оптимизации
Настройка агентов, которые подбирают ключевые слова, делают новый контент, систематизируют внешние ссылки и делают прозрачной работу с ними.
Локальные и онлайн-модели, разложенные по конкретным болям. Полезно даже если работать со мной не планируете.
Что я делаю
Внедряю ИИ-агентов
Мой подход - один сценарий за один заход. Не «давайте всё автоматизируем» — а последовательно, один за другим берём узкие процессы, где сейчас больше всего рутины, разбираем по кирпичикам, пересобираем предварительно в простую модель автоматизации n8n с визуализацией, которая уже умеет на любом шаге сценария обратиться к языковой модели, только после этого приступаем к внедрению ИИ-агента в реальную систему. Так получается в итоге быстрее, дешевле и предсказуемее, чем когда всё и сразу.
Сопровождаю работу системы
Подключаю новых ИИ-агентов, корректирую архитектуру, настраиваю оркестрацию (взаимодействие агентов), переписываю промты, подбираю языковые модели для каждого ИИ-элемента системы в отдельности (экономия на токенах до 90%), добавляю/корректирую управляющие документы в базе знаний.
Оптимизирую контент под выдачу ИИ
SEO для эпохи ChatGPT и Perplexity. Люди всё чаще ищут не в Яндексе, а в нейронках. Нужно, чтобы они находили вас.
Как работаем
Карта рутины
На старте нужно обозначить проблемные процессы и/или требующую доработки уже частично внедрённую ИИ-систему. По телефону, при встрече, в письме - не важно. Вы описываете в произвольной форме актуальные задачи — я делаю разбор: где автоматизация даёт эффект, где нет, с чего начинать, что/как улучшать, где сделать привязки к kpi. Готовлю к встрече Карту рутины и предварительное ТЗ. ДО ТОГО, как придёт время принимать решение о сотрудничестве, вы уже будете иметь чёткий поэтапный план внедрения, содержащий системный анализ - ЧТО мы будем оптимизировать, ЗАЧЕМ, какие применим ИНСТРУМЕНТЫ.
Пилот на узкий сценарий
Один процесс, два месяца, параллельно с тем, что уже работает. ИИ-контур запускается в shadow-режиме параллельно с вашей командой — ничего не ломая, ничего не заменяя. Сотрудники могут даже не знать, что идёт пилот. Первый платёж в начале, второй — в конце второго месяца, когда видны цифры и можно оценить новый процесс по параллельным kpi.
Решение по результату
Если эффект подтверждён — переводим в основной режим. Если нет — приступаем следующему А/Б тесту, таким образом на этапе разработки отсеиваем неэффективные решения. Доступы и наработки остаются у вас.
Сопровождение
Ежемесячный платёж. Я держу систему живой: обновляю под новые модели, дотачиваю промты, контролирую качество, оптимизирую расходы на токены. Если ваша инфраструктура завязана на зарубежные сервисы — помогу с настройкой защищённого периметра доступа. Это часть сопровождения, а не отдельный счёт.
Почему я
Работаю снаружи компании
Не нарушаю работающие процессы, не навязываю команде своё видение, не вызываю сопротивления. Сначала — данные и результат, потом — решения.
Один человек — одна голова на проект/задачу
Без аккаунт-менеджеров, без испорченного телефона. Со мной можно связаться напрямую и быстро. Максим ИИ-Сервис.
Подписочная модель — выгодная для вас
Внедрение дешевле, чем у разработчиков «под ключ» — потому что я зарабатываю на сопровождении, а не на разовом проекте. Мне выгодно, чтобы система работала годами.
Понимаю реалии 2026 года
Где данные можно класть в облако, где только локально, где нужен защищённый канал. Это ежедневная динамично меняющаяся практика 2026 года.
Частые вопросы
А если ИИ ошибётся и навредит клиенту?
Поэтому пилот идёт в режиме параллельного запуска — ИИ-контур работает рядом с текущим процессом, ничего не ломая. Дальше — human-in-the-loop, эскалация на человека по триггерам, жёсткие рамки в промпте, логирование каждого ответа. К моменту, когда система берёт что-то «в боевом режиме», она уже прошла два месяца проверки на ваших реальных данных.
Где будут лежать данные? У OpenAI? А 152-ФЗ?
Зависит от характера данных. Варианты: GigaChat и YandexGPT — на территории РФ, формально подходят под 152-ФЗ; self-hosted решения (Llama, Qwen, DeepSeek) на вашем сервере — данные вообще не выходят за периметр; гибридные схемы — чувствительное локально, остальное по API. Выбираем не «по моде», а под конкретные требования комплаенса.
Я уже пробовал через n8n или GPTs, не пошло. Чем вы лучше?
Конструкторы хороши для прототипа. Они разваливаются на трёх вещах: длинном контексте, граничных случаях и надёжности под нагрузкой. У меня — кастомная сборка под процесс, с тестами, мониторингом и сопровождением. Это другой класс решения, не «бот за вечер на коленке».
Сколько это стоит и от чего зависит цена?
Три составляющие. Внедрение — фиксированная сумма за пилот, посчитаем после карты рутины. Сопровождение — ежемесячная подписка, размер зависит от масштаба и сложности. Расходы на токены провайдера — прозрачно, пас-тру, без моей наценки. Конкретные цифры — после того, как разберём, что и в каком объёме автоматизируем.
А что если мои сотрудники узнают и начнут саботировать?
Поэтому работаем снаружи компании, в shadow-режиме. Сотрудники могут вообще не знать о пилоте. Не вмешиваемся в их текущие процессы, не переучиваем, не вызываем сопротивления. Сначала — данные и результат. Решения по штату — потом и ваши, не мои.
Что с зарубежными моделями и доступом из России?
OpenAI и Anthropic официально не работают с РФ — это факт, который меняет архитектурные решения. Если задача того требует — есть корректные инженерные подходы к настройке защищённого периметра доступа. Обсуждаем отдельно, после знакомства с вашими процессами и требованиями.
Меня зовут Максим Фёдоров
Внедряю ИИ-агентов и языковые модели в бизнес-процессы малых, средних предприятий и не только. Обслуживаю, ремонтирую, довожу до ума любые ИИ-системы.
В SEO с 2004 года, 100+ проектов.
В бэкграунде — маркетолог, разработчик, оптимизатор, бизнес-консультант — всё в одном. Как инженер, всю жизнь работавший именно с текстом, последние месяцы пребываю в состоянии
профессионального
катарсиса: нам доводится жить и работать в то время, как происходит цивилизационный сдвиг, сравнимый по значимости с изобретением книгопечатания! Что случилось?
Если коротко, благая весть такая:
-> За первые месяцы 2026 года языковые модели одна за другой дозрели до уровня настоящего собеседника — специалиста, профессионала экстра-класса. Мисс Клод, Джипити, мисс Грок
отныне по-настоящему держат логику диалога.
А это значит, что теперь их можно через API встраивать в любой этап процесса,
где раньше требовалось решение живого человека — и собирать из них полноценных ИИ-агентов. Поначалу были сомнения: может это моё субъективное ощущение? Но нет, коллективный разум
сигнализировал о том же...
-> В январе и апреле 2026 года выстреливают opensource-оркестраторы ИИ-агентов — OpenClo и Hermes. Почти моментально лидеры рынка Anthropic, OpenAI и Google
встраивают тот же функционал в свои продукты и API. ИИ-агенты из маркетинговой уловки превращаются в объективно рабочий инструмент. Это поворотный момент в Индустрии —
без приставки «ИИ», без приставки «IT»,
даже без уточнения «технологическая». (И вообще — поворотный момент нашей Цивилизации. Осмыслить его в полной мере мы сможем несколько позже.)
-> Не появился тот великий и ужасный AGI, которым пугали детей. Просто языковые модели тихо, без громких релизов, переступили некий условный порог.
Ещё вчера ИИ-интеграция была технологией уровня робототехники. Сегодня ИИ-агент стал состоявшейся сущностью, отвечающей своему определению.
Этими новыми по-настоящему работающими ИИ-инструментами я теперь оптимизирую ключевые проблемные места в бизнесе, которые с порога видит зоркий насмотренный глаз опытного сеошника. Там, где вчера нужен был человек на рутине,
сегодня справляется грамотно настроенный агент. А классный специалист занимается тем, ради чего его и нанимали.
Презентую свой первый ии-сервис с миссией — решать задачи, в которых применимы LLM. Май 2026 года.
Территориально: Москва, м. Народное Ополчение
Связь
Пишите или звоните напрямую. Параллельно можно через мессенджеры — выберите удобный канал.