Компания продаёт электрооборудование. 65 000 наименований, 10 менеджеров. До консультации они сами внедрили: — AI-бот для клиентов, который подбирает товар из каталога с точностью 99% — ежедневную аналитику работы менеджеров — прогноз оплаты по каждому счёту — анализ звонков Четыре разработчика в штате. Своя база данных. Работает. Пришли не с нуля, а с конкретным запросом: нужна архитектура для шести AI-агентов, которые закроют весь цикл продаж — от заявки до оплаты. Проблема: каждый разработчик строил свой кусок системы отдельно. Общего фундамента нет. При росте нагрузки система упирается в потолок. Бот отвечает клиенту за 40 секунд — для текста терпимо, для голоса нет. Что сделали за полтора часа: 1. Спроектировали единый слой данных. Все шесть агентов работают на одном фундаменте, а не каждый тянет данные из CRM по отдельности. 2. Разобрали с разработчиками ошибки в автоматизации — прямо на экране. Показал приёмы, которые ускоряют бота с 40 секунд до долей секунды. Без замены нейронки, за счёт работы с данными. 3. Передал готовые инструменты: модуль для CRM, пример аналитики звонков, скрипт для работы с таблицами. Цитата руководителя: «Важна правильная методология, чтобы мы не наделали ошибок, которые убьют время на исправление». Команда ушла с архитектурой и планом. Дальше реализуют сами — люди и компетенции есть. Два запроса, с которыми ко мне приходят: «Хочу внедрить AI, не знаю с чего начать». «Внедрили, работает, но не масштабируется». Второй встречается всё чаще. 👉 Записаться на консультацию