Имена клиентов не раскрываем по NDA. Описываем тип бизнеса, какие системы были в контуре, что внедрили и какой получили результат.
Производство БАД · опт · маркетплейсы
Единая ERP с ИИ-агентом: производство, опт и маркетплейсы
Python / FastAPI
PostgreSQL
React
Anthropic / OpenAI
API Wildberries / OZON
1С
Контекст: собственные производства и продажи через интернет-магазин, маркетплейсы, ТВ-шоп и опт. Учёт жил в Google-таблицах, amoCRM и кабинетах площадок. Остатки расходились между Wildberries, OZON и складом, отдел продаж не видел реальных цифр в моменте, а план производства собирали вручную.
Что сделали: собрали с нуля кастомную ERP под специфику БАД — SKU с учётом партий, сроков годности и маркировки, склады, продажи, закупки, производство и кабинеты для дилеров. Двусторонняя интеграция с Wildberries и OZON в реальном времени убрала ситуации «продали то, чего нет на складе». ИИ-прогноз спроса по каждому SKU формирует заявки на производство автоматически, а в дашборде собственника ИИ-агент следит за всей цепочкой и сам сигналит, когда возникает аномалия. 1С оставили только под бухгалтерию.
до 5 млн ₽/мес
прибыли по выручке и марже
real‑time
остатки и заказы WB / OZON
Премиальная косметология · дистрибуция и франшиза
Из дистрибутора — в технологичную AI-платформу
Python
Computer Vision
Anthropic API
Whisper
Telegram Bot API
n8n
Контекст: дистрибутор премиальной косметологии с 20-летней экспертизой, собственной школой для врачей и франшизой кабинетов. Привлечение шло через семинары, вебинары и личные продажи — классические каналы упёрлись в потолок, а уникальная методика бренда не превращалась в цифровой продукт.
Что сделали: оцифровали воронку и увидели, на каких этапах теряются деньги. Подключили ИИ-суфлёра, который подсказывает менеджеру, что и когда сказать, и готовит сообщение клиенту на подтверждение. Сделали публичный лид-магнит — калькулятор состояния кожи по селфи на компьютерном зрении. Для врачей-партнёров собрали ассистента, который генерирует персональное предложение в логике методики бренда, а в кабинетах франшизы запустили голосовое заполнение медкарты. Все звонки записываются и разбираются.
5 → 47%
конверсия на этапах воронки
Сетевой ресторанный бизнес
ИИ-видеоаналитика, которая видит то, что не видит управляющий
YOLO11 / OpenCV
ByteTrack
NVIDIA Jetson (edge)
TimescaleDB
iiko Cloud API
Telegram
Контекст: в сети всё решают скорость подачи и соблюдение стандартов. Управляющий физически не следит за десятками камер на каждой точке, а ручные проверки дают срез раз в месяц, а не картину в моменте.
Что сделали: подключились к камерам и построили компьютерное зрение, которое видит весь путь гостя — когда подошёл хостес и официант, сколько прошло от заказа до подачи, убрали ли стол. На кухне система следит за гигиеной и стандартом подачи, на доставке проверяет комплектность, на баре ловит наливы мимо чека. Видео обрабатывается локально на edge-устройстве, в облако уходят только события без видеопотока — это закрывает вопросы 152-ФЗ. Алерты падают в Telegram и привязаны к столу, чеку и смене через интеграцию с iiko.
Результат
Стандарты сервиса и кухни под непрерывным контролем, а не выборочно. Управляющий получает сигнал в момент, когда что-то идёт не так и это ещё можно исправить, — а не запись для разбора задним числом.
Студия ландшафтного дизайна
Визуализация и смета по одному фото участка
Генеративные модели изображений
LLM
Контекст: между заявкой и коммерческим предложением проходило много времени — выезд, замеры, ручной расчёт сметы. Часть клиентов отваливалась, не дождавшись ответа.
Что сделали: сделали приложение, где клиент загружает фотографии участка, выбирает стиль оформления и сразу получает изображение с готовым дизайном и сметой по каждому растению. То, что раньше требовало выезда и нескольких дней работы дизайнера, теперь происходит за минуты прямо на первом контакте.
Бизнесы с большим объёмом звонков
Голосовые ИИ-агенты: телефон, который сам квалифицирует клиента
Twilio
Whisper / Deepgram
LLM
ElevenLabs
Telegram Bot API
Контекст: живые операторы тонут в однотипных звонках — первичная квалификация, ответы на типовые вопросы, обзвон базы. Дорого, медленно, и персонал выгорает.
Что сделали: запустили голосовых ИИ-агентов на обычных телефонных номерах — они принимают и совершают звонки живым голосом, ведут диалог по сценарию и квалифицируют клиента до того, как его возьмёт менеджер. Рядом собрали Telegram-ботов, которые принимают заявки, подбирают варианты под запрос и собирают отзывы прямо из голосовых сообщений.
Результат
Рутинные звонки закрывает машина, живые сотрудники подключаются только там, где действительно нужен человек, — и освобождаются под сложные и дорогие задачи.
Медтех · университетский проект
Компьютерное зрение для считывания медицинских тест-полосок
Python
Computer Vision
Мобильная съёмка
Контекст: результат экспресс-тестов считывается глазом оператора, и интерпретация зависит от человека, освещения и условий съёмки. Это даёт разброс и снижает воспроизводимость результата.
Что сделали: построили систему компьютерного зрения, которая распознаёт тест-полоску по фото и переводит её в численный результат по единому алгоритму — независимо от того, кто и в каких условиях делает снимок.
Результат
Стабильное считывание результата вместо субъективной оценки на глаз — меньше человеческого разброса между операторами и выше воспроизводимость.
Производство · промышленная автоматизация
Настройка промышленного ПО и мониторинг оборудования на линии
Red Lion Crimson 3
HMI-панели
Весовые контроллеры
Промышленные входы (DIO)
Контекст: на производственной линии панель оператора и контроллеры работали как «чёрный ящик»: часть сигналов с оборудования не считывалась, диагностика сводилась к вызову подрядчика, а данные о работе линии нигде не накапливались.
Что сделали: продиагностировали цепочку от датчиков до панели оператора, перенастроили промышленное ПО (Red Lion Crimson), подключили мониторинг весового контроллера и дискретных входов. Подготовили инструкции для электрика и выездного инженера — диагностика теперь выполняется своими силами, без вызова вендора.
Результат
Оборудование линии видно в мониторинге, а не в «чёрном ящике». Диагностика и донастройка — силами своей команды по готовым инструкциям.
