Много пилотов —
мало масштабирования
Как выстроить ИИ-инфраструктуру, которая
живёт, масштабируется и приносит деньги
Василий Рыжонков
Self AI · Руководитель AI-продуктов
Создал и продал компанию с 350K клиентов.
Системное внедрение ИИ в бизнес.
Автор SELF AI Strategic Leadership Framework.
02 / Экономика
Контекст
Скорость среды выше скорости принятия решений.
Компании оцифровали процессы, но не изменили архитектуру принятия решений.
И именно поэтому цифровизация перестала решать управленческую задачу.
01
Больше данных ≠ лучшие
решения
Объём информации растёт,
но скорость и качество
решений — нет.
02
Ручной анализ вместо системы
Управленцы тратят до 60%
времени на сбор и сверку
данных вручную.
03
Отчёты без картины
Десятки дашбордов,
но ни один не отвечает
на вопрос «что делать?».
02 / Экономика
Иллюзия vs Реальность
Иллюзия (Hype)
«Умный чат-бот» — интерфейс без эффекта
«Внедрили ИИ» — технология ради технологии
«Автоматизация» — без системного результата
80% пилотов умирают в первый год
Реальность (Value)
−30%
18 000
−15%
времени на обработку заявок
часов высвобождено за 6 мес.
операционных затрат
ИИ оценивается не по «умности»,
а по влиянию на деньги и скорость
Мы экономим не часы — мы ускоряем принятие решений на недели и месяцы.
Человек за 30К начинает работать как человек за 70К.
02 / Экономика
Три волны экономического эффекта от ИИ
Эффект нарастает — от экономии времени до конкурентного преимущества
01 Экономика времени
Поиск, согласования, повторяющиеся задачи.
Высвобождение capacity — люди заняты важным.
−30%
времени на рутину 4–8 недель
−15–20%
операционных затрат 3–6 месяцев
02 Снижение затрат и рисков
Меньше ошибок, штрафов, пинг-понга. Человек за 30К работает как за 70К — с контролем.
03 Скорость принятия решений
Данные всегда под рукой. Решение принимается на встрече, а не «на следующей неделе».
Быстрее конкурентов.
× 3–5
ускорение цикла 6–12 месяцев
Совокупный эффект: 50–500+ млн ₽ в зависимости от масштаба.
Ускорение решений — главная валюта.
02 / Экономика
Пять сценариев. Пять живых демо
После каждого — считаем деньги под вашу компанию
Сценарий
Функция
Ключевой эффект
Срок
01 Единая база знаний и поиск
Вся компания
−80% времени на поиск / 2–3 млн ₽/
год
4–6 нед
02 Онбординг сотрудников
HR / Руководители
×4 скорость / −36–110 ч на новичка
4–6 нед
03 Ассистенты отдела продаж
Продажи
2–4 ч/день / КП 3 дня → 20 мин
8–10 нед
04 AI-аналитика и дашборды
HR, IT, бэк-офис
−65% обращений / 48 ч → 3 сек
6–8 нед
05 AI co-pilot для фронт-лайна
Топ-менеджмент
−12 млн ₽/год / 4 ч → минуты
8–12 нед
Именно в этом порядке будем смотреть демо
03 / Кейсы
ЧАсТЬ 1
Горизонтальные решения
Инструменты для всей компании: единая база знаний, поиск, онбординг
03 / Горизонтальные
Корпоративная ИИ-инфраструктура: 3 уровня
От безопасного доступа к моделям — до автономных агентов
01
Фундамент
Self AI Hub
Безопасный корпоративный доступ
к GPT для каждого сотрудника
Снижение рисков:
данные не утекают вовне
Любой сотрудник —
продуктивнее с первого дн
On-premise / облако РФ, ФЗ-152
02
Корпоративные знания
Serenta
Полноценная база знаний по всем
системам компании
Ускорение принятия решений: ответ
за секунды
Повышение управляемости —
единый стандарт
Снижение рисков: актуальные
данные, не устаревшие
03
ИИ-решения
Yalla Copilot
Специализированные решения для
автоматизации бизнес-процессов
Сокращение времени и увеличение
продуктивности
2–4 ч/день возвращаются
сотруднику
Масштабирование без роста штата
Сегодня показываем уровни 02 и 03 в действии
03 / Горизонтальные
Сначала — порядок в знаниях.
Потом — агенты
Почему горизонтальный фундамент — не «хранилище файлов», а основа всей автоматизации
Без фундамента
С фундаментом
Решение ищет КП → не находит
Регламент — версия 2021 года
Не знает, кто эксперт по теме
Результат: агент «слепой»,
ROI — ноль
Единая база подключена, всё актуально
Trust Score: система знает, что правда
Каждый ответ со ссылкой на источник
Результат: агент работает,
ROI — измеримый
Кейс А: единый поиск | Кейс Б: онбординг
02 / Экономика
Единое окно знаний по компании:
от 40 минут (усредненно) к минутам
Serenta объединяет все источники. Система знает, КТО спрашивает — и отвечает персонально.
80%
времени на поиск —
тратится впустую
при текущей системе
4 сек
тот же поиск в Serenta —
с персонализацией
и ссылкой на источник
2–3 млн ₽
экономии в год
при штате 50
сотрудников
Не «сколько вообще отпусков» — а «сколько у меня».
Персональный контекст, не общий RAG.
Кейсы
Единый поиск: от 40 минут к секундам
Кейс А
IT-компания, 200+ сотрудников. CRM + Google Drive + Яндекс.Диск + Bitrix24
БЫЛО
РЕШЕНИЕ
СТАЛО
Документы в 4 системах — ни одна
не знает о другой
80% времени на поиск — звонки,
папки, три версии файла
40 минут на 30-секундную задачу
Serenta
Подключение ко всем источникам
без переноса данных
RAG-поиск по смыслу +
персонализация: знает,
кто спрашивает
Trust Score: актуален / устарел /
требует проверки
0 звонков «где это?»
Вопрос на русском → ответ
персонально для сотрудника
За секунды — ответ из нескольких
источников со ссылкой
Система сходила во внутреннюю
систему и вернула данные
конкретного человека
2–3 млн ₽
экономии/год при 50 чел.
−80% времени на поиск
Кейсы
Каждый новый сотрудник стоит компании
от 110 до 200 часов ещё до первого эффекта
Кейс Б
Два режима: реактивный (сотрудник спрашивает) и проактивный (система ведёт)
110–200 ч
теряется на новом
сотруднике до 1-го
измеримого результата
15 ч/нед
руководитель
объясняет одно и то
же разным новичкам
×4
сокращение времени
онбординга с Serenta —
с 2 месяцев до 5 дней
Реактив: сотрудник спрашивает → ответ.
Проактив: «У тебя 3 дня, а ты ещё не сделал X — иди сделай».
Кейсы
Онбординг отдела продаж: 2 месяца → 5 дней
Кейс В
IT-компания. Новый менеджер. День первый.
БЫЛО
РЕШЕНИЕ
СТАЛО
Знания — в головах, часть
в устаревших папках
Новый сотрудник: лезет в папки —
не находит — пишет коллеге
Руководитель объясняет одно
и то же в пятый раз
Serenta
База знаний: регламент, прайс,
скрипты, матрица партнёров
Персонализация: «кто мой
руководитель», «сколько отпуска»
Проактив: система ведёт
по маршруту и напоминает
о незавершённом
×4 скорость онбординга
День первый: 20 мин — ответы
на 80% типовых вопросов
Система протягивает процесс
до конца: обучение →
ориентирование → встреча
Руководитель: 15 ч/нед → 2–3 часа
только на нетиповое
−36–110 ч
на каждого новичка
−300 ч/год руководителей
22. КЕЙСЫ
Часть 2
Вертикальные решения
Специализированные AI-агенты внутри конкретных бизнес-функций
04 / Вертикальные
Как найти, где ИИ даст максимальный эффект
Четыре шага — от бизнес-юнита до измеримого ROI
Шаг 3
Шаг 4
Шаг 1
Шаг 2
Приоритизация
Считаем ROI до старта
Выбрать бизнес-юнит
Роли и типовые workflow
Критерий: сотрудник
тратит
>30 мин/день на
повторяющееся
И есть данные/документы
для агента.
Время без ИИ ×
количество сотрудников ×
стоимость часа =
измеримый эффект до
начала внедрения.
Где боль сильнее?
Продажи, поддержка, HR,
аналитика?
Кто работает?
Что делает каждый день?
Ищем повторяющиеся
задачи
с чётким входом и
выходом.
Зачем:
рассчитать и оценить эффект
до и после
Зачем:
определить сколько времени
можем сэкономить
Зачем:
определить экономический
эффект в деньгах
Зачем:
определить где запустить пилот
Результат: список приоритетных workflow с ROI-расчётом. Берём в реализацию самые быстрые.
04 / Вертикальные
9 бизнес-юнитов. Десятки workflow
В каждом — задачи, которые AI делает в 5–10× быстрее
Продажи
Подготовка КП из брифа / ТЗ
Квалификация лида в CRM
Follow-up после встречи
Подготовка к переговорам
Анализ конкурента перед сделкой
Поддержка / Service Desk
Ответ на типовые вопросы
Поиск информации по тикет
Эскалация и передача контекст
Классификация обращени
Отчёт по CSAT / SLA
HR / Онбординг
Онбординг нового сотрудник
Ответы на вопросы сотруднико
Подготовка обучающих материалов
Аналитика HR-метрик
Обработка заявок на отпуск
→ 2–4 ч/день/сейлз
→ −65% обращений
→ −50% рутины HR
04 / Вертикальные
9 бизнес-юнитов. Десятки workflow
В каждом — задачи, которые AI делает в 5–10× быстрее
Маркетинг
Создание контента / текстов
Анализ конкурентов
Подготовка брифов для агентств
SEO-аналитика
Мониторинг бренда
Аналитика / BI
Подготовка регулярных отчётов
Ответы на ad-hoc запросы
Дашборды для руководства
Интерпретация аномалий в данных
Прогнозирование
Юридический
Проверка типовых договоров
Поиск прецедентов / регламентов
Подготовка шаблонных документов
Мониторинг законодательства
Compliance
→ 3–5 ч/нед
→ 2–4 ч/отчёт
→ −40% времени юриста
04 / Вертикальные
9 бизнес-юнитов. Десятки workflow
В каждом — задачи, которые AI делает в 5–10× быстрее
IT / Техподдержка
Ответы на типовые IT-вопросы
Диагностика инцидентов
Документация и инструкции
Классификация тикетов
Мониторинг систем и алертов
Закупки / Снабжение
Анализ коммерческих предложений
Сравнение поставщиков
Подготовка технических заданий
Мониторинг условий договоров
Прогнозирование потребностей
Операции /
Проектный офис
Статус-репорты по проектам
Ведение протоколов совещаний
Распределение задач и дедлайнов
Контроль выполнения регламентов
Анализ отклонений от плана
→ 2–3 ч/нед/PM
→ −20% времени на анализ
→ −60% рутины L1
04 / Вертикальные
Отдел продаж: 12 workflow — 2–4 часа в день
Посчитали свои процессы. Вот что получилось.
Workflow
Без AI
С AI
Экономия
01 КП из брифа / ТЗ
3–4 ч
20–30 мин
~3 ч
02 Квалификация лида в CRM
30 мин
5 мин
25 мин
03 Follow-up после встречи
40 45 мин
5 мин
40 мин
04 Подготовка к переговорам
60 мин 1
15 мин
45 мин
05 Поиск информации по клиенту 30 мин
30 мин
3 мин
27 мин
06 Составление письма / оффера
40 мин
7 мин
33 мин
07 Еженедельный отчёт по воронке
2 ч
10 мин
110 мин
08 Анализ конкурента
60 мин
10 мин
50 мин
09 Обновление CRM
30 мин
3 мин
27 мин
10 Подготовка презентации
2 ч
25 мин
95 мин
11 Согласование условий
45 мин
10 мин
35 мин
12 Разбор записи звонка
30 мин
5 мин
25 мин
На 1 сейлза: 2–4 часа в день. При команде 5 чел. и 800 ₽/час = 3,2–6,4 млн ₽/год
Кейс В
27 workflow в отделе продаж.
В 12 из них — сотрудник тратит время впустую
Мы посчитали свои процессы. Вот что нашли.
27
регулярных workflow
в отделе продаж
12
из них AI делает в 10×
быстрее, возвращая 2–4
ч/день каждому сейлзу
3 дня → 20 мин
КП из брифа:
три дня ожидания
заменяет 20 минут агента
За 1 месяц — решения под отдел. 2–4 часа в день возвращаются в продажи.
Кейс В / Telegram-ассистент
Ассистент продаж в Telegram:
бриф → ТЗ → декомпозиция → КП
Продавец отправляет файл клиента → получает готовые документы. Без пинг-понга.
Как обычно делают (и почему не работает)
Как правильно (и почему выживает)
Решение ищет КП → не находит
Продавец лезет в отдельный бот / ChatGPT
Кидает файлы, получает текст
Вручную переносит в CRM, редактирует
Вероятность повторного использования → 0%
Встроено в процесс
Бот задаёт уточняющие вопросы по проекту
Автоматически генерирует ТЗ +
декомпозицию + смету
Результат: .docx и .xlsx готовы к отправке
Данные синхронизируются с CRM
Результат готов — не ждём 7–10 минут в эфире. Показываем готовый результат.
Кейс В / CRM-ассистент
Ассистент в AmoCRM:
апдейтит сделку и ставит задачи
Решение встроено в CRM — органично в процесс. Иначе не выживет.
System of Record — без ИИ
System of Work — с ИИ внутри
Telegram-бот без CRM
Бот скинул результат — никто не знает,
что произошло
Данные не попали в сделку
Руководитель не видит картину
Через месяц ботом никто не пользуется
Решение в AmoCRM
Meeting notes → резюме + задачи + follow-up → в CRM
Решение апдейтит сделку и ставит задачи
автоматически
Руководитель видит актуальную картину
Живёт, потому что встроено в процесс
Любая инфраструктура должна встраиваться в текущие процессы. Иначе не выживет.
Кейс Г
HR и IT тратят 40% времени на ответы,
которые уже есть в документах
Но главное не время. Главное — снижение рисков и качество контроля.
120
типовых вопросов в нед. к HR,
IT и проектному офису
(компания 200+ чел.)
65%
повторяются — их закроет
решение за 3 секунды
без специалиста
30К → 70К
человек за 30К работает как
за 70К — с встроенным контролем
и снижением рисков
Экономия на штрафах, на потенциальных судах с подрядчиками.
Это уже понятные деньги.
Кейс Д
Внутренняя поддержка: снижение рисков + 48 ч → 3 сек
Мелитэк, HR Tech / SaaS, 200+ сотрудников. Bitrix24.
БЫЛО
РЕШЕНИЕ
СТАЛО
Сотрудник создаёт тикет
«заключить договор» — без нужных
деталей
Пинг-понг: «а проверили
контрагента? а доп. согласование?»
— неделя
Новый сотрудник не знает, что
нужно спросить → ошибки
Serenta в Bitrix24
Система сразу задаёт нужные
вопросы (контрагенты?
согласование?)
Автоответ на типовые + встроенный
контроль качества
Нестандартный → эскалация с
черновиком и контекстом
78 из 120 обращений/нед
закрываются автоматически (65%)
Встроенный контроль: человек за
30К работает как за 70К
Снижение рисков: меньше штрафов,
ошибок, пинг-понга
30К → 70К
качество сотрудника
−65% обращений к HR/IT
48 ч → 3 сек время ответа
Кейс Д
12 млн ₽ в год на BI-систему.
А руководитель узнаёт о кассовом разрыве — через неделю
Знакомо? Данные есть, но решения принимаются на вчерашних цифрах.
60–70%
времени аналитиков —
рутинные выгрузки.
Не анализ, а просто
выгрузки.
7 дней
задержка критического
решения.
Совещание → пересчёт →
ещё совещание.
30 сек
тот же отчёт с NLQ —
вопрос на русском языке,
без аналитика
А что если система сама скажет: «Внимание! Кассовый разрыв через 12 дней»?
Кейс Д
AI-аналитика: критические уведомления + рекомендации
ОМК-ЦЕС, металлургия. Замена Tableau. Экономия 12 млн ₽/год.
БЫЛО
Дорогая BI + команда аналитиков.
Каждый отчёт = 2–4 часа ожидания
Совещание: данные не те —
пересчитать. Решение
откладывается на неделю
Критические ситуации (кассовый
разрыв, просадка продаж) — узнают
поздно
−12 млн ₽/год
подготовка КП
РЕШЕНИЕ
Два агента
Агент 1: Бриф/ТЗ →
TG-бот → оценочная вилка →
15 мин на утверждение
Агент 2: Meeting notes →
резюме + задачи + follow-up +
оценка лида → CRM
СТАЛО
КП: черновик за 20–30 мин
вместо 2–3 дней
CRM: 45 мин → 5 мин
после каждой встречи
Данные актуальны на 100%
после каждого контакта
45 мин → 5 мин
обновление CRM
2–4 ч/день
возвращено сейлзу
Итог
Кейс Д / Ускорение
Ускорение управленческого цикла
Чем быстрее принимаешь решения — тем быстрее обгоняешь конкурентов
01
Данные доступны
Всегда актуальные,
не ждём отчёт
02
Проблема видна
Критический алерт
приходит сам
03
Анализ причин
Система объясняет
«почему»
04
Решение принято
Рекомендация +
данные на встрече
05
Действие
Задачи поставлены
сразу
30 сек
2–4 часа
3–7 дней
Мгновенно
1–2 дня
Минуты
7+ дней
На встрече
ещё 3–5 дней
Сразу
Конкурент принимает решение за 2 недели. Вы — за 30 минут.
Это прямое влияние на конкурентоспособность.
05 / Закрытие
Serenta — ваша корпоративная
память и интеллект.
Что умеет платформа и что это даёт бизнесу
Ключевые функции
Единый AI-поиск по всем системам — Bitrix24, 1С,
Яндекс.Диск, Google Drive
Trust Score: система знает, что актуально и кем
подтверждено
ИИ-решения: HR, IT, Sales, Legal — каждое знает
только своё
Карта экспертов: кто в компании знает что и к кому
обращаться
Онбординг-маршруты по ролям — адаптация
Ключевые функции
110 часов в год на сотрудника — возвращаются
в работу
−65% обращений в HR / IT / поддержку — решение
закрывает автоматически
Онбординг: 2 месяца → 5 дней — четырёхкратное
ускорение
Ускорение принятия решений: недели → минуты
−12 млн ₽/год — замена Tableau (кейс ОМК-
Снижение рисков. Ускорение решений. Повышение управляемости. Рост продуктивности.
ДИАГНОСтика
Запись
на диагностическую
сессию по ИИ
05 / Закрытие
Специальные условия для участников вебинара
Только сегодня. Только для тех, кто был в эфире.
Бесплатная диагностика
90 мин
Разбираем ситуацию. 2–3
сценария с быстрым ROI.
Без обязательств.
Карта бизнес-функций
и воркфлоу
Покажем, где в вашей компании
ускорить решения и с чего начать.
Демо-доступ к Serenta
Каждая сессия создаётся с нуля.
Загрузите документы своей
компании. Данные не шарятся.
Запишитесь через QR или форму.
Вот ссылка — регистрируетесь, получаете свой демо-стенд.
Мы сотрудничаем с амбициозными
брендами и людьми.
Создадим великое вместе.
@WiseShifu
Василий Рыжонков
+7 916 004 0315
self.team