Какие задачи автоматизировать ИИ: разбор 15 вариантов

Агентство отдало подрядчику больше 200 тысяч рублей за четыре месяца работы автономного ИИ-продавца. Получило ноль клиентов. Деньги подрядчик не вернул и назвал проект успешным.

В то же время производитель хозблоков поставил бота, который отвечает на входящую заявку за 15 секунд. Десять договоров за первый месяц. До этого в пиковый день приходило 93 обращения, а менеджер успевал ответить первым на 15.

Разница между этими историями не в бюджете и не в подрядчике, а в том, какие задачи автоматизировать вообще стоило. Разбираю 15 автоматизаций, которые бизнес заказывает чаще всего, — каждую с вердиктом. Опора: более 90 компаний, где мы с командой внедряли лично, и 213 компаний, прошедших обучение.

Какие задачи автоматизировать ИИ, определяют четыре шкалы: приживаемость, окупаемость, цена ошибки и порог входа. Из 15 автоматизаций, которые бизнес заказывает чаще всего, шесть можно запускать сегодня, пять работают только с человеком в контуре, две стоит подождать и две не брать вообще. Дальше — каждая с вердиктом, сроком окупаемости и таймлайном по неделям.

Коротко.

• Вердикты по 15 позициям: 6 — внедряй сегодня, 5 — внедряй с контролем, 2 — подожди, 2 — не трогай.
• Рабочий порог отбора: процесс повторяется от 50 раз в месяц. Ниже — настройка и поддержка съедают экономию.
• Ни одна из 11 работающих автоматизаций не начиналась с зелёной первой недели. Три из четырёх провальных — начинались.
• Бот из коробки закрывает около половины обращений поддержки, до 86 % дотягивает только через месяц работы над базой знаний.
• Цепочка агентов из 20 шагов при точности 95 % на шаге проходит целиком в 36 случаях из 100.
• Начать можно за 0 ₽: у 1С:Распознавания первые 250 страниц в год бесплатны, у части конструкторов есть бесплатные тарифы.

Какие задачи автоматизировать: четыре шкалы вместо интуиции

Что автоматизировать в бизнесе, решает не список возможностей и не то, что сильнее раздражает, а четыре шкалы: приживаемость, окупаемость, цена ошибки, порог входа. Каждая измеряется от 0 до 100, и во всех четырёх больше — лучше. Общего балла нет специально: задача может отлично окупаться и при этом быть опасной по цене ошибки, а усреднять это нельзя.

Шкала	Что меряет	Вопрос-проверка
Приживаемость	работает ли через полгода то, что сделали	Кто владелец процесса после запуска и что он будет обновлять?
Окупаемость	как быстро вернутся деньги	Что конкретно перестанут делать руками и сколько это часов?
Цена ошибки	сколько будет стоить, если система наворотит дел	Что случится, если она ошибётся 5 раз подряд и никто не заметит?
Порог входа	насколько дорого и долго готовиться до старта	Что нужно собрать до первого запуска и есть ли это у вас?

Главное правило чтения этих шкал: смотрите не на среднее, а на самую низкую. У скрининга откликов на вакансию приживаемость приличная, но решает не она, а строчка «никогда как единственное основание для отказа». Одна низкая шкала перечёркивает три высокие.

Второй фильтр — по частоте. Рабочий порог: процесс повторяется от 50 раз в месяц. Это правило по моей практике внедрений, а не отраслевая норма: у каждой позиции есть свой минимум (100 звонков, 50 заявок, 100 обращений, 50 откликов, 50 документов), и все они группируются вокруг полусотни повторов. Ниже этого порога настройка и поддержка съедают экономию, и правильный ответ — не автоматизировать, а отменить процесс или упростить.

Пять шагов, которыми это делается на практике:

1. Выпишите процессы, которые повторяются чаще 50 раз в месяц. Не идеи и не «болит», а именно повторы: звонки, заявки, обращения, документы, отклики, встречи.
2. Прогоните каждый по четырём шкалам. Самая низкая шкала — ваш реальный балл.
3. Вычеркните процессы, где цена ошибки высокая, а контроля нет. Не автоматизируйте необратимое без человека на выходе.
4. Возьмите одну задачу и задайте критерий приёмки в цифрах. Не «чтобы работало хорошо», а проверяемое условие, которое пишется до старта и вставляется в договор.
5. Заложите 4–6 недель на калибровку и замеряйте с первой недели. Без метрики «до» вы не докажете эффект «после».

Полная методология с базой знаний и контуром управления разобрана отдельно: как выстроить внедрение ИИ по шагам, а не точечными подключениями.

Что делать вам: выписать три самых частых повтора в компании и ответить на четыре вопроса-проверки из таблицы. Обычно после этого список сокращается до одной задачи, и это правильно.

Все 15 автоматизаций одной таблицей: вердикт, окупаемость, риск

Из 15 автоматизаций шесть получают вердикт «внедряй сегодня», пять — «внедряй с контролем», две — «подожди», две — «не трогай». Вердикт ставится по самой низкой из четырёх шкал, а не по среднему. Сроки окупаемости в таблице — по разобранным внедрениям, «главный риск» — то, на чём эти внедрения ломались чаще всего.

Автоматизация	Вердикт	Окупаемость	Что нужно на входе	Главный риск
Разбор всех звонков менеджеров	🟢 внедряй сегодня	2–3 месяца	записи звонков и телефония	чек-лист калибруется неделями, менеджеры читают систему как слежку
Ответ на входящую заявку за 15 секунд	🟢 внедряй сегодня	недели	один канал приёма заявок	бот уходит в консультацию и теряет тёплого клиента
Заполнение CRM за менеджера	🟢 внедряй сегодня	2–3 месяца	работающая CRM, связанная с телефонией	автозаполнение принимают за факт и двигают мёртвые сделки
База знаний компании с ботом внутри	🟢 внедряй сегодня	полгода	человек, который соберёт и будет вести базу	без владельца база протухает за пару месяцев
Разбор планёрок в задачи	🟢 внедряй сегодня	1–2 месяца	нормальный микрофон в переговорной	задача делается из каждой фразы, трекер забивается мусором
Ввод первичных документов в 1С	🟢 внедряй сегодня	первый месяц	1С и актуальная база контрагентов	номенклатура поставщика не сходится с вашей
Бот на типовых вопросах поддержки	🟡 внедряй с контролем	1,5–3 месяца	база знаний и человек, который её ведёт	на незнакомый вопрос уверенно выдумывает ответ
Карточки товара для маркетплейсов	🟡 внедряй с контролем	первые же карточки	редактор, который проверяет	придуманные характеристики возвращаются возвратами
Отсев нецелевых заявок	🟡 внедряй с контролем	1–2 месяца	критерии целевого клиента, сформулированные словами	первые недели режет хороших клиентов
Скрининг откликов на вакансию	🟡 внедряй с контролем	зависит от потока	поток от 50 откликов в месяц	отсев по формальным признакам, юридический риск
Свои инструменты без программистов	🟡 внедряй с контролем	дни	понимание предмета и источник данных	через полгода автор забыл, как устроено, чинить некому
Полная замена поддержки ботом	🟠 подожди	обещают сразу, на деле откат	большой поток однотипных обращений	клиент не может дойти до человека, мелкая проблема становится скандалом
Команда агентов, работающая без человека	🟠 подожди	непредсказуема	свой инженер и жёсткий потолок расходов	ошибки перемножаются, счёт за сутки ничем не ограничен
Автономный ИИ-продавец до закрытия сделки	🔴 не трогай	не наступает	«ничего», и это главный признак	вы платите за активность, а не за сделки
Холодный обзвон роботом	🔴 не трогай	до первой жалобы	подтверждаемое согласие каждого абонента	жалобы, блокировка номера, штраф за эпизод

Что делать вам: найти в таблице свои три процесса и посмотреть на колонку «главный риск». Если у вас нет ответа, кто этот риск закрывает, автоматизацию рано заказывать.

Шесть автоматизаций, которые можно запускать сегодня

Шесть задач можно запускать сегодня: разбор звонков менеджеров, ответ на заявку за 15 секунд, заполнение CRM, база знаний с ботом, разбор планёрок в задачи и ввод первички в 1С. У всех высокая приживаемость и низкая цена ошибки: если система ошибётся, вы потеряете время, а не деньги клиента. Коробочные решения есть на российском рынке, программист не нужен.

Разбор всех звонков менеджеров

Нейросеть слушает 100 % звонков и оценивает каждый по чек-листу: назвал ли цену, отработал ли возражение, договорился ли о следующем шаге. Деньги возвращаются за 2–3 месяца. Нужны записи звонков и телефония. Порог входа — от сотни звонков в месяц, ниже смысла нет.

Что вскрывается сразу, по данным наших разборов: у дистрибьютора акцию называли в 12 % звонков вместо ожидаемых собственником 60 %. У перевозчика штат аудиторов сократился с 21 человека до 4. Метрики: охват прослушки, конверсия из звонка в сделку, доля звонков с выполненным чек-листом.

Первые две недели работает криво: система плохо слышит марки и артикулы, чек-лист переписывается в среднем трижды.

Тема большая, и по ней есть отдельный разбор: чек-лист из 16 критериев оценки звонка с весами и формулой балла.

Ответ на входящую заявку за 15 секунд

Бот отвечает на заявку мгновенно и круглосуточно, задаёт три уточняющих вопроса и передаёт менеджеру уже тёплый контакт. Вложения отбиваются за недели. Нужен один канал: Авито, мессенджер или сайт. Мимо, если входящих меньше 20 в месяц или если до ответа нужен расчёт.

Кейс, ради которого это стоит ставить первым: производитель хозблоков в пиковый день получал 93 обращения, менеджер успевал ответить первым на 15. После бота — 10 договоров за первый месяц.

🔑 Лайфхак. Задача бота не продать, а определить следующий шаг. Стоит ему начать консультировать по цене и срокам — он путается, и клиент отваливается. Формулировка в ТЗ прямая: не консультировать и не продавать.

Критерий приёмки: за тестовую неделю ни одна заявка не осталась без ответа, среднее время первого ответа меньше минуты, и ни один диалог не ушёл в консультацию по цене или срокам.

Заполнение CRM за менеджера

Система сама пишет в карточку сделки суть разговора, следующий шаг, срок, названные клиентом бюджет и возражения. Срок возврата — 2–3 месяца. Нужна работающая CRM, связанная с телефонией. Если CRM нет вообще — сначала CRM, потом ИИ.

Здесь цифры даны по оценке, а не по замеру: шкалы выведены из практики внедрений, публично подтверждённого кейса нет. Что видно точно: пока карточки пустые, руководитель не видит ни цикла сделки, ни причин отказов, ни реальной загрузки людей.

Сопротивление предсказуемое: менеджеры не доверяют записям и боятся, что за формулировки прилетит. Помогает право менеджера править текст до сохранения — оно прописывается в ТЗ.

Принимать работу можно, когда за тестовую неделю 90 % карточек заполнены без участия менеджера, а в 8 случаях из 10 следующий шаг определён верно по мнению РОПа.

База знаний компании с ботом внутри

Сотрудник спрашивает, как оформить документ или какие условия для клиента, и получает ответ по вашим регламентам со ссылкой на конкретный документ. Отбивается примерно за полгода. Нужен человек, который соберёт базу и будет её вести. Смысла нет, если в компании меньше 15 человек.

Здесь тоже по оценке, а не по замеренному кейсу. Но побочный эффект наблюдается стабильно и оказывается сильнее основного: пока собираешь базу, находишь процессы вообще без описания и противоречащие друг другу версии регламентов.

🔑 Лайфхак на завтра. Задайте команде один вопрос: где лежит актуальный прайс. По разбросу ответов сразу видно, нужна ли вам база знаний и сколько времени команда тратит на поиск.

Критерий приёмки: на 30 контрольных вопросах верных ответов не меньше 25 и ни одного выдуманного ответа со ссылкой на несуществующий документ.

Разбор планёрок в задачи

Из записи встречи вытаскиваются задачи с исполнителем и сроком, принятые решения и открытые вопросы. Окупается за 1–2 месяца. Нужен нормальный микрофон в переговорной. Смысла нет, если встреч меньше двух в месяц.

Третья позиция, где цифры даны по оценке. Побочный эффект снова сильнее основного: становится видно, какие планёрки вообще не порождают решений.

Главная настройка — порог: задачей считается только то, где назван человек. Без этого порога первая версия шинкует в задачи каждую фразу и забивает трекер мусором. Люди первые встречи с записью говорят зажато, проходит за пару недель.

Проверка сегодня: возьмите протокол последней планёрки. Если протокола нет — это и есть ответ.

Ввод первичных документов в 1С

Счета, накладные и УПД распознаются с фото или скана и попадают в учётную систему с реквизитами и позициями. Ускорение ввода в 5–10 раз, деньги возвращаются в первый же месяц. Нужны 1С и актуальная база контрагентов. Смысла нет, если документов меньше 50 в месяц.

Это самая дешёвая проверка гипотезы из всех пятнадцати: согласно открытому прайсу фирмы «1С», у 1С:Распознавания первичных документов первые 250 страниц в год бесплатны для локальных версий и облачных тарифов ПРОФ и КОРП. Можно проверить за один вечер и ноль рублей.

Что ломается: на мятых фото с телефона точность падает почти на треть, а номенклатура поставщика не совпадает с вашей — первый месяц сопоставляется руками. Проведение документа остаётся за бухгалтером, это не обсуждается.

Работу принимаете, когда на 50 ваших документах доля полностью корректных не ниже 90 %, а время на документ меньше минуты.

Что делать вам: сфотографируйте 10 своих входящих документов и прогоните через бесплатный лимит. Это ноль рублей и один вечер, а решение по позиции вы примете на своих данных, а не на чужом кейсе.

Пять автоматизаций, которые работают только с человеком в контуре

Человек в контуре нужен пяти автоматизациям: бот на типовых вопросах поддержки, карточки товара для маркетплейсов, отсев нецелевых заявок, скрининг откликов на вакансию и сборка внутренних инструментов. Они дают эффект, но ломаются молча: система работает, отчёты приходят, а качество падает незаметно. Правило общее — человек проверяет результат до того, как он уйдёт наружу или станет основанием для необратимого решения.

Бот на типовых вопросах поддержки

Закрывает повторяющиеся вопросы вроде статуса заказа и условий возврата, сложное отдаёт человеку. Возврат вложений — 1,5–3 месяца. Мимо, если обращений меньше сотни в месяц или если каждое уникально.

Главная цифра, по данным разобранных внедрений: из коробки бот закрывает около половины обращений, до 86 % дотягивает только через месяц работы над базой. Работает не бот, а база. На незнакомый вопрос первая версия уверенно выдумывает ответ, поэтому в ТЗ прописывается явный отказ в пользу человека.

🔑 Как понять за вечер, стоит ли: разложите обращения за квартал по темам. Если одна тема занимает больше четверти потока — автоматизация окупится быстро.

Человек здесь проверяет две вещи: что бот честно передаёт нестандартные обращения и что база обновляется после каждого изменения условий. Как только базу перестают обновлять, качество падает за две недели.

Карточки товара для маркетплейсов

Описание, характеристики и инфографика собираются нейросетью, человек проверяет перед публикацией. Отбивается на первых же карточках. Мимо, если товаров меньше десяти и они не меняются.

У крупной площадки генерация из коробки давала 33 приемлемых описания из 100. До 88 дотянули за три месяца дообучения. Человек проверяет одно: не придумала ли модель характеристику, которой у товара нет. Один такой случай возвращается возвратом.

Полный кейс селлера с экономикой — автоматизация маркетплейсов с помощью AI на WB и Ozon.

Отсев нецелевых заявок

Бот в переписке выясняет бюджет, сроки и задачу, отсеивает нецелевых и передаёт менеджеру только тех, с кем есть о чём говорить. Окупаемость 1–2 месяца. Нужны критерии целевого клиента, сформулированные словами. Не подойдёт, если заявок меньше 50 в месяц.

У риелтора первые две недели бот отсеивал хороших клиентов и терял их: короткий текст без деталей считался нецелевым, бюджет спрашивался первым вопросом, а тех, кто «просто посмотреть», система не понимала — хотя часть из них покупает через пару месяцев. Стабильно заработало к концу второго месяца.

🔑 Лайфхак. Деньги спрашиваются последними. И отсеянных не отсекают молча, а ставят в отдельную очередь на будущее.

Критерий приёмки жёсткий и ручной: первый месяц вы читаете все отсеянные диалоги. Приёмка — когда среди ста отсеянных нет ни одного, кому вы бы позвонили сами.

Скрининг откликов на вакансию

Из потока откликов собирается приоритизированный короткий список с объяснением, почему именно эти. Из 200 откликов система собирает около 30 приоритетных. На руководящих позициях эффекта почти нет. Не подойдёт, если откликов меньше 50 в месяц.

Здесь самая жёсткая оговорка во всём списке: никогда как единственное основание для отказа. Система отсеивает по формальным признакам — возрасту, перерывам в стаже, нестандартному пути. Сильные кандидаты часто пишут резюме коротко и сухо, и модель их понижает. Кандидат не может оспорить автоматический отказ, поэтому финальное решение остаётся человеку.

Вход, который экономит месяц калибровки: 20 резюме уже нанятых сотрудников как эталон.

Сборка внутренних инструментов без программистов

Собственник сам собирает портал, отчёт или калькулятор, описывая задачу словами. Окупаемость — дни. Не подойдёт для продукта, которым пользуются клиенты, и для денежных расчётов без проверки.

Собственник без опыта разработки собрал портал бюджетов за два дня. Другой поднял 40 микросервисов за 15 часов там, где нанятый специалист за три недели поднял два.

Ловушка не в сборке, а в сроке жизни: через полгода автор забывает, как устроено, и без короткого описания инструменты умирают тихо. Поэтому критерий приёмки звучит странно для кода: инструмент используется через месяц после сборки, и есть описание, понятное другому человеку.

Что делать вам: возьмите одну таблицу, которую сводите руками и которая отнимает час в неделю. Не самую сложную. Соберите под неё первый инструмент — этого хватит, чтобы понять, ваш это формат или нет.

Четыре автоматизации, которые сейчас брать не надо

Подождать стоит с двумя: полная замена поддержки ботом и команда агентов без человека — технология движется, через год разговор будет другим. Не брать вообще стоит тоже две: автономный ИИ-продавец и холодный обзвон роботом — они ломаются не по технической причине, а по устройству самой задачи. Объединяет их одно: в отчётах они выглядят прилично, а в деньгах не отражаются.

Подожди: полная замена поддержки ботом

Идея убрать первую линию целиком и оставить только бота. Крупный финтех заменил ботом 700 человек, отчитался о 2,3 млн диалогов, через год признал падение качества и начал нанимать людей обратно.

Ломается на редком и сложном: там, где клиент зол и на кону деньги. Экспертиза уходит вместе с людьми, чинить сложные случаи становится некому, а невозможность дойти до человека превращает мелкую проблему в публичный скандал.

Рабочая формулировка вместо замены: бот закрывает первую линию, любое обращение с деньгами или конфликтом уходит человеку в течение минуты, кнопка «позвать человека» видна в каждом диалоге. Показательно, что вендоры контакт-центров сами пишут про свои же продукты «до 80 % обращений», а не 100 %, — Voximplant Kit в том числе.

Подожди: команда агентов, работающая без человека

Несколько агентов передают работу друг другу и выполняют длинную цепочку сами. Математика против: при точности 95 % на шаге цепочка из 20 шагов проходит целиком в 36 случаях из 100 (0,95²⁰). Ошибки перемножаются — первый агент ошибся, второй утроил.

Второй риск — деньги. У пайплайна нет критерия остановки: агент воспринимает ошибку как препятствие для обхода и продолжает работать. Известны счета на тысячи долларов за сутки, когда агент зациклился. Готовых коробочных ограничителей бюджета под мультиагентные пайплайны на рынке не нашлось.

Рабочая альтернатива: разбить цепочку на отдельных агентов по одной задаче, между ними поставить человека на критических точках, задать жёсткий потолок расходов. Как это проектируется — девять шагов сборки команды AI-агентов и каталог из 17 ролей.

Не трогай: автономный ИИ-продавец до закрытия сделки

Агент обещает вести клиента сам: обзвон, диалог, предложение, закрытие сделки без человека. Окупаемость не наступает. На входе не требуется ничего — и это главный признак.

Агентство, с которого начиналась статья, отдало больше 200 тысяч рублей за четыре месяца и получило ноль клиентов. В отчётах были диалоги, охваты и ответы. Сделок не было.

Схема провала одинаковая: первые две недели выглядят волшебством, дальше активность вместо результата, провал вылезает через месяц. Верифицированного готового продукта такого класса на российском рынке не обнаружено: есть помощники продавца и инструменты квалификации, максимум до записи на демонстрацию, но не до оплаты.

🔑 Если всё же продают. Зафиксируйте в договоре критерий результата в закрытых сделках, а не в диалогах.

Подготовка — совсем другой разговор. Как собрать базу клиентов из открытых реестров, отсеять неподходящих и довести до письма с конкретным поводом — машина делает хорошо. Не умеет она ровно одного: нажимать «Отправить» вместо вас.

Не трогай: холодный обзвон роботом

Массовый обзвон незнакомой базы голосовым роботом. Работает ровно до первой жалобы. 68,5 % людей бросают трубку, поняв, что говорят с роботом. Оговорюсь честно: цифра ходит по отраслевым обзорам обзвона, а до первоисточника замера я так и не докопался — считайте её ориентиром, а не точным измерением.

Юридическая часть жёстче технической. По действующим требованиям доказывать наличие согласия абонента на автоматический обзвон обязана сама компания, а штраф за эпизод доходит до миллиона рублей — это ориентир из практики, конкретную норму под ваш случай считает юрист. На холодной базе согласие почти всегда оказывается фиктивным при проверке. Что можно и чего нельзя делать с данными клиентов — разобрано в статье про закон об ИИ 2026 и персональные данные.

Репутация тратится незаметно: вы не видите тех, кто после такого звонка больше никогда не обратится. Первая неделя выглядит нормально, дальше растут жалобы и блокировки номера.

Что делать вам: если вам продают любую из этих четырёх, требуйте критерий результата в деньгах и трёх клиентов с историей дольше года. На двух последних позициях таких клиентов не будет.

Как на самом деле идёт внедрение: первые шесть недель

Внедрение не выглядит как «подключили и полетело». У работающих автоматизаций первая и вторая неделя почти всегда красные — это норма, а не повод сворачивать; выход на стабильную работу занимает 4–6 недель. Ниже по неделям четыре работающие позиции и одна провальная, для контраста. 🔴 плохо, 🟡 средне, 🟢 хорошо.

Автоматизация	1 нед.	2 нед.	3 нед.	4 нед.	5 нед.	6 нед.	Что ломалось в красных неделях
Разбор звонков	🔴	🔴	🟡	🟡	🟢	🟢	не слышала марки и артикулы; чек-лист переписывали трижды; двое менеджеров восприняли как слежку
Ответ на заявку за 15 сек.	🔴	🟡	🟢	🟢	🟢	🟢	пытался консультировать по технике; отвечал по-роботски; неделю вёл диалоги со спам-рассылками
Отсев нецелевых заявок	🔴	🔴	🟡	🟡	🟢	🟢	отсеивал хороших клиентов; спрашивал бюджет первым; не понимал тех, кто «просто посмотреть»
Первичка в 1С	🟡	🟢	🟢	🟢	🟢	🟢	мятые фото роняли точность на треть; номенклатуру поставщика месяц сопоставляли руками
Автономный ИИ-продавец	🟢	🟢	🟡	🔴	🔴	🔴	первые две недели «волшебство»; дальше активность вместо сделок; провал вылез через месяц

Ни одна из одиннадцати работающих автоматизаций не начиналась с зелёной недели. Три из четырёх провальных — начинались.

Механика простая. Работающая система в первые недели упирается в вашу специфику: словарь, номенклатуру, формулировки, привычки людей. Это видно сразу, это чинится, и после починки система выходит на плато. Неработающая система ни во что не упирается, потому что не делает настоящую работу — она делает активность.

Отсюда практический вывод, который экономит деньги: «у нас всё заработало с первого дня» — не хороший знак, а повод посмотреть на метрику результата, а не активности. И обратный: если через две недели после запуска всё криво, это ещё ничего не значит. Считать эффект имеет смысл на пятой-шестой неделе.

Четвёртый паттерн не виден на шести неделях: инструменты, собранные собственником, идут 🟡🟢🟢🟢🟡🟡 — начинают хорошо и проседают к концу второго месяца, когда автор забывает, как устроено.

Что делать вам: зафиксируйте метрику до запуска и договоритесь с подрядчиком, что оценка проекта происходит на шестой неделе, а не на второй. Это одна строчка в договоре, которая снимает половину конфликтов.

Чем это делают в России: стек и цены

Автоматизация процессов ИИ в России собирается на трёх уровнях: коробка (купил и пользуешься), конструктор (собрал без кода) и самосбор (нужен разработчик). Начать можно с нуля: у 1С:Распознавания первые 250 страниц в год бесплатны, у части конструкторов есть бесплатные тарифы. Цены в таблице — на август 2026 года, каждая помечена: «подтверждено» означает открытый прайс вендора, «оценка» — расчёт по тарифам или рыночный ориентир.

Задача	Коробка	Конструктор	Самосбор	Цена
Разбор звонков	MANGO OFFICE, CoMagic, Скорозвон	Albato, Make или n8n: АТС → SpeechKit → GigaChat → CRM	Whisper на своём сервере или SpeechKit плюс LLM	Скорозвон 6 ₽/мин, при 4 000 мин ≈ 24 000 ₽/мес (подтверждено). MANGO OFFICE от 750 ₽/мес либо 0,6–8 ₽/мин (оценка)
Ответ на заявку	ОТВЕТО (Авито), Jivo	SaluteBot, Salesbot в amoCRM, Wazzup24	свой бот на API мессенджера плюс LLM и n8n	Wazzup24 от 1 000 ₽/мес за канал, с официальным WhatsApp от 6 000 ₽/мес. Бот под ключ у студий от 49 500 ₽ разово (подтверждено)
Бот поддержки	Jivo	Aimylogic (Just AI)	YandexGPT или GigaChat поверх своей базы	Jivo от 742 ₽/мес. Chat2Desk 4 500 ₽/мес за 1 000 диалогов. Aimylogic: бесплатный тариф, дальше 1 089 / 4 290 / 6 490 / 16 390 ₽/мес
Заполнение CRM	Битрикс24 с BitrixGPT, Bewise AI	Albato, Make или n8n через API	распознавание речи плюс промпт под вашу воронку	пакет ИИ-запросов входит в тариф Битрикс24. GigaChat API от 0,2 ₽ за 1 000 токенов, минимум 600 ₽/мес (оценка)
База знаний	Teamly AI, Minerva Knowledge	Yandex AI Studio, GigaChat Studio	pgvector или Qdrant плюс локальные эмбеддинги	Teamly от 479 ₽/мес за пользователя на годовой оплате (подтверждено). Корпоративные внедрения от 150 000 ₽/мес (оценка)
Планёрки в задачи	MyMeet.ai	n8n или Make плюс Yandex SpeechKit	SpeechKit или GigaAM плюс LLM и API трекера	рублёвых тарифов MyMeet на сайте нет; зарубежные аналоги 10–18 $/мес за пользователя (оценка)
Первичка в 1С	1С:Распознавание первичных документов, СБИС	СБИС (Saby Docs) через админку	Yandex Vision OCR или PaddleOCR плюс LLM	1С:РПД 600 ₽ за 100 страниц в год, 2 500 ₽ за 500 — это 3–6 ₽ за страницу (подтверждено). Бесплатно 250 страниц в год на ПРОФ/КОРП
Карточки маркетплейсов	WB Content, Ozon Seller, Magvi	Topseller	YandexGPT или GigaChat плюс Kandinsky	встроенные инструменты WB и Ozon бесплатны (подтверждено). Внешние сервисы 990–5 000 ₽/мес (оценка)
Скрининг откликов	Talantix (hh.ru), Skillaz	API площадок плюс n8n и GigaChat	своя модель скоринга	Talantix 31 000 ₽/год за рекрутера, 48 000 ₽/год на оптимальном (подтверждено). Skillaz от 100 000 ₽/мес (оценка)
Свои инструменты	ELMA365, Pyrus, Битрикс24	«Вайбкод» в Битрикс24	Appsmith, Budibase, NocoDB плюс GigaCode	Вайбкод от 200 ₽/мес до 13 000 ₽/мес за сложного агента. Зарубежные конструкторы 15–50 $/мес за место плюс комиссия посредника

Отдельно про закон, потому что на этом спотыкаются регулярно. Голос клиента, его ФИО и телефон — персональные данные. 152-ФЗ требует держать их в базах на территории РФ, и зарубежные облачные API для записей звонков, переписки и резюме под это требование не проходят. Отсюда набор, который встречается в рабочих внедрениях: SpeechKit, SaluteSpeech, GigaChat, YandexGPT или self-hosted Whisper внутри своего периметра. Фраза подрядчика «это же просто Whisper прикрутить» означает, что вопрос локализации хранения не обсуждали.

Общая экономика внедрения — с подписками, токенами, поддержкой и скрытыми статьями — разобрана отдельно: полный TCO-разбор команды AI-агентов в рублях. Посчитать окупаемость под свои цифры можно калькулятором окупаемости AI-автоматизации.

Что делать вам: начните с уровня «коробка» на той задаче, где есть бесплатный лимит. Конструктор и самосбор имеют смысл, когда коробка упёрлась в вашу специфику, а не раньше.

Красные флаги: что говорит подрядчик, когда не собирается делать работу

Подрядчик редко врёт прямо — он говорит фразы, которые звучат как обещание качества, а означают, что работу делать не планируют. Самые частые: «запустим за три дня под ключ», «бот закроет 100 % обращений», «токены — копейки, считать не будем», «наша нейросеть распознаёт с точностью 99 %». Ниже десять таких фраз с расшифровкой: слева цитата, справа что за ней стоит.

Что говорит подрядчик	Что это означает
«Запустим за три дня под ключ, сразу всё разберёт правильно»	чек-лист и словарь под вашу специфику калибруются неделями; иначе система массово неправильно засчитывает фразы
«Бот закроет 100 % обращений, операторы не понадобятся»	серьёзные вендоры про свои же продукты пишут «до 80 %». Обещание 100 % без человека — маркер недобросовестного продавца
«Токены — копейки, считать не будем»	на мультиагентном пайплайне расход растёт нелинейно: несколько вызовов модели на шаг плюс повторы. Без прогноза и лимита это обман по бюджету
«Просто подключим ChatGPT к вашим файлам, и он всё будет знать»	без векторной базы и разграничения прав это гарантированные галлюцинации и риск показать документы не тем сотрудникам
«Наша нейросеть распознаёт с точностью 99 %»	на реальных планёрках с шумом и перебиваниями точность распознавания русской речи обычно 85–92 %
«Настроим один раз и забудем, поля заполнятся идеально с первого дня»	точность зависит от промпта под вашу воронку. Без донастройки система путает поля или оставляет их пустыми
«ИИ сам отсеет неподходящих, вам останется просто нанимать»	без калибровки критериев автофильтр массово режет нестандартные, но сильные резюме. Это юридический и репутационный риск
«Зачем вам база знаний, нейросеть и так всё знает»	без интеграции с CRM или 1С бот не видит реального статуса заказа и красиво врёт точными цифрами
«Данные можно хранить у нас на сервере, не парьтесь»	для персональных и коммерческих данных вопрос хостинга обязателен к обсуждению до старта, а не после
«Оплата фиксированная, число страниц безлимитное»	у всех крупных вендоров тариф считается по страницам. «Безлимит» от небольшого интегратора обычно означает перепродажу чужого API, и цена вырастет на реальном объёме

🔑 Универсальный тест. Попросите критерий приёмки в цифрах и три действующих клиента с историей дольше года, которым можно позвонить. Подрядчик, который делает работу, даёт и то и другое за день.

Что делать вам: прогоните последнее коммерческое предложение по этой таблице. Каждое совпадение — вопрос, который надо задать до подписания, а не после.

Пять ошибок, из-за которых автоматизация не окупается

Автоматизация не окупается по пяти причинам, и ни одна из них не техническая: ИИ натягивают на кривой процесс, покупают инструменты и не соединяют их, не ставят KPI и ничего не замеряют, автоматизируют то, что нужно отменить, и берутся за заметное вместо больного.

1. Натягивают ИИ на кривой процесс. Бизнес-процесса нет, а ИИ туда пытаются встроить. В результате беспорядок масштабируется кратно.
2. Купили инструментов и не соединили. Cursor, GPT, Claude Code, Gemini — куплено всё, связки нет, и никто не понимает, как это работает вместе.
3. Не поставили KPI и ничего не замеряли. У цифрового сотрудника должны быть показатели, как у человека. На вопрос «и что?» отвечают «ну, переписывается». Лучше стало или хуже — неизвестно.
4. Автоматизируют то, что нужно отменить. Ненужная планёрка, отчёт ради отчёта, заплатка в процессе. Это не автоматизируют, это выкидывают.
5. Автоматизируют заметное, а не больное. Собственника триггерит одно, а деньги теряются совсем в другом месте, которое не бросается в глаза.

Каждая из пяти лечится одним и тем же: сначала описанный процесс и метрика, потом инструмент. Как выстроить работу с цифровыми сотрудниками, чтобы эти ошибки не повторялись, разобрано подробно — 9 принципов работы с AI-агентами.

Частые вопросы

С какой автоматизации начать, если внедряю впервые? С той, где процесс повторяется чаще 50 раз в месяц и ошибка не стоит денег клиента. Практически всегда это ответ на входящую заявку или ввод первички. У обеих порог входа низкий, эффект виден в первый месяц, а цена ошибки такая, что провал пилота ничего не ломает.

Правда ли, что можно «запустить за три дня под ключ»? Нет. У всех работающих внедрений первые одна-две недели идут криво: чек-листы переписываются, словарь калибруется, сотрудники сопротивляются. Нормальный выход на стабильную работу — 4–6 недель. «Три дня под ключ» — маркер того, что систему не будут настраивать под вас.

Сколько стоит начать автоматизацию бизнеса? От нуля. У 1С:Распознавания первичных документов первые 250 страниц в год бесплатны, у части конструкторов есть бесплатные тарифы. Дальше типовые вилки: 600–2 500 ₽ в год за распознавание документов, от 479 ₽ в месяц за пользователя за базу знаний, от 742 ₽ в месяц за чат-бота. Цены на август 2026 года.

Можно ли прогонять записи звонков через ChatGPT? Нет, если в записи есть голос, ФИО или телефон клиента: это персональные данные, а 152-ФЗ требует хранить их в базах на территории РФ. Для таких задач берут SpeechKit, SaluteSpeech, GigaChat, YandexGPT или self-hosted Whisper внутри своего периметра. Фраза подрядчика «это же просто Whisper прикрутить» означает, что вопрос локализации хранения не обсуждали.

Законно ли обзванивать базу голосовым роботом? Только при подтверждаемом согласии каждого абонента. По действующим требованиям доказывать наличие согласия обязана сама компания, а штраф за эпизод доходит до миллиона рублей — это ориентир, конкретную норму под ваш случай считает юрист. На холодной базе согласие почти всегда оказывается фиктивным при проверке. Плюс по отраслевым обзорам обзвона 68,5 % людей бросают трубку, поняв, что говорят с роботом, — первоисточник этого замера найти не удалось, так что считайте цифру ориентиром.

Может ли бот полностью заменить поддержку? Нет. Из коробки бот закрывает около половины обращений, до 86 % дотягивают только через месяц работы над базой знаний. Всё, где на кону деньги или конфликт, должно уходить человеку — иначе мелкая проблема превращается в публичный скандал.

Нужен ли программист, чтобы автоматизировать рутинные задачи? Для шести задач, которые можно запускать сразу — разбор звонков, ответ на заявку, заполнение CRM, база знаний, разбор планёрок, первичка в 1С, — программист не нужен: есть коробочные решения и визуальные конструкторы. Он нужен, когда данные нельзя выпускать за периметр компании или когда собираете мультиагентный пайплайн. Там же нужен жёсткий потолок расходов.

Что запомнить

• Какие задачи автоматизировать, решает не список возможностей, а четыре шкалы и самая низкая из них. Одна низкая перечёркивает три высокие.
• Шесть позиций можно брать сегодня, пять — только с человеком в контуре, две подождать, две не трогать. Вердикт важнее описания технологии.
• Автоматизация рутины начинается с частоты: порог отбора — 50 повторов в месяц. Реже — не автоматизируйте, а отменяйте или упрощайте.
• Первые две недели криво — это норма. Зелёный старт у работающих внедрений не встречается, зато встречается у провальных.
• Начать можно за ноль рублей и один вечер: бесплатный лимит распознавания документов, бесплатные тарифы конструкторов, разбор обращений за квартал по темам.

«Пять человек, если правильно настроят команды цифровых сотрудников, по эффективности работают как компания из ста, а иногда и из пятисот. Вопрос только в том, куда именно встраивать.»

— Дмитрий Попов, из разбора «15 автоматизаций: что стоит внедрять, а что нет»

Я разбираю это не с кафедры: 90 компаний, где мы с командой внедряли лично, и 213 компаний, прошедших обучение (кто я и чем занимаюсь). Половина цифр здесь — про то, что ломалось, потому что именно она экономит деньги. Цены и юридические оговорки актуальны на август 2026 года; по позициям «заполнение CRM», «база знаний» и «разбор планёрок» шкалы — экспертная оценка по опыту внедрений, а не разобранный кейс.

Дальше два пути. Быстрый: взять одну позицию с зелёным вердиктом, у которой есть бесплатный лимит, и проверить её на своих данных сегодня вечером. Длинный: собрать команду цифровых сотрудников под свой процесс, а не точечную автоматизацию, — этим мы и занимаемся в COMANDOS.

👉 Открыть гайд по 15 автоматизациям — вкладка на этой же странице: таймлайны внедрения по неделям, ТЗ подрядчику с критерием приёмки, российский стек с ценами и красные флаги по каждой позиции. Нужны все 49 — они в интерактивном справочнике с фильтрами и калькуляторами.