Как мы увеличили эффективность команды и сэкономили компании 1 млн рублей в год. Кейс по внедрению ИИ в бизнес
Из этой статьи вы узнаете:
- Почему даже в налаженных процессах теряются сотни тысяч рублей в год — и как это посчитать.
- Как мы внедрили AI-помощника в реальную команду за 7 дней — без боли, с результатом.
- Какие неожиданные ошибки встречаются при запуске нейросетей в бизнесе.
- Как превратить MVP в рабочий инструмент, которым реально пользуются сотрудники.
- Сколько конкретно можно сэкономить — цифры, факты, расчёты.
- Что вы можете сделать уже сейчас своими руками, чтобы протестировать AI в команде.
Вводное: Неочевидные потери бизнеса
К нам обратилась одна из дочерних компаний крупного застройщика и ищущая способы внедрения AI в бизнес для повышения эффективности работы менеджеров и автоматизации процессов.
Компания занимается подготовкой квартир для жизни, аренды после их сдачи: меблировка, закупка техники, дизайн-проекты и подобное.
Всё вроде бы работает.
Сотрудники заняты, заявки поступают, процессы отлажены.
Но есть одна деталь, которую почти никто не видит.
Вы не считаете, сколько денег теряете на рутине.
Хотя изначальный запрос звучал так:
Компания занимается подготовкой квартир для жизни, аренды после их сдачи: меблировка, закупка техники, дизайн-проекты и подобное.
Всё вроде бы работает.
Сотрудники заняты, заявки поступают, процессы отлажены.
Но есть одна деталь, которую почти никто не видит.
Вы не считаете, сколько денег теряете на рутине.
- Сколько времени уходит на то, чтобы просто «подобрать нужный холодильник»?
- Сколько решений менеджеры принимают "на глаз", потому что никто не дал им инструменты думать лучше?
- Сколько заказов задерживается, потому что «у новичка вопросы»?
- И самое главное — сколько клиентов могли быть взяты в работу, но не хватило ресурса?
Хотя изначальный запрос звучал так:
«Сложно и долго подбирать комплектацию квартиры. Часто путаются, ищут вручную, новички вообще тонут в потоке информации...»
Мы в Papai Soft не стали изобретать велосипед.
Мы изучили примеры внедрения искусственного интеллекта в бизнесе, включая кейс OpenAI и Lowe’s, и адаптировали подход под задачи клиента.
Да, такие кейсы часто описаны в общем виде, но нам этого хватило.
Мы адаптировали принципы для внутренней команды клиента.
Главная цель: усилить сотрудника, дать ему инструмент, с которым он работает быстрее и увереннее.
Мы изучили примеры внедрения искусственного интеллекта в бизнесе, включая кейс OpenAI и Lowe’s, и адаптировали подход под задачи клиента.
Да, такие кейсы часто описаны в общем виде, но нам этого хватило.
Мы адаптировали принципы для внутренней команды клиента.
Главная цель: усилить сотрудника, дать ему инструмент, с которым он работает быстрее и увереннее.
Как мы запустили пилот за 1 неделю
Этап 1: быстрый аудит и гипотеза (1 день)
Этап 2: сбор данных и разметка (2 дня)
поиск по неструктурированным данным, распознавание вложений, генерация тегов.
Этап 3: MVP и запуск (4 дня)
- Провели мини-интервью с менеджерами и руководителем.
- Выявили: 80% запросов — повторяются, но звучат по-разному.
- Инструкции есть, но пользоваться ими неудобно.
Этап 2: сбор данных и разметка (2 дня)
- Извлекли 20+ реальных запросов.
- Разметили по темам: стиль, техника, сроки, декор.
- Залили в базу документацию: PDF, прайсы, шаблоны, инструкции.
поиск по неструктурированным данным, распознавание вложений, генерация тегов.
Этап 3: MVP и запуск (4 дня)
- Подключили AI в Telegram-бот и web-интерфейс.
- Встроили функцию пояснения решений — «почему этот вариант подходит».
- Провели 30-минутную обучающую сессию.
Проблемы с которыми столкнулись
Проблема | Решение |
Сотрудники формулируют запросы «вслепую» | Добавили примеры формулировок |
Документы были в разных форматах, разрознены | Использовали собственный модуль умного поиска по документам |
Страх, что «бот заменит людей» | Объяснили: AI — это ассистент, не замена |
Что сделали дальше
После внедрения MVP выявили узкие места и потенциал для роста, реализовали следующие модули:
Модуль «Каталог + Совместимость»
Ищет по описанию, даже если оно туманное:
«Стиральная машина в стиле лофт, тёмный фасад, глубина до 45 см — чтобы сочеталась с остальной техникой.»
AI предлагает 3–5 подходящих решений, с пояснением «почему именно они».
Модуль «Рекомендации по сборке»
AI подсказывает:
Модуль «Обучение и адаптация»
Новичок задаёт вопрос — AI отвечает как старший менеджер.
Быстрые справки: «чем заменить мебель, если товар снят с производства?»
Сценарии типовых ситуаций — «неудобный клиент», «срочный срок», «ошибка в замере».
Модуль «Каталог + Совместимость»
Ищет по описанию, даже если оно туманное:
«Стиральная машина в стиле лофт, тёмный фасад, глубина до 45 см — чтобы сочеталась с остальной техникой.»
AI предлагает 3–5 подходящих решений, с пояснением «почему именно они».
Модуль «Рекомендации по сборке»
AI подсказывает:
- Какие инструменты нужны.
- Какие детали учесть при установке.
- Сколько времени закладывать на доставку и сборку.
Модуль «Обучение и адаптация»
Новичок задаёт вопрос — AI отвечает как старший менеджер.
Быстрые справки: «чем заменить мебель, если товар снят с производства?»
Сценарии типовых ситуаций — «неудобный клиент», «срочный срок», «ошибка в замере».
Результаты: выгоды и экономический эффект
Результаты внедрения
Экономический эффект
Годовая выгода (на 5 сотрудников)
Общая выгода: ~1 000 000 ₽ в год
Показатель | До AI | После AI |
Время на подбор комплектации | 2 дня | 3 часа |
Ошибки в подборе (по итогам проверок) | 12% | 3% |
Адаптация новых сотрудников | 1,5 месяца | 2 недели |
Обращения к старшим специалистам в день | 10 | 2–3 |
Удовлетворённость команды (опрос) | 6.3 / 10 | 9.1 / 10 |
Экономический эффект
Метрика | До AI | После AI | Экономия |
Подбор комплектации | 16 часов | 3 часа | ~13 часов (~2 600 ₽/проект) |
Ошибки на 10 проектов | 1,2 | 0,3 | -75% возвратов и доработок |
Обучение нового сотрудника | 1,5 месяца | 2 недели | ~60 000 ₽ на стажировку |
Годовая выгода (на 5 сотрудников)
Метрика | До AI | После AI | Годовая разница |
Обработанных заказов | 600 | 1 000 | +400 заказов |
Возвраты / доработки | 70 | 20 | ~250 000 ₽ |
Высвобожденное время | — | ~3 250 часов | ~650 000 ₽ по зарплате |
Стажировка | — | 2× быстрее | ~120 000 ₽ |
Общая выгода: ~1 000 000 ₽ в год
Выводы для любого бизнеса
Кейс, о котором вы только что прочитали, касается конкретной компании, подбирающей мебель и технику для квартир.
Но на самом деле — это не про мебель. Это про то, что происходит в любом бизнесе.
У каждого бизнеса есть точки неочевидных потерь.
Вы не считаете, сколько стоит «одно лишнее уточнение», «одна неуверенность сотрудника», «одна задержка с подбором» — но они сжирают ваш рост.
AI не заменяет людей — он усиливает сильных.
Правильно внедрённый AI даёт команде второе дыхание: снижает рутину, повышает точность, ускоряет обучение.
Большие компании давно используют эти подходы.
Мы адаптируем лучшие практики OpenAI, Google, Microsoft под малый и средний бизнес, не теряя глубины, но снижая сложность.
Не надо делать революцию. Надо начать с одного узкого места.
Один процесс. Один отдел. Один сценарий. Оттуда приходит быстрый результат — а потом и системные изменения.
Любой бизнес может вырасти на 20–30% просто за счёт того, что перестанет терять то, что у него уже есть.
AI — это про оптимизацию уже работающей машины, чтобы она ехала дальше, быстрее и экономичнее.
Но на самом деле — это не про мебель. Это про то, что происходит в любом бизнесе.
У каждого бизнеса есть точки неочевидных потерь.
Вы не считаете, сколько стоит «одно лишнее уточнение», «одна неуверенность сотрудника», «одна задержка с подбором» — но они сжирают ваш рост.
AI не заменяет людей — он усиливает сильных.
Правильно внедрённый AI даёт команде второе дыхание: снижает рутину, повышает точность, ускоряет обучение.
Большие компании давно используют эти подходы.
Мы адаптируем лучшие практики OpenAI, Google, Microsoft под малый и средний бизнес, не теряя глубины, но снижая сложность.
Не надо делать революцию. Надо начать с одного узкого места.
Один процесс. Один отдел. Один сценарий. Оттуда приходит быстрый результат — а потом и системные изменения.
Любой бизнес может вырасти на 20–30% просто за счёт того, что перестанет терять то, что у него уже есть.
AI — это про оптимизацию уже работающей машины, чтобы она ехала дальше, быстрее и экономичнее.
Хотите попробовать сами?
Мини-гайд:
Но если хотите серьёзный результат…
Самодельные решения работают, пока всё просто. Но в реальности:
Мы в Papai Soft:
Готовы усилить команду, не меняя людей?
Пишите нам. Мы покажем, как AI может работать внутри вашей компании — не как модный проект, а как рабочий инструмент, который экономит время и приносит деньги.
- Соберите 30–50 запросов от сотрудников.
- Сложите все инструкции, шаблоны, прайсы в Google Диск.
- Подключите простой GPT-бот в Telegram или аналог.
- Проведите тестирование с 1–2 сотрудниками.
Но если хотите серьёзный результат…
Самодельные решения работают, пока всё просто. Но в реальности:
- сотрудники формулируют запросы по-разному,
- файлы не структурированы,
- нужна интеграция с процессами,
- AI должен учиться на ошибках, а не выдавать случайные советы.
Мы в Papai Soft:
- адаптируем лучшие мировые практики (включая OpenAI),
- внедряем за 1–2 недели,
- настраиваем под ваши процессы, документы и стиль работы.
Готовы усилить команду, не меняя людей?
Пишите нам. Мы покажем, как AI может работать внутри вашей компании — не как модный проект, а как рабочий инструмент, который экономит время и приносит деньги.
