Продукт Адаптива · Трансформационный проект

ИИ-агенты в бизнес-функциях

ИИ-трансформация
функции

Перестраиваем конкретную функцию компании под новую операционную модель: люди + ИИ-агенты. Меняем то, как функция работает изнутри. Результат: в разы быстрее, с меньшими ресурсами, с более сильными людьми.

1–4 мес.длительность
активной работы
×5–10ускорение на
ключевых этапах
от 2 млн ₽стоимость
проекта
2 партнёралично на
проекте
Процесс

Как проходит трансформация

Полный цикл — от выбора чемпиона и диагностики до работающего процесса с автономными агентами. Два партнёра Адаптива и ИИ-чемпион внутри компании работают вместе на каждом этапе.

Этап 1
1–2 нед.
Чемпион + функция
Выбор ИИ-чемпиона и диагностика функции

Начинаем с ИИ-чемпиона — вашего сотрудника, который будет развивать систему после окончания проекта. Находим подходящего кандидата вместе с вами или работаем с тем, кого назначает заказчик. ИТ-образование необязательно — важны знание функции и готовность меняться.

Параллельно с чемпионом проводим диагностику: анализируем, где ИИ-агенты дадут максимальный эффект — объём повторяющихся задач, качество данных, экономический потенциал. Если у компании ещё нет чёткого понимания — предлагаем Адаптивный ИИ-скан как точку входа: он ответит, с какой функции начинать в первую очередь.

Профиль ИИ-чемпиона Карта процессов ROI-анализ Выбор точки входа

Выход: выбранный ИИ-чемпион, приоритетная функция и бизнес-кейс с прогнозом эффекта

Этап 2
1 нед.
Архитектура
Проектирование целевого процесса

До написания первой строки агента — проектируем целевое состояние: как должна работать функция после трансформации. Описываем структуру, процессы, роли, артефакты, потоки информации и данных.

Одновременно обучаем ИИ-чемпиона: промптинг, нотация агента, первый прототип на реальном кейсе. Он должен понимать архитектуру — не просто её исполнять. Параллельно определяем роль ИТ-подразделения: какие внутренние системы и данные нам понадобятся, какие интеграции потребуются на этапе масштабирования.

Целевая архитектура процесса Карта данных и потоков Обучение чемпиона Роль ИТ-подразделения

Выход: описание целевого состояния функции, карта данных, обученный чемпион с первым прототипом

Этап 3
2–4 нед.
Первый концепт
Разработка концепта агента

ИИ-чемпион при поддержке партнёров Адаптива собирает первый рабочий концепт по спроектированной архитектуре: агент берёт реальные задачи функции — пишет, читает данные, двигает задачи, генерирует документы. На этом этапе уже видна первая измеримая экономия. Работаем в «ручном» режиме — без глубоких интеграций с внутренними системами.

Claude + MCP Первые результаты Итерации с командой

Выход: концепт с измеримым ускорением на ключевом этапе (цель: ×5–10)

Этап 4
4–8 нед.
Масштабный прототип
Масштабный прототип и план внедрения

Расширяем агента до масштабного прототипа: охватываем весь целевой процесс, настраиваем надёжность, создаём «ручную» версию, которая уже работает полностью — без глубоких интеграций с корпоративными системами. Это «достаточно хорошее решение», которое команда может использовать прямо сейчас.

Параллельно готовим детальный план масштабирования: как перейти от прототипа к полной трансформации функции через интеграцию с внутренними системами (CRM, ERP, 1С и др.). Этот план — для ИТ-подразделения компании и руководителя функции: у нас нет прямого доступа к внутренним системам, поэтому финальное внедрение остаётся за вашей командой.

Рабочий прототип всего процесса Инструкции и документация План внедрения для ИТ Дорожная карта масштабирования

Выход: рабочий масштабный прототип + ИИ-чемпион, умеющий его развивать + план внедрения для ИТ-команды + дорожная карта следующих этапов

Важно: финальное внедрение прототипа в корпоративные системы — зона ответственности ИТ-подразделения и руководителя функции. Адаптив передаёт полностью работающий «ручной» процесс, подробную документацию и план интеграции. Масштабирование на всю функцию происходит силами вашей команды.

* Сроки ориентировочные и зависят от сложности функции, качества данных и вовлечённости ИИ-чемпиона.

Применимость

Какие функции
трансформируем

Подход работает для любой функции с повторяющимися задачами и структурированными данными. Чем выше объём рутины — тем больше эффект.

Высокий эффект

Снабжение и закупки

Агент ведёт переписку с поставщиками, создаёт карточки, двигает тендеры по этапам, хранит документы. Специалисты фокусируются на переговорах.

Наш кейс: 10× ускорение, −30% людей за 1 месяц

Высокий эффект

Клиентский сервис

Агент обрабатывает запросы, проверяет статусы, генерирует ответы, эскалирует сложные случаи человеку. Операторы занимаются только тем, где нужен человек.

Мировой кейс: Klarna — 853 FTE-эквивалента, $60 млн сэкономлено

Высокий эффект

HR и подбор

Агент скринит резюме, готовит вопросы к интервью, ведёт кандидатов по воронке, генерирует офферы и IDP. HR-специалист — только финальное решение.

Эффект: время на скрининг −70%, quality of hire ↑

Сильный эффект

Финансы и бухгалтерия

Агент обрабатывает первичку, сверяет данные, формирует отчёты, контролирует дебиторку. JPMorgan: система COIN читает 12 000 договоров за секунды — раньше 360 000 часов юристов в год.

JPMorgan COIN: 360K юридических часов → секунды

Сильный эффект

Продажи и CRM

Агент ведёт переписку на начальных этапах, обновляет CRM, готовит КП по шаблону, напоминает о задачах. Менеджеры по продажам — только живые переговоры и закрытие.

Эффект: +30–50% к производительности сейлза

Хороший эффект

Операции и логистика

Агент оптимизирует маршруты, контролирует статусы, генерирует сопроводительные документы, уведомляет участников цепочки. UPS ORION: −100 млн миль вождения в год.

UPS ORION: −$400 млн операционных затрат ежегодно

Другие функции, где мы работаем
Маркетинг и контент
Генерация, адаптация, аналитика
Юридический отдел
Типовые договоры, проверки, отчёты
ИТ-поддержка
Тикеты, диагностика, документация
Аналитика и BI
Отчёты, дашборды, интерпретация данных
Кейсы

ИИ-агенты в функциях:
мировая практика

Ниже — верифицированные кейсы крупных компаний. Используем их как ориентиры при работе с клиентами — чтобы команда понимала, что возможно.

Klarna (Швеция)
Финтех · Клиентский сервис
ИИ-агент вместо 853 операторов поддержки

ИИ-ассистент на базе OpenAI обрабатывает 66% всех чатов поддержки в 23 странах на 35+ языках. Резолюция запросов — 2 минуты вместо 12. Повторные обращения снизились на 25%. Уровень удовлетворённости клиентов — на уровне человека-оператора.

$60 млн сэкономлено · 853 FTE-эквивалента

Важный урок: гибридная модель лучше полной замены — люди обрабатывают сложные и эмоциональные запросы

JPMorgan Chase (США)
Банк · Юридическая функция
COIN: автоматический разбор кредитных договоров

Система COIN (Contract Intelligence) анализирует коммерческие кредитные договоры. За секунды выполняет работу, на которую юристы раньше тратили 360 000 часов в год. Точность выше человеческой: меньше ошибок интерпретации.

360 000 юр. часов → секунды · Точность выше человека

Принцип: стандартизированные, высокообъёмные задачи с чёткими правилами — идеальный кандидат для агента

Octopus Energy (Великобритания)
Энергетика · Клиентский сервис
ИИ закрывает 44% запросов с NPS выше человека

ИИ-система на базе GPT-4 обрабатывает почти половину клиентских обращений. Показатели удовлетворённости у ИИ-ответов выше, чем у человеческих операторов — за счёт скорости и точности на типовых запросах.

44% запросов · NPS ИИ-ответов выше человека

Урок: качество работы агента зависит от качества обучающих данных и настройки под специфику отрасли

Кейс Адаптива — Россия, 2025 Снабжение · Промышленность
Автономный агент в функции снабжения

Клиент обратился с запросом на автоматизацию основной функции снабжения. Провели обучение команды, выделили ментора по ИИ и стратега трансформации процессов. Клиент дал одного специалиста — снабженец, энергетическое образование, без ИТ-опыта.

За неделю: концепт с 10× ускорением на одном из трёх этапов работы + сокращение рабочего времени каждого сотрудника на 20%.

За месяц: полностью автономная система. Агент пишет, звонит, создаёт карточки, двигает их по этапам, хранит документы и все детали, прорабатывает нюансы, советуется с человеком в ключевых точках.

Ключевые специалисты стали продуктивнее: переложили повторяющиеся функции на агента, сфокусировались на переговорах и живых отношениях. Сейчас в разработке 2-й и 3-й этапы.

10×
ускорение на ключевом этапе
−30%
сокращение исполнителей
−30%
нагрузка оставшихся
1 мес.
от старта до автономной системы

Важный нюанс: успех этого кейса — не в технологии. А в правильном выборе функции, сильном ИИ-чемпионе и стратегическом сопровождении Адаптива. Без этих трёх компонентов тот же инструментарий даёт принципиально другой результат.

ИИ-чемпион

Главный секрет:
человек внутри

Большинство ИИ-трансформаций проваливаются не из-за технологий — а потому что после ухода подрядчика внутри компании никто не умеет это поддерживать и развивать.

Мы строим трансформацию вокруг ИИ-чемпиона — вашего сотрудника, которого мы выбираем, обучаем и менторируем. Технический фон необязателен. Нужны любопытство и доступ к данным.

Через 4 месяца у вас есть не только работающий агент — но и человек, который умеет строить следующих.

Как мы растим ИИ-чемпиона
Параллельно с разработкой агента — менторинг человека
  • 01
    Выбор профиля
    Не ищем «ИТ-человека». Ищем того, кто лучше всех знает функцию и готов меняться. Технические навыки — вторичны.
  • 02
    Базовое обучение (неделя 1)
    Промптинг, нотация агента, первый прототип на реальном кейсе. Инструменты: Claude Desktop, MCP, n8n или Make.
  • 03
    Менторинг на проекте (1–4 мес.)
    Партнёры Адаптива рядом: не делают за него, а помогают думать. Каждую неделю — разбор прогресса, разблокировка застреваний.
  • 04
    Самостоятельность
    К концу проекта чемпион строит следующих агентов самостоятельно — без внешней помощи. Это главный результат.

«Специалист без ИТ-образования собрал автономного агента за месяц. Через три месяца он планирует второй и третий этапы — сам, без нас.»

Из кейса — функция снабжения, промышленность
Вопросы

Часто задают

Нам нужен ИТ-специалист для ИИ-чемпиона?

Нет. Ключевое требование — хорошее знание функции и готовность учиться. Наш лучший кейс: специалист по снабжению без ИТ-образования. Современные инструменты (Claude, MCP, n8n) не требуют программирования.

Какие данные и системы нужны?

На старте — достаточно иметь структурированные данные в любом формате: CRM, Excel, Google Sheets, 1С. Агенты подключаются через MCP-интеграции или API. Отдельная ИТ-инфраструктура не нужна.

Что будет с людьми, которых заменит агент?

Наш подход — не замена людей, а переключение на более ценные задачи. Рутина — агенту. Переговоры, отношения, нестандартные ситуации — людям. В кейсе снабжения ключевые специалисты стали продуктивнее, а не были уволены.

Что происходит после окончания проекта?

Остаётся работающая система и ИИ-чемпион, который умеет её развивать. По запросу — переходим в формат «Стратегический партнёр»: квартальный ритм, надзор за развитием агентов и стратегическим фокусом.

Безопасно ли отдавать корпоративные данные в ИИ?

Разделяем данные по чувствительности: общедоступные уходят в LLM без ограничений, чувствительные — обфусцируются или обрабатываются локально. На этапе диагностики составляем карту данных и регламент безопасности.

С какой функции лучше начать?

Ищем функцию с высоким объёмом повторяющихся задач, структурированными данными и измеримым экономическим эффектом. На этапе диагностики составляем рейтинг функций по ROI-потенциалу — начинаем с той, где выигрыш максимален и быстрее всего виден.

Получить КП

Типовое КП
на ИИ-трансформацию функции

Скачайте типовое коммерческое предложение — состав работ, этапы, стоимость. Детали и выбор функции обсудим на звонке с партнёрами.

Получить типовое КП Обсудить в Telegram
В типовом КП
  • 4 этапа с составом работ
  • Результат каждого этапа
  • Стоимость: от 4 000 000 ₽
  • Методология ИИ-чемпиона
  • Информация о ведущих

Функция, сроки и формат работы адаптируются под вашу задачу на звонке.