Про AI-автоматизацию много говорят и мало показывают. Ниже — три проекта из нашей практики, которые работают в production прямо сейчас. С цифрами, себестоимостью и честным разбором, где AI оказался нужен, а где хватило бы обычного кода.
Кейс 1. Контент-конвейер: от идеи до поста за 60 секунд
Боль. Владелец Telegram-канала тратил часы на каждую публикацию: придумать структуру, написать текст, оформить, подобрать визуал, выложить.
Решение. Конвейер: идею надиктовываете голосом — AI расшифровывает, анализирует, подбирает структуру и оформление под стиль канала, добавляет визуал и публикует. Человек остаётся в роли редактора: смотрит результат, а не собирает его руками.
Цифры. От голосовой идеи до публикации — меньше 60 секунд. Конвейер прошёл 500+ проверок качества и автоматизирован на 100%. Сборка заняла месяц.
Где здесь AI. В понимании неструктурированного входа. Голосовая заметка «слушай, надо написать про то, как мы клиенту бота сделали, ну и про цифры там» — это не техзадание. AI превращает это в структурированный пост. Обычным кодом такое не сделать.
Кейс 2. AI-собеседник в групповом чате: меньше рубля за сообщение
Боль. Активному сообществу нужен участник, который поддерживает разговор, отвечает на вопросы и не теряет нить — но модератор не может сидеть в чате круглосуточно.
Решение. AI-бот, который читает переписку, понимает контекст и сам решает, когда вступить в диалог. Не отвечает на каждое сообщение (это раздражает), помнит историю разговора, различает участников.
Цифры. Чат на 37 участников, 3 месяца без единого сбоя, себестоимость — меньше 1 ₽ за сообщение. Разработка заняла две недели.
Где здесь AI. Везде — это его витрина. Но обратите внимание на цифру себестоимости: страх «AI — это дорого в эксплуатации» устарел. Грамотная архитектура (дешёвая модель для анализа, дорогая — только для ответов) делает экономику смешной по сравнению с любой зарплатой.
Кейс 3. Мониторинг маркетплейса: 7 магазинов в режиме 24/7
Боль. Продавец на маркетплейсе каждый день вручную проверял цены, остатки и рейтинги по нескольким кабинетам. Часы рутины, и всё равно что-то ускользало.
Решение. Бот, который следит за всеми магазинами и присылает в Telegram оповещение, когда что-то меняется: упал рейтинг, кончается товар, конкурент подвинул цену.
Цифры. 7 магазинов, режим 24/7, минус несколько часов ручной рутины ежедневно. Срок разработки — 7 дней.
Где здесь AI — нигде, и это важно. Мониторинг — это обычный код: API, расписание, уведомления. AI здесь был бы дороже и ненадёжнее. Честный подрядчик отличается от продавца хайпа именно этим: AI ставят там, где он нужен, а не везде, где можно написать слово «нейросеть».
Что общего у этих кейсов
- Автоматизировали рутину, а не людей. Везде остался человек, принимающий решения. Ушла механическая часть.
- Считается экономика. У каждого проекта есть цифра: 60 секунд вместо часов, рубль за сообщение, часы рутины в день. Если эффект не считается — это игрушка, а не автоматизация.
- Сроки — недели, не кварталы. От 7 дней до месяца. Типовой путь до рабочей версии — 2–4 недели.
С чего начать у себя
Выпишите три задачи, на которые команда тратит больше часа в день руками: переносит данные, пишет однотипные тексты, проверяет источники, готовит отчёты. Любая из них — кандидат на автоматизацию. Проекты такого класса стоят от 100 000 ₽ и обычно окупаются за месяцы — это легко проверить, умножив часы рутины на ставку сотрудника.
Подробнее о том, какие задачи мы автоматизируем — на странице направления AI-автоматизации. А если хотите разобрать свою рутину — напишите в @ergonlab_bot: первый разговор бесплатный, посчитаем экономику до того, как вы потратите хоть рубль.