AI-системы должны учитывать отраслевой процесс
Одна и та же система ведёт себя по-разному в B2B-услугах, e-commerce и недвижимости: другие данные, роли, риски и скорость. Мы адаптируем контур под рынок, а не продаём «универсальное решение».
Отрасль → процессы → решения
| Отрасль | Типовые процессы | Первый шаг |
|---|---|---|
| B2B Services | Квалификация лидов, proposal workflow, отчётность | Lead Processing |
| E-commerce | Контент карточек, поддержка, заказы и возвраты | Marketplace Content Ops |
| SaaS & AI Products | AI UX, onboarding, dashboards, support | AI UX Sprint |
| Agencies | Intake, production workflow, approvals, отчёты | CRM & AI Ops |
| Game / iGaming | Game UI, playable campaigns, retention | Playable Prototype |
| Real Estate | Лиды, follow-up, документы, listings | Lead Processing |
Общий системный слой
Под отраслевой спецификой — один и тот же контур: intake, AI workflow, CRM, approval, dashboard, логи и Managed Ops. Меняются данные и правила, а не принцип управляемости.
Как мы углубляем отраслевой сценарий
Для каждой отрасли мы фиксируем не только список автоматизаций, а рабочую карту данных, ролей и контрольных точек.
Источники и сигналы
Где появляются заявки, документы, статусы, ошибки и повторяющиеся решения.
Отраслевые правила
Что AI может делать сам, что требует approval и где нужен human-in-the-loop.
Метрики эффекта
Время цикла, стоимость обработки, скорость ответа, качество данных и прослеживаемость.
Не нашли свою отрасль?
Принцип один: если есть процесс, данные и повторяемость — систему можно построить. Расскажите о своём рынке.