ПРОМИИ — ИИ-агенты в реальные бизнес-контуры
ИИ-агенты в ваш контур

Пока конкурент готовит КП три дня — ваш менеджер отвечает за три часа.

ПРОМИИ внедряет ИИ-агентов, которые убирают ручную рутину из продаж, управления, аналитики, знаний и операционных процессов. Не «чат с нейросетью» — рабочий инструмент, встроенный в ваш контур: 1С, CRM, ERP, документы, Excel, внутренние регламенты.

На первой встрече — ориентир по экономике и рекомендация, с чего начать.

×3–5
заявок обрабатывает та же команда после автоматизации коммерческого контура
ROI 189%
окупаемость 4,2 месяца — кейс автоматизации техпроцессов и нормирования в 1С ERP
−89%
ошибок в ответах клиентам — кейс базы знаний для страховой компании
Что автоматизируем

6 направлений — одна логика

ИИ-агенты встраиваются в ваш контур, а не поверх него.

📊
Вместо трёх часов ручной сборки отчёта — вопрос в чате и ответ за 8 секунд.

Управление и аналитика

Агенты подключаются к вашим источникам данных (1С, CRM, ERP, Excel), отвечают на управленческие вопросы, показывают план/факт, выявляют отклонения и формируют executive summary — без ручной работы аналитика.

📚
Новый сотрудник задал 17 вопросов в первый день. ИИ-ассистент ответил на 15 без участия коллег.

Знания и документооборот

Превращаем разрозненные регламенты, договоры, инструкции и техдокументацию в рабочие базы знаний с мгновенным поиском. Сотрудник получает ответ с источником — вместо того чтобы искать нужного человека.

💼
Агент мониторит тендерные площадки каждые 4–6 часов и кладёт черновик КП на стол менеджеру — без его участия.

Продажи и коммерческий контур

Автоматизируем полный цикл: обработку входящих заявок, анализ ТЗ, подготовку КП, тендерный мониторинг, персонализированные касания по CRM и follow-up. Менеджер занимается переговорами — не рутиной.

⚙️
Расчёт одной детали занимал 2–3 дня. Теперь — 2–3 часа. Те же люди, тот же контур, другой инструмент.

Операции и сложные процессы

Внедряем ИИ-агентов для расчётов, нормирования, техпроцессов, маршрутов, контроля отклонений и мониторинга простоев. Решения, которые держались на опыте конкретного человека, становятся воспроизводимыми.

👥
HR тратит полдня на типовые вопросы об отпусках и ДМС. ИИ-ассистент закрывает их за секунды.

HR и внутренний сервис

Проектируем ИИ-ассистентов для онбординга, внутренних FAQ, обучения и навигации по регламентам. Новый сотрудник адаптируется быстрее, HR не отвлекается на рутину.

📡
Конкурент изменил цену в понедельник утром. В 9:05 агент прислал алерт в Telegram.

Маркетинг и конкурентная аналитика

Автоматизируем мониторинг цен, конкурентных изменений, маркетинговую отчётность по каналам и аналитические дайджесты. Решения принимаются на свежих данных — не на прошлопятничных.

Кейсы

Реальные результаты — не демо

Все кейсы — собственные внедрения ПРОМИИ в реальных компаниях.

📋 База знаний ✓ Внедрено
База знаний и мгновенные ответы для страховой компании
Страховая компания — 842 документа по клиникам и процедурам
5 сек
поиск (было 15–30 мин)
−89%
ошибки в ответах
Было
842 документа в Excel — 15–30 минут на поиск нужной информации
Данные устарели или разбросаны по разным файлам, сотрудники всё равно ошибались
Клиенты ждали ответов. Ошибки в консультациях становились претензиями
Что сделали
Оцифровали и систематизировали все документы
Настроили RAG-базу знаний с поиском по смыслу
Интегрировали агента с CRM для автоматических ответов
Стало
Поиск информации: с 15–30 минут до 5 секунд
Ошибки в ответах клиентам: −89%
Сотрудники переключились с поиска данных на консультации и сложные кейсы
База знаний с поиском по смыслу, интеграция с CRM Обсудить похожую задачу
⚙️ Машиностроение ✓ Внедрено
Расчёт заказа и управляемая себестоимость
Машиностроительное предприятие — ручной расчёт занимал 3–5 дней
×3
скорость обработки заявок
+12%
маржинальность
+25%
пропускная способность
Было
Каждый заказ — ручной расчёт чертежа, маршрута, загрузки станков, остатков металла
3–5 дней на один расчёт, делал один-два инженера
Пока считали — конкурент уже ответил клиенту
Что сделали
ИИ-решение считает заказ с учётом всех параметров одновременно
Предлагает сценарии по загрузке и остаткам на складе
Готовит основу для защиты цены перед клиентом
Стало
Скорость обработки заявок: ×3
Пропускная способность: +25% без нового оборудования
Маржинальность: +12%
Интеграция с CAD, системой учёта остатков, расчёт себестоимости Обсудить похожую задачу
🏭 Производство ✓ Внедрено
Автоматизация техпроцессов и нормирования в 1С ERP
Производственное предприятие — 8 технологов, 2200 деталей в месяц
550 ч
экономия в месяц
385К ₽
экономия в месяц
ROI 189%
за 12 месяцев
Было
8 технологов тратили 70% времени на ввод техпроцессов — 2200 деталей и 28 600 операций в месяц
Чистая механическая рутина, которую нельзя делегировать
При росте заказов узким местом становились люди
Что сделали
Встроили ИИ-агента напрямую в 1С ERP
Агент формирует техпроцессы и нормирование
Технолог проверяет и утверждает — контроль остаётся за человеком
Стало
Экономия: 550 часов и 385 000 ₽ в месяц
Окупаемость: 4,2–5 месяцев
ROI за 12 месяцев: 189%
Прямая интеграция в 1С ERP, двухэтапная верификация Обсудить похожую задачу
📐 Техаудит ✓ Внедрено
Техаудит чертежей и расчёт маршрута
Инженерный анализ чертежей, расчёт нормо-часов
15 мин
аудит одного чертежа
×30
ускорение подготовки КП
95–99%
точность расчётов
Было
Инженер получал чертёж — часы на ручной анализ, построение маршрута и оценку трудоёмкости
Ошибки в расчётах стоили денег
При большом потоке заявок команда не успевала
Что сделали
ИИ-агент проводит техаудит чертежа и строит маршрут обработки
Рассчитывает нормо-часы и себестоимость
Двухэтапная верификация логики расчётов
Стало
Время аудита одного чертежа: до 15 минут
Ускорение подготовки КП: ×30
Точность расчётов: 95–99%, рутинная нагрузка на технологов: −40%
Анализ чертежей, CAD-интеграция, расчёт нормо-часов Обсудить похожую задачу
🔩 Мелкосерийное производство

Производство полиуретана: цикл КП с 5–7 дней до 2–3

Итерации по ТЗ: с 4–6 до 1–2
Брак на отливках: −35%
Ошибки в спецификациях: −60%
Обсудить
🌾 Агрохолдинг

Управленческая аналитика план/факт в реальном времени

312 бизнес-процессов оцифровано
Отклонения видны в моменте, а не постфактум
KPI-дашборды по всем направлениям онлайн
Обсудить
📉 Мониторинг простоев

ИИ-РОП для контроля отдела продаж

Мониторинг всех карточек клиентов и диалогов в CRM реальном времени
Анализ работы менеджеров по продажам
Алерты руководству
Обсудить
🎯 Тендеры и лидген

Мониторинг площадок и анализ тендеров, автоматическая генерация КП

Сканирование площадок каждые 4–6 часов
Черновик КП по шаблону — готов до начала рабочего дня
ICP-скоринг, первый контакт, передача в CRM с контекстом
Обсудить

Реальные интерфейсы ИИ-агентов

Так выглядят агенты ПРОМИИ в рабочих процессах — от обработки заявок до мониторинга производства.

Кейс 01
Отдел продаж / Инженеры
ИИ-агент обработки заявок и составления КП

Агент принимает PDF, чертежи и Excel-спецификации, автоматически разбирает данные и формирует черновик коммерческого предложения. Инженер получает готовую структуру — ему остаётся проверить и согласовать.

70–80%рутины автоматизировано
3–5 чвместо 2–3 дней
×4заявок та же команда
ИИ-агент КП · Обработка заявок
● Активен
Входящий
файл
Разбор
данных
Черновик
КП
Согла-
сование
📄
ТЗ_Завод_Омск_2024.pdf
Спецификация · 14 позиций
Готово
📊
BOM_v3_final.xlsx
Ведомость · 87 строк
В работе
📐
Чертёж_Сборка_v2.dwg
Технический чертёж
Ожидает
🤖 ИИ сформировал КП: 3 раздела, 22 позиции, итого 1 847 200 ₽ — ожидает проверки
Кейс 02
Руководство / Собственники
Дашборд командного центра холдинга

Все три площадки — на одном экране. Выручка, EBITDA-маржа, загрузка мощностей и статусы поставок обновляются в реальном времени. ИИ строит 7-дневный прогноз и сигнализирует об отклонениях раньше, чем они становятся проблемой.

3площадки в реальном времени
+7 днейИИ-прогноз поставок
Сводка Площадки Поставки Прогноз
Выручка (мес.)
₽ 284М
▲ +6,4%
EBITDA-маржа
18,2%
▼ −1,1%
Загрузка мощн.
76%
▲ +3%
Исполнение поставок + 7-дн. прогноз
Н−3
Н−2
Н−1
Тек.
Н+1
Н+2
Н+3
🔴 Срыв плана площадка Б: −23% к плану — требуется решение
⚠️ Дебиторка превысила лимит: ООО «СтройСнаб» +1,4М₽
🔵 ИИ: площадка В выйдет на план к пятнице (+прогноз)
Кейс 03
Производство / Технологи
Мониторинг простоев производственных линий

ИИ-агент отслеживает OEE по каждой из 8 линий в реальном времени, выявляет скрытые потери через RAG-анализ журналов и рассчитывает упущенный выпуск. Критические алерты — сразу ответственному.

87 минскрытых потерь выявлено
−347 ед.недовыпуска за смену
Мониторинг OEE · Смена 2
LIVE
3ч 42м
суммарный простой
87 мин
скрытые потери (ИИ)
−347
потери выпуска
ЛинияOEEСтатус
Линия А-1
89%
Норма
Линия А-2
63%
Внимание
Линия Б-1
41%
Критично
Линия Б-2
82%
Норма
Линия В-1
71%
Внимание
🤖 ИИ: Линия Б-1 — 87 мин простоя сверх норматива. Причина: журнал ТО не закрыт.
Кейс 04
Топ-менеджмент / Сеть филиалов
Единая управленческая панель для сети филиалов

12 филиалов — один экран. ИИ консолидирует данные, автоматически фиксирует отклонения по ФОТ и выручке, формирует реестр задач по руководителям и рейтинг по OKR. Нет звонков с вопросом «как у вас дела».

12филиалов в реальном времени
Казаньлидер по OKR — выявил ИИ
Управленческая панель · Сводка
12 филиалов
Выполнение плана
93,4%
−6,6% к плану
Консол. прибыль
+12,8%
Выше плана
Перерасход ФОТ
3 фил.
Требует решения
Задачи по рук-лям
47
12 просрочено
🤖 ИИ-инсайт
Перерасход ФОТ: Екатеринбург (+8,3%), Новосибирск (+6,1%), Уфа (+4,7%). Лидер по OKR — Казань (96,2%). Рекомендация: перенести практику Казани в 3 отстающих.
OKR по городам
Казань
96%
Москва
88%
Екб-г
71%
Уфа
62%
Кейс 05
Производство / ОТК / Документооборот
Производственный ИИ-блок: документы + база знаний

Единое рабочее пространство цеха: реестр документов с фильтрацией, встроенный ИИ-чат на базе RAG, проактивные уведомления об истёкших документах и автоматическая сводка отклонений по ОТК.

RAGИИ отвечает по вашим документам
0ручной сбор данных ОТК
⚠️ 3 документа с истёкшим сроком — требуется продление
📁 Реестр · Сборочный цех №3
Все
Регламенты
Инструкции
ОТК
📄
Регламент контроля качества
Актуален
📄
Инструкция по сборке ред. 3.1
Истёк
📊
Карта ОТК апрель 2024
На пересмотре
📄
Норма расхода материалов
Актуален
🤖
ИИ-ассистент цеха
Допуск по детали А-47?
Иванов И.И.
По Регламенту КК §4.2: ±0,05 мм. Проверка каждые 50 ед. Источник: документ из реестра.
ПРОМИИ · ИИ
Есть ли отклонения ОТК за апрель?
Иванов И.И.
Задайте вопрос...
Сводка ОТК за апрель
14
Цех №3
7
Цех №4
2
Цех №5
0
Цех №6
Почему к нам

Со сложными задачами идут к нам

🔌

Работаем в вашем контуре

1С, CRM, ERP, Excel, PDF-документы, чертежи, регламенты — всё это становится источником для агента, а не препятствием.

🔒

Закрытый контур — для безопасности ваших данных

Если данные не должны покидать вашу инфраструктуру, строим решение именно так.

🎯

Не ставим «демо»

Каждый проект начинается с аудита процесса. Честно говорим на старте, если задача не даст экономического эффекта.

🗂️

Берём систематизацию данных

Если процессы не отстроены или данные в беспорядке — это не стоп-сигнал, это часть нашей работы.

🎓

Обучаем команду

Решение должно прижиться. Обучение сотрудников — обязательный этап, а не опциональный.

7+

успешных внедрений в производстве, страховании, агробизнесе и B2B-продажах

Как работаем

5 шагов от задачи до результата

1

Диагностика

Разбираем процесс, находим зону максимального эффекта, оцениваем экономику. Ориентир — ещё до начала работы.

2

Проектирование

Описываем логику агента под конкретный процесс и роли сотрудников. Не обобщённое решение, а заточенное под вас.

3

Пилот

Запускаем на ограниченном контуре, измеряем результат. Пилот — проверка гипотезы, не демо для галочки.

4

Интеграция и обучение

Подключаем к вашим системам, обучаем команду, добиваемся реального использования инструмента.

5

Масштабирование

Переносим логику на смежные участки, расширяем агента, добавляем новые источники и сценарии.

FAQ

Честные ответы на реальные вопросы

Что если ИИ-агент наделает ошибок в важных расчётах — кто отвечает?
Агент работает как умный черновик с проверкой, а не как автономное решение. Эксперт — технолог, инженер, аналитик — всегда остаётся в контуре и финально утверждает результат. Мы строим системы с явным разделением: что делает агент, что делает человек.
Сколько это стоит?
Зависит от сложности процесса и интеграций. Простые сценарии (база знаний, автоответы, аналитика) — от нескольких сотен тысяч рублей. Сложные интеграции с ERP и кастомной логикой — от 1–2 миллионов рублей. Экономику мы считаем до старта и показываем ориентир по окупаемости.
Мы уже пробовали ИИ — не прижилось. Почему у вас будет иначе?
Чаще всего ИИ не прижился, потому что это был инструмент поверх процесса, а не встроенный в него. Мы начинаем с аудита того, как процесс работает сейчас, и строим агента под реальную логику — с интеграциями, ролями и обучением команды.
У нас нет нормальных данных — вы вообще сможете запустить?
Да. Во многих проектах систематизация данных — это часть нашей работы, не предусловие. Мы помогаем привести источники в порядок перед тем, как запускать агента.
Как быстро появится первый результат?
Пилот занимает обычно 4–8 недель. На этом этапе уже виден измеримый эффект по выбранному процессу. Полное внедрение и масштабирование — 2–4 месяца в зависимости от сложности интеграций.
Вы работаете только с производством?
Нет. Производственные кейсы — это демонстрация нашей способности работать в сложных контурах с критичными данными. Мы также внедряем решения для управления, аналитики, продаж, клиентского сервиса, HR и маркетинга.

Разберём, где ИИ даст реальный эффект именно у вас — за одну встречу

На диагностической сессии 45–60 минут мы:

Разберём один конкретный процесс, который вас тормозит
Покажем, как его можно автоматизировать
Дадим ориентир по экономике: сроки, стоимость, окупаемость
Честно скажем, если задача не подходит для ИИ-решения
Записаться на диагностику