01
Работа с заявками
Вместо ручного разбора обращений — квалификация заявки, резюме диалога и заполнение карточки в CRM.
AI-разработка для бизнеса
Встраиваем
искусственный
интеллект
в бизнес-процессы
Создаём AI-агентов и корпоративные ИИ-системы. Подключаем ваши данные, документы и CRM, чтобы автоматизировать ежедневную работу.
Сначала проверяем решение на пилоте
Архитектура в действииДемо
Входящие данныеНовое обращение клиента
Результат сценария
Заявка готова для CRM
Потребность определена. Данные структурированы.
Пример работы AI-системы. Сценарий подбираем под вашу задачу.
Задачи бизнеса
Какие задачи можно решить с помощью ИИ
02
Поиск по корпоративным данным
Вместо поиска по папкам и перепискам — ответ по документам компании со ссылками на источники.
03
Обработка документов
Вместо переноса данных вручную — распознавание документов, извлечение полей и передача результата на проверку.
04
Клиентская поддержка
Типовые вопросы обрабатывает AI-ассистент, а сложные обращения получает сотрудник вместе с контекстом.
05
Анализ звонков
Вместо выборочного прослушивания — расшифровка разговоров, проверка скриптов и выявление причин обращений.
06
Анализ и прогнозирование
Модели находят закономерности в данных и помогают прогнозировать показатели. Качество проверяем на исторических данных.
Нужно добавить AI-функцию в продукт или довести прототип до внедрения? Подробнее об AI-разработке и интеграции →
Основные услуги
Услуги по разработке искусственного интеллекта
AI-разработка и интеграции
Комплексный проект: архитектура, AI-функции, подключение к вашим системам и запуск.
RAG-системы
Корпоративный поиск и ответы по внутренним документам с указанием использованных источников.
Подробнее об услуге
Обработка документов
OCR, извлечение полей и таблиц, проверка результата и передача данных в рабочие системы.
Подробнее об услуге
AI-агенты и автоматизация
Автоматизация повторяющихся задач: работа с данными, действия через API и контроль сотрудника.
Подробнее об услуге
Аналитика и прогнозирование
Прогнозы спроса, запасов и нагрузки. Подготовка данных, проверка моделей и интеграция результата.
Подробнее об услуге
Консалтинг и прототипирование
Выбор сценария внедрения ИИ, аудит данных и проверка идеи с помощью прототипа или пилота.
Подробнее об услуге
Поддержка и развитие
Сопровождение AI-систем: разбор сбоев, контроль качества, обновление моделей и развитие функций.
Подробнее об услугеКейсы и демонстрации
Примеры задач и AI-решения
Демонстрационные сценарии: какие данные получает решение, что делает ИИ и что получает сотрудник. Это не результаты клиентских проектов; эффект оценивается на данных конкретной компании.
01/ Демо
AI-ассистент по базе знаний
Ассистент на основе RAG находит информацию во внутренних документах, формирует ответ и показывает использованные источники.
- RAG
- LLM
- KNOWLEDGE BASE
02/ Демо
Обработка документов
Решение определяет тип документа, извлекает необходимые поля, проверяет заполнение и передаёт структурированные данные в рабочую систему.
- OCR
- LLM
- API
03/ Демо
Квалификация заявки
ИИ уточняет параметры запроса, создаёт краткое резюме и передаёт структурированную заявку менеджеру.
- CRM
- LLM
- AUTOMATION
Есть похожая задача? Обсудим, что потребуется для проверки на ваших данных.
Обсудить свой сценарийИнтеграции
Интегрируем ИИ с существующими системами
Подключаем CRM, сайт, телефонию, базу знаний и внутренние сервисы через доступные API. Одно AI-решение может объединять несколько источников и действий в одном процессе.
- Облачные AI-модели
- Локальные LLM
- Гибридная архитектура
AICORE
CRM системы
Сайты и личные кабинеты
Телефония и контакт-центры
Корпоративные базы знаний
Облачные хранилища
Базы данных
Внешние API
Внутренние сервисы
Способ размещения моделей и состав интеграций выбираем после анализа инфраструктуры, требований к конфиденциальности и стоимости эксплуатации.
СИСТЕМЫ И ИНТЕГРАЦИИ
ИИ — в инструментах, которыми вы уже пользуетесь
- amoCRM
- HubSpot
- Salesforce
- Microsoft 365
- Google Workspace
- Confluence
- Notion
- Telegram
- WhatsApp Business
- Slack
- Zendesk
- Intercom
- Shopify
- WooCommerce
- Pipedrive
- Zoho CRM
- Jira
- Trello
- Asana
- Airtable
- n8n
- Make
- PostgreSQL
- Metabase
Нет вашей системы? Рассмотрим другие платформы и собственные сервисы. Подключение зависит от API, прав, тарифа и правил сервиса; базы данных подключаем через серверные коннекторы. Логотипы обозначают технологии, а не клиентов или партнёров.
Обсудить вашу интеграциюAI-МОДЕЛИ
Модель под задачу. Размещение под ваши требования.
- OpenAIМодели через API
- ClaudeAnthropic
- Google GeminiGoogle
- DeepSeekМодели через API
- Yandex AI StudioМодели Яндекса
- GigaChatМодели через API
- Mistral AIМодели через API
- PerplexityМодели через API
- QwenОткрытые веса
- Mistral AIЛокальные модели
- GemmaОткрытые веса
- LlamaОткрытые веса
- DeepSeekЛокальное размещение
Сравниваем качество на ваших данных, задержку и стоимость работы. Для API проверяем доступность в вашем регионе и условия передачи данных; для локальных моделей — лицензию и требования к инфраструктуре. Локальная LLM сама по себе не делает весь процесс закрытым: размещение OCR, поиска и остальных компонентов согласуем отдельно.
Процесс и первый шаг
От бизнес-задачи
до работающего AI-решения
01 Разбираем задачу
Изучаем процесс, данные, API и ограничения. Определяем, где ИИ уместен и что нужно для старта.
02 Проектируем и проверяем
Выбираем архитектуру и согласуем критерии качества. Если есть неопределённость, проверяем гипотезу на пилоте.
03 Встраиваем в работу
Подключаем рабочие системы, настраиваем доступы и тестируем обычные и нестандартные сценарии.
04 Запускаем и измеряем
Сравниваем результат с исходным процессом: время, качество и стоимость операции. Определяем следующий шаг.
Что даст первый анализ
- 01 / Сценарий решения и необходимые данные и интеграции.
- 02 / Основные ограничения и измеримые критерии результата.
- 03 / Рекомендуемый формат старта и предварительная оценка этапов.
Можно начать с анализа, прототипа или пилота. Состав работ, сроки и стоимость обсуждаем индивидуально с каждым клиентом.
Обсудить первый шагБезопасность и ограничения
Безопасность AI-решения закладывается в архитектуру
Контролируем не только ответы модели, но и доступ к информации, действия агентов и обработку ошибок. Конкретные меры согласуем под данные и риски проекта.
Доступ к данным
Разграничиваем права и предусматриваем маскирование чувствительной информации с учётом требований проекта.
Контроль действий
Ограничиваем инструменты агента. Критичные операции передаём человеку на подтверждение.
Проверка ответов
Настраиваем работу с источниками и обработку неопределённых ответов. Проверяем устойчивость к нежелательным инструкциям.
Наблюдаемость
Предусматриваем журналирование, контроль ошибок и мониторинг качества после запуска.
Когда ИИ не нужен
Если процесс редкий, нет необходимых данных, результат нельзя проверить или цена ошибки слишком высока, сначала обсудим ограничения. Когда задачу надёжнее и дешевле решают обычные правила, предложим такую автоматизацию.
FreeBlock.ai / команда
Кто будет работать
над вашим проектом
AI-разработка, backend-интеграции, данные, архитектура и интерфейсы. Состав команды определяем под задачи и этап проекта.
Понятные решения
Объясняем выбор технологий, ограничения и стоимость эксплуатации.
Работа в вашем процессе
Проектируем вместе AI-часть, интеграции и интерфейс для сотрудников.
Развитие после запуска
Согласуем поддержку, передачу знаний и следующие этапы проекта.
Алексей
CEO & Founder
Александра
Project Manager
Сергей
Senior Software Developer
Антон
Senior Software Developer
Андрей
Senior Software Developer
Познакомьтесь со всеми участниками FreeBlock.ai.
Вся наша командаFAQ
Частые вопросы о разработке и внедрении ИИ
Какие задачи подходят для внедрения ИИ?
Процессы, связанные с обработкой документов, обращений, звонков, текстов, корпоративных знаний и больших объемов данных.
Чем ИИ-агент отличается от чат-бота?
Чат-бот в основном ведет диалог. ИИ-агент может получать данные из других систем, использовать инструменты и выполнять последовательность действий.
Что такое RAG-система?
Это система, которая находит информацию в подключенной базе знаний и использует ее для подготовки ответа с учетом найденных источников.
Можно ли подключить ИИ к CRM?
Да. При наличии API ИИ можно использовать для заполнения карточек, квалификации заявок, анализа коммуникаций и запуска действий.
Можно ли использовать внутренние документы компании?
Да. При этом архитектура должна учитывать права доступа, конфиденциальность и требования к хранению данных.
Можно ли начать с небольшого пилота?
Да. Пилот помогает проверить качество решения на реальных данных до полноценного внедрения.
Сколько стоит разработка?
Стоимость зависит от сложности процесса, качества данных, количества интеграций и требований к безопасности. Проект оценивается после первичного анализа.
Заполните форму
Обсудим задачу
вашего бизнеса
Расскажите, что сейчас делаете вручную, в каких системах работаете и какой результат хотите получить. Обсудим возможный первый шаг. Сроки и стоимость оценим индивидуально.