Изучаем, как команда работает с отчётами, Excel, документами, почтой, внутренними системами и базами знаний. Находим повторяющиеся задачи и внедряем AI-инструменты, которые сокращают время на рутину.
Убираем повторяющиеся действия и показываем эффект в часах и деньгах.
Формально работа идёт весь день. Но значительная часть времени уходит не на результат, а на поиск нужного файла, переписывание данных, уточнения у коллег и повторяющиеся операции.
Регламенты, инструкции, документы и данные есть — но сотрудникам сложно быстро найти нужный ответ.
Данные собираются вручную, копируются между файлами, проверяются и сводятся в таблицы.
Письма, договоры, служебные записки, отчёты и резюме встреч готовятся по одним и тем же шаблонам.
Процессы тормозят из-за ожидания ответов, статусов, уточнений и ручных напоминаний.
Сначала смотрим, как сотрудники реально работают и где теряется время. Потом собираем инициативы команды, подбираем инструменты и внедряем там, где эффект будет понятным и измеримым.
Смотрим, с какими задачами, отчётами, таблицами, документами, системами и согласованиями сотрудники работают каждый день.
Фиксируем, где сотрудники тратят время на поиск, переписывание данных, подготовку отчётов и ожидание ответов.
Выясняем, что сами сотрудники хотели бы автоматизировать: какие задачи раздражают, где не хватает базы знаний, шаблонов или помощника.
GigaChat, YandexGPT, корпоративные AI-ассистенты, knowledge base, автоматизация отчётов, Excel, генерация документов, интеграции с 1С / ERP / CRM / BI.
Замеряем, сколько времени уходило на процесс до внедрения, что изменилось после и какой эффект получила команда.
Эффект появляется не в «большой трансформации», а в конкретных ежедневных задачах — там, где сотрудники теряют время на одно и то же.
Excel, отчёты, сводки, проверка данных, подготовка аналитики.
Генерация текстов, шаблоны, договоры, служебные записки, резюме встреч.
Регламенты, инструкции, база знаний, поиск ответов, onboarding.
Повторяющиеся задачи, переписывание данных, подготовка писем, обработка заявок.
Согласования, статусы, напоминания, контроль SLA, workflow automation.
После внедрения компания получает не абстрактный AI-инструмент, а набор конкретных улучшений: какие задачи ускорили, сколько ручных действий убрали, где появился быстрый поиск, какие отчёты или документы начали готовиться быстрее.
Сколько часов в месяц команда получает обратно от убранной рутины.
Конкретные задачи с цифрами «до и после»: например, отчёт — было 3 часа, стало 30 минут.
Что осталось работать в команде после внедрения: агенты, базы знаний, шаблоны.
Следующие сценарии и команды, куда логично распространить автоматизацию.
Выберите одну команду и 2–3 сценария: отчёт, процесс согласования, поиск в базе знаний или повторяющуюся задачу. Мы разберём, как это работает сейчас, покажем, где теряется время, и составим план автоматизации.