какие ресурсы «СЕНЕСЕЙ» сэкономил таким компаниям как: Enen-sky, Формула Интернет, ECK, Lubnet.
до 2 минут
занимает вход в задачу вместо 30 минут
до 1 часа
сократилось время решения задачи (раньше — больше 2 суток)
1 отдел
теперь участвует в обработке вместо 3-4
2 000 задач
в месяц в среднем берет на себя нейросеть
0 утечек
и ни одного обращения к внешним облачным API
Более 90%
сотрудников постоянно пользуются «Сэнсеем»
УЗКИЕ МЕСТА, КОТОРЫЕ ПРЯМО СЕЙЧАС ТОРМОЗЯТ ВАШ SLA И РАЗДУВАЮТ ФОТ
Телеком-бизнес — это непрерывный поток обращений и терабайты технической переписки.
Пока конкуренты ускоряют процессы, классическая маршрутизация задач сжигает ваше время и деньги на каждом этапе.
Вот три главные проблемы, за которые вы ежедневно расплачиваетесь из бюджета компании:
Информационный хаос и нецелевой расход дорогого времени инженеров
Проблема:
В сложных инцидентах (падение узла, деградация линии, плавающие ошибки на портах) тикет обрастает 50–100 комментариями. В цепочку вовлекаются первая линия (L1), техподдержка (L2), инженеры NOC и выездные монтажники.
Как это выглядит на практике:
Новый специалист, подключаясь к задаче, тратит от 15 до 30 минут только на чтение истории, чтобы понять контекст и текущий статус
В чем издержки (ФОТ):
Вы оплачиваете часы работы высококвалифицированных (и дорогих) сетевых инженеров не за решение проблемы, а за работу «архивариусами». Если в день инженер берет 10-15 таких задач, он тратит до четверти рабочего времени просто на чтение чужой переписки. Это искусственно раздувает потребность в штате и замедляет среднее время ремонта (MTTR).
Бюрократические задержки, срыв SLA и упущенная выручка
Проблема:
Проверка технической возможности подключения (ТВП) — например, перевод клиента на гигабитный тариф или подключение нового юрлица — превращается в марафон. Задача мигрирует между отделом продаж, проектировщиками, техподдержкой и NOC.
Как это выглядит на практике:
Простой запрос проходит через 3–4 отдела, собирая согласования. В итоге клиент ждет ответа от 48 часов и более.
В чем издержки (отток и CAC):
В условиях высокой конкуренции провайдеров абонент не ждет двое суток. За это время он уходит к конкуренту, который отвечает за 15 минут. Вы теряете горячие лиды, сливаете маркетинговый бюджет на привлечение (CAC) и недополучаете ARPU (среднюю выручку на абонента) из-за медленного апсейла текущих абонентов.
Технологический тупик: жесткие рамки ФЗ-152 и риски облачного ИИ
Проблема:
Вы понимаете, что автоматизация необходима, но использовать популярные инструменты (ChatGPT, Claude и другие облачные нейросети) категорически нельзя.
Как это выглядит на практике:
В ваших тикетах содержатся ФИО, адреса, паспортные данные абонентов, а также чувствительная техническая информация (IP-адреса оборудования, логины, топология сети, конфиги коммутаторов).
В чем издержки (риски и штрафы):
Передача этих данных в сторонние API (даже обезличенно) — это прямое нарушение ФЗ-152 «О персональных данных», регламентов регуляторов и вашей внутренней политики безопасности. За это грозят миллионные штрафы, репутационные потери и риск потери лицензии. В итоге компания вынуждена оставаться на ручном управлении, проигрывая в эффективности, так как «безопасных» альтернатив на рынке до сих пор не было.
ЗНАКОМЬТЕСЬ, «СЕНСЕЙ» — ВАШ НОВЫЙ ON-PREMISE AI-СОТРУДНИК
Это не просто скрипт, а полноценный виртуальный агент с собственной учетной записью.
Он читает переписки, анализирует логи, проверяет порты коммутаторов и готовит ответы.
Абсолютная безопасность и 100% комплаенс (ФЗ-152)
Решение:
Главное правило корпоративного энтерпрайза: данные не должны покидать периметр компании. В отличие от ChatGPT и других облачных решений, «Сенсей» разворачивается строго локально (on-premise) на физическом оборудовании в вашей серверной.
Выгоды для телеком-компании:
Архитектура полностью изолирована. 0 байт данных уходит во внешние API, 0 рисков утечки. Вы можете смело поручать ИИ работу с паспортами абонентов, биллингом, IP-адресами и топологией сети. Это гарантирует отсутствие штрафов от Роскомнадзора, защищает репутацию компании и полностью удовлетворяет требования вашей службы безопасности.
Нулевой порог входа и бесшовная интеграция
Решение:
Внедрение сложных ИТ-продуктов часто саботируется командой из-за необходимости долгого обучения и смены привычек. С «Сенсеем» этого барьера нет.
Выгоды для телеком-компании:
Агент встраивается в ваш текущий корпоративный задачник как обычный живой сотрудник. Вашим инженерам, менеджерам по продажам или первой линии поддержки не нужно переучиваться или открывать новые окна. Они просто тегают ИИ в комментариях задачи (например: @Sensei, проверь возможность подключения гигабита по этому адресу) и через пару минут получают готовый, структурированный ответ с анализом портов и оборудования. Никаких затрат на адаптацию штата.
Кратно растущая скорость при полном контроле над сетью
Решение:
Мы понимаем, что цена ошибки в телекоме — это «положенный» сегмент сети, массовые аварии и тысячи оборванных звонков в колл-центр. Поэтому ИИ не принимает критических решений за вас.
Выгоды для телеком-компании:
«Сенсей» забирает на себя 90% рутины: он за секунды анализирует загрузку аплинков, проверяет логи, сравнивает мак-адреса и даже генерирует готовые конфиги для коммутаторов. Но ИИ работает в режиме «только чтение» сети. Право финального решения и кнопка «Применить» всегда остаются у вашего инженера. Вы разгружаете дорогостоящих Senior-специалистов, ускоряете их работу в десятки раз, но сохраняете железный контроль над стабильностью инфраструктуры.
КАК ПРОИСХОДИТ ВНЕДРЕНИЕ: ОТ ИДЕИ ДО ПЕРВОГО РЕЗУЛЬТАТА ЗА 7 ДНЕЙ
Анализ инфраструктуры (День 1-2)
Изучаем ваш корпоративный задачник, типовые процессы и выделяем узкие места (суммаризация тикетов, проверка сети).
Подготовка Hardware (День 3)
Подбор и установка локального оборудования в вашей серверной (например — компьютер (LM Studio, Qwen) с 96 ГБ памяти ~350 тыс. руб. — разовая инвестиция).
Развертывание AI (День 4-5)
Поднятие локального API через LM Studio, установка оптимальной open-weight языковой модели (Qwen), адаптированной под русский язык и технические термины.
Бесшовная интеграция (День 6)
Кастомная интеграция на фронтенде и бэкенде. Создание учетной записи ИИ в вашем задачнике. Настройка маршрутизации данных строго внутри вашего контура.
Тестирование и запуск (День 7)
ИИ-агент начинает читать переписки, структурировать информацию и помогать техподдержке, NOC-инженерам и отделу продаж.
Крупная компания с распределённой структурой столкнулась с высокой нагрузкой на юридический и финансовый блоки. Сотрудники тратили значительное время на поиск информации в договорах, регламентах и внутренних документах. Использование облачных ИИ-сервисов было невозможно из-за требований безопасности.
Была развернута локальная LLM в закрытом контуре компании, обученная на внутренних документах. Сотрудники получили ИИ-ассистента для поиска, анализа и подготовки ответов по юридическим и финансовым вопросам.
Эффективность:
Рост производительности сотрудников — на 25%
Сокращение времени на обучение новых сотрудников — на 40%
Снижение количества внутренних запросов в профильные службы — на 50%
Экономия затрат на поддержку и обучение ≈ 12 млн ₽ в год
ИИ-ассистент для сотрудников крупной промышленной компании
В производственной компании с несколькими тысячами сотрудников существовала проблема доступа к актуальным инструкциям, регламентам и технической документации. Сотрудники тратили время на уточнения и обращения к профильным специалистам.
Было внедрено локальное ИИ-решение, интегрированное с корпоративной базой знаний и внутренними документами. ИИ стал единым «окном» для получения информации без привлечения экспертов.
Эффективность:
Время на запуск: 21 день вместо 2–3 месяцев (ускорение x5)
Переход клиентов: 100% потока с конструкторов (рост LTV на 40%)
Экономия бюджета: 500 000 руб., относительно фриланс/агентство (ROI 450% за год)
Безопасная аналитика данных для холдинга
Холдинг с повышенными требованиями к безопасности искал способ ускорить аналитику управленческих данных и подготовку отчётов для руководства. Использование облачных сервисов было запрещено политикой ИБ.
Мы внедрили локальную LLM, интегрированную с внутренними системами отчётности и аналитики. Руководители получили возможность быстро формировать сводки, отчёты и аналитические выводы без привлечения аналитиков.
Эффективность:
Сокращение времени подготовки управленческих отчётов — на 70%
Ускорение принятия управленческих решений — в 2 раза
Снижение нагрузки на аналитические команды — на 30% Сокращение затрат на внешнюю аналитику ≈ 20 млн ₽ в год
Наша цель — помогать компаниям внедрять передовые технологии для повышения эффективности.
Специализируемся на интеграции машинного обучения и языковых моделей для бизнеса.
Предлагаем разработку AI агентов для автоматизации, консалтинг и экспертизу в области искусственного интеллекта, а также круглосуточную поддержку и тестирование.
Одно из главных финансовых преимуществ on-premise решения — отсутствие ежемесячной абонентской платы за токены или рабочие места (как у облачных ИИ). Для старта достаточно одной рабочей станции уровня Mac Studio (с 96 ГБ унифицированной памяти), которая обойдется примерно в 350 000 рублей. Это разовая капитальная инвестиция в «железо», которое устанавливается в вашей серверной. В дальнейшем вы не платите за количество сотрудников, которые ставят задачи нейросети.
«Сенсею» не нужен доступ к внешнему интернету для генерации ответов. Мы используем open-weight модель (Qwen, отлично понимающую русский язык и технические термины), которая локально разворачивается на вашем сервере. Архитектура представляет собой полностью изолированный контур. Обмен данными происходит исключительно между браузером вашего инженера, вашим корпоративным бэкендом и сервером «Сенсея». Данные физически не могут покинуть периметр вашей компании, что гарантирует 100% соблюдение ФЗ-152 и отсутствие рисков утечки.
Подвоха нет, потому что мы не переписываем вашу текущую ИТ-архитектуру (биллинг, CRM, ERP). Мы интегрируем «Сенсея» в ваш текущий задачник (Jira, Redmine или кастомную систему) просто как нового пользователя, взаимодействующего с системой через API. За неделю мы подготавливаем сервер, разворачиваем языковую модель и настраиваем логику чтения и ответов в тикетах. Уже через 7 дней агент начинает делать саммари многостраничных переписок и структурировать информацию для инженеров.
Мы прекрасно понимаем, что цена ошибки в телекоме — это «положенный» сегмент сети и массовые аварии. Именно поэтому «Сенсей» работает по принципу Human-in-the-loop (человек в контуре управления). ИИ выполняет роль блестящего аналитика: он парсит логи, строит цепочку оборудования от абонента до узла, проверяет загрузку аплинков и генерирует готовый текстовый конфиг. Однако ИИ работает в режиме «только чтение». Проверка этого конфига и нажатие кнопки «Применить» всегда остаются за живым инженером. Вы ускоряете работу отдела в десятки раз, но сохраняете абсолютный контроль над сетью.
Текущая конфигурация на одной станции легко справляется с тысячами обращений (в нашем базовом кейсе — более 2000 проверок технической возможности подключения в месяц). ИИ обрабатывает задачи параллельно, без выходных и перерывов. Если ваша компания кратно вырастет или вы решите развернуть дополнительных AI-агентов (например, для отдела маркетинга или финансов), масштабирование решается максимально просто — покупкой еще одной такой же станции. Это линейные, предсказуемые затраты, которые несопоставимы с раздуванием ФОТ при найме новых сотрудников.
Рассчитаем точную экономию ресурсов за счет автоматизации.
Вы получите индивидуальный расчет с точками роста, где ИИ сократит издержки.