Реальные результаты

Кейсы и отзывы

Показываем, как помогаем компаниям наводить порядок в процессах, снижать потери и достигать измеримых результатов.

Визуальная схема результатов работы Kaizero

Диагностика бизнес-процессов и управленческих разрывов в Owner

Ситуация

Компания развивалась, увеличивалось количество продуктов, проектов и параллельных задач. При этом информация о задачах, финансах, обязательствах и текущей работе была распределена между Bitrix24, таблицами, переписками и личными системами сотрудников. Руководству приходилось дополнительно собирать информацию и возвращаться к уже делегированным задачам для контроля результата.

Что сделали

Провели интервью с ключевыми участниками команды и восстановили фактическую модель работы.
Разобрали 9 ключевых бизнес-процессов и сформировали карту процессов.
Выявили 30 проблем и свели их к 6 системным причинам.
Провели приоритизацию процессов и детально разобрали управление задачами и финансовый учет.
Спроектировали дорожную карту первоочередных изменений на 30 дней.

Результат

Компания получила целостную картину процессов и понимание, где находятся основные управленческие разрывы. Вместо попытки автоматизировать все сразу были определены два первоочередных направления – управление задачами и финансовая прозрачность – с конкретным порядком изменений до перехода к дальнейшей автоматизации и AI.

Снижение зависимости обработки заявок от экспертизы владельца фотостудии

Ситуация

Владелец хотел внедрить AI-помощника для первичной коммуникации с клиентами. При разборе процесса выяснилось, что основное ограничение находится раньше: практически каждая заявка зависела от экспертных знаний фотографа, а правила оценки проекта и расчета стоимости существовали преимущественно у него в голове.

Что сделали

Восстановили текущий процесс обработки заявки As-Is.
Выявили 6 основных процессных проблем и определили их первопричину.
Разделили типовые заявки и случаи, где действительно требуется участие фотографа.
Спроектировали модель To-Be, в которой менеджер самостоятельно ведет большинство типовых обращений.
Сформировали последовательность внедрения: формализация экспертных знаний → база знаний → обучение менеджера → AI-помощник.

Результат

От первоначальной идеи "сразу сделать бота" перешли к более устойчивой архитектуре. Сначала экспертные знания фотографа должны стать системой, которой сможет пользоваться менеджер, и только после проверки этой модели AI подключается к уже формализованному процессу.

Разработка системы AI-агентов для подготовки контента HelsyTeam

Ситуация

Подготовка публикаций включала несколько отдельных этапов: поиск свежих материалов, оценку их полезности, выбор темы, подготовку тезисов и написание текста. Значительная часть этой работы выполнялась вручную, а качество результата зависело от того, насколько последовательно пройден каждый этап.

Что сделали

Разделили процесс подготовки контента на отдельные роли вместо одного универсального AI-агента.
Спроектировали последовательную работу агентов: поиск материалов → отбор и оценка тем → подготовка идеи → написание черновика.
Определили требования к источникам, тематике и формату результата каждого этапа.
Настроили передачу структурированных данных между агентами, чтобы каждый следующий этап работал с результатами предыдущего.
Заложили возможность сохранять материалы, темы и историю публикаций для снижения повторов.

Результат

Вместо единичной генерации текста появился воспроизводимый процесс подготовки контента. AI не просто пишет статью по запросу, а последовательно проходит исследование, редакционный отбор и подготовку материала, оставляя человеку контроль финального решения и публикации.

Обсудим ваш бизнес?

Оставьте заявку, проведем короткий созвон на 15-20 минут и поймем, есть ли смысл в глубокой диагностике.