Do Digital разрабатывает ИИ-агентов для продаж, HR, поддержки клиентов и документов. Чат-бот отвечает на вопросы — по сценарию или по базе знаний компании. ИИ-агент ещё и делает работу: заходит в CRM, 1С и почту, обновляет данные и сам выбирает следующий шаг. Важные и необратимые шаги подтверждает человек. Пилот на одну задачу — 4 недели, от 350 000 ₽. Можно развернуть на ваших серверах, с учётом требований 152-ФЗ.
Отвечает сам Максим Орлов, основатель Do Digital. Обычно — в течение часа в рабочее время.
Оба понимают обычный язык и могут отвечать по базе знаний компании (RAG). Разница в действиях: чат-бот отвечает, ИИ-агент ещё и делает работу — сам заходит в CRM, 1С и почту и выбирает следующий шаг в заданных рамках. Модель под капотом может быть одна и та же.
Экспресс-аудит
Созваниваемся на 1–2 часа. Вы рассказываете, как устроена компания, Максим Орлов задаёт вопросы и прямо на звонке показывает, где ИИ даст деньги, а где пока рано. После звонка присылаем короткое резюме: 2–3 сценария, с чего начать и примерный бюджет.
Как часто бывает на рынке
Как у нас
Anthropic разделяет заранее заданные сценарии и агентов, которые сами выбирают шаги, и советует начинать с простейшего решения[7]. Мы работаем так же: агент получает ровно столько свободы, сколько нужно процессу, а права расширяем по итогам пилота.
Отвечает по базе знаний со ссылкой на источник. Ничего не меняет в ваших системах.
Готовит письмо, сделку в CRM или документ — сотрудник проверяет и нажимает «Отправить».
Сам выполняет типовые шаги: ставит задачу, обновляет карточку, отвечает клиенту. Спорное и необратимое передаёт человеку.
Сам доводит цепочку до конца, человек проверяет часть результатов. Включаем, когда пилот подтвердил метрику.
Работа без контроля человека. Для денег, договоров и персональных данных не используем.
Наши внедрения — уровни 0–2. Уровень 3 включаем после пилота с подтверждённой метрикой. Избыточные полномочия агента — третий по значимости риск в списке OWASP для приложений на языковых моделях 2026 года[6], поэтому деньги, договоры и удаление данных всегда подтверждает человек.
Если будете выбирать подрядчика — спросите его про эту схему. Кто не знает что такое orchestrator и tools — тот делает бота, а не агента. Мы собираем агентов по этой архитектуре с 2023 года. Основы — в разборе как работает нейросеть простыми словами.
Конкретные роли с понятной задачей. Под каждой — цифра: из нашего кейса или рыночная, со ссылкой на источник. Выбирайте ближайшее к вашей задаче или опишите свою — соберём кастомно. Для производственных компаний — отдельная страница: ИИ-агенты для завода и 1С.
Отвечает по базе знаний, эскалирует сложные кейсы оператору, заводит тикеты в helpdesk, отправляет инструкции и файлы.
Квалифицирует входящих лидов, задаёт правильные вопросы, генерирует коммерческое предложение и передаёт «горячих» менеджеру.
Генерирует договоры, офферы, акты, служебные записки из шаблонов и данных CRM/Excel. Проверяет на ошибки и отправляет на подпись.
Звонит клиентам, проводит опросы, квалифицирует, записывает на встречу. Естественный голос, понимает реплики, ведёт диалог не по скрипту.
Читает резюме, сравнивает с вакансией, даёт оценку 0–100, формирует вопросы для собеседования. Передаёт рекрутеру только подходящих.
Собирает данные из CRM, 1С, Excel, сайтов конкурентов. Готовит управленческие отчёты в Telegram — с выводами, а не только цифрами.
Мы сделали HR-агента для разбора резюме, а он оказался настолько полезным, что мы превратили его в отдельный сервис по подписке. Так выглядит агент в реальной работе. Другие проекты — в кейсах внедрения ИИ.
Агент получает резюме, сравнивает его с вакансией, ставит оценку 0–100% и готовит вопросы для собеседования. Рекрутер видит только подходящих кандидатов и сразу знает, о чём спросить. Всё про продукт — на странице Legat HR: ИИ для HR.
Узнали свой процесс?
Напишите, какой из шести агентов ближе — прикинем сроки и бюджет под вашу задачу.
Сразу договариваемся о границах, чтобы не было сюрпризов.
Полный цикл: от разведки боем до продакшена и поддержки
Честно о том, что подойдёт именно вам
Агентов внедряют всё больше, но до рабочего результата доходит меньшинство. По предварительным данным MIT NANDA, 95% организаций не видят измеримого эффекта от генеративного ИИ в P&L[5]. Причины повторяются: широкие права, нет передачи человеку, нет метрики.
Это проекты других компаний, не клиентов Do Digital. Данные из открытых источников.
Закладываем их в архитектуру до запуска
Разберём риски на вашем процессе
Экспресс-аудит: созвон 1–2 часа с Максимом, 30 000 ₽. Покажем, где агент окупится, а где лучше не рисковать.
Пилот агента на одном процессе стоит от 350 000 ₽ и занимает 4 недели. Код и настройки агента остаются у вас. Все услуги — на странице услуги и цены.
Когда вы хотите AI, но не знаете где он поможет и что заказать
Рабочий агент на одном процессе. Окупается до полного внедрения
Полноценный продакшен: интеграции, мониторинг, поддержка
Созвон 1–2 часа с Максимом Орловым: разбираем вашу компанию и процессы, находим, где ИИ даст деньги, и честно говорим, что подойдёт — агент, бот или готовый сервис. После звонка присылаем короткое резюме: 2–3 сценария, с чего начать и примерный бюджет.
Записаться на созвонДежурство: мониторинг агента, качества ответов и баланса у провайдера модели, проверка бэкапов, реакция на сбои вне очереди. Ошибки в рамках ТЗ исправляем бесплатно, доработки — по факту.
Первый рабочий результат показываем через 3 недели после старта, а пилот на одном процессе запускаем за 4 недели.
Знакомимся, смотрим процессы, ищем где AI реально поможет, а где будет балластом.
Выбор LLM, схема агента, список tools, план интеграций, метрики качества.
Сборка ядра агента, базовых интеграций, RAG-базы. Первая рабочая версия.
Тестирование на реальных кейсах, доводка промптов, развёртывание.
Мониторинг, дообучение по реальным диалогам, обновление промптов.
Стек подбираем под задачу. Персональные данные обрабатываем в российских моделях или open-source в вашем контуре. Если задаче нужна зарубежная модель, внутри контура ставим PII-прокси: он заменяет ФИО, телефоны и другие персональные данные метками до отправки запроса и возвращает их в ответ. Подробнее — безопасность ИИ и 152-ФЗ.
Зарубежные модели — только через PII-прокси в вашем контуре.
Самое типовое из того, что спрашивают на первом созвоне. Если вашего вопроса нет — напишите в Telegram, ответим.
Чат-бот отвечает по сценарию или из базы знаний. AI-агент сам решает что делать: вызывает CRM, читает документы, отправляет письма, обновляет базу — выполняет цепочку действий. Спорные и необратимые шаги подтверждает человек.
Если упростить: бот = справочник, агент = сотрудник. Бот хорош для FAQ, агент — для замещения процесса.
Экспресс-аудит — 30 000 ₽. Созвон 1–2 часа: разбираем процессы компании и отвечаем, нужен ли вам агент и где он окупится.
Аудит — от 180 000 ₽ (1–2 недели). Когда вы хотите AI, но не знаете где он применим.
Пилот MVP — от 350 000 ₽ (4 недели). Рабочий агент на одном процессе.
Внедрение под ключ — от 500 000 ₽ (6–12 недель). Полноценный продакшен с интеграциями и поддержкой.
Сопровождение после запуска — от 25 000 ₽ в месяц. Итоговая стоимость зависит от количества интеграций и сложности логики. Точную смету даём после аудита. Все форматы — на странице услуги и цены.
Да. Мы разворачиваем агентов on-premise — на ваших серверах, без внешних API. Серверы и лицензии — на вашей стороне, с нас настройка, развёртывание, работа с выгрузками и обмен данными с 1С или CRM. Используем open-source LLM (Llama, Qwen, Saiga, Mistral) или российские GigaChat и YandexGPT.
Работаем с учётом требований 152-ФЗ. Данные не выходят из вашего контура. Подробнее — безопасность ИИ-агентов и 152-ФЗ.
Аудит — 1–2 недели. Пилот MVP — 4 недели. Внедрение под ключ — 6–12 недель.
Первый рабочий результат показываем через 3 недели после старта. Это не ускорение «лишь бы поскорее» — это норма для этой технологии. Дольше делают те, кто строит её в первый раз.
Да, есть кейсы интеграций с 1С (включая голосового бота), Битрикс24, AmoCRM, HeadHunter, Контур.Диадок.
Подключаемся через REST API, SOAP, прямые коннекторы или экспорт-импорт файлами. Если у вашей системы есть API — агент к ней подключится.
Поэтому начинаем с пилота — рабочего MVP на одном процессе за 4 недели.
Если метрики не подтвердились на пилоте — не переходим на полноценное внедрение. Это честнее, чем продавать «под ключ» на старте и потом 6 месяцев убеждать что «вот ещё чуть-чуть и всё поедет».
Зависит от задачи:
GigaChat, YandexGPT и Alice AI LLM, T-Pro, MTS AI — российские модели, когда в запросах есть персональные данные.
Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral, GLM, Kimi, gpt-oss, Saiga — open-source в вашем контуре.
OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini — через API, когда нужно максимальное качество. Перед ними внутри контура ставим PII-прокси: персональные данные заменяются метками и наружу не уходят.
Оркестрация — LangGraph, LangChain, LlamaIndex, GigaChain или n8n на своём сервере, инструменты подключаем по протоколу MCP. Выбор зависит от сложности логики.
Компания, которая поставила агента. В 2024 году трибунал Британской Колумбии обязал Air Canada заплатить клиенту за неверный ответ чат-бота и отверг довод, что бот — «отдельное юрлицо»[8].
Поэтому условия и цены агент берёт только из документов компании, все действия пишутся в журнал, а спорные вопросы уходят сотруднику.
Работают в связке с людьми. В 2024 году ИИ-ассистент Klarna за первый месяц провёл 2,3 млн диалогов — две трети чатов поддержки[10]. В 2025 году компания признала перекос в сторону экономии и вернула людей для сложных случаев[11].
Мы сразу строим так: агент закрывает типовые обращения, сложные передаёт человеку вместе с историей диалога.
По предварительным данным MIT NANDA, 95% организаций не видят измеримого эффекта от генеративного ИИ в P&L[5]. Gartner прогнозирует отмену более 40% агентных проектов к концу 2027 года из-за затрат, неясной ценности и слабого контроля рисков[4].
Поэтому начинаем с одного процесса и метрики «до/после» на пилоте за 4 недели и расширяем агента, только если метрика подтвердилась.
ChatGPT помогает отдельному сотруднику, агент встраивается в процесс компании: CRM, 1С, почту, мессенджеры. По данным McKinsey, хотя бы какой-то эффект ИИ на операционную прибыль (EBIT) видят только 37% респондентов, и за год эта доля не выросла[1].
Отдача появляется, когда ИИ работает внутри процесса и результат можно посчитать.
От 25 000 ₽ в месяц, точная сумма зависит от проекта. В сопровождение входит дежурство: мониторинг агента, качества ответов и баланса у провайдера модели, проверка бэкапов и реакция на сбои вне очереди.
Ошибки в рамках ТЗ исправляем бесплатно, новые функции и доработки — по факту, с отчётом за месяц.
Если у вас 1–2 повторяющихся процесса с понятной логикой и хотя бы 50–100 событий в неделю (заявок, резюме, обращений) — да, пилот за 350 000 ₽ обычно окупается за 3–6 месяцев.
Если процессов меньше или они уникальные каждый раз — лучше начать с Telegram-бота на GPT (от 80 000 ₽) или Legat HR SaaS (от 1 490 ₽/мес). Скажем честно после аудита.
Не нашли ответ на свой вопрос?
Спросите Максима напрямую — без менеджеров и презентаций.
Цифры с пометкой «наш кейс» — данные Do Digital по собственным проектам, независимого аудита нет. Прогнозы Gartner и оценки рынка — мнения аналитиков, не факты. Данные проверены 08.10.2026.
Первые 30 минут с Максимом бесплатно: поймём, есть ли задача для агента. Если нужен подробный разбор компании — экспресс-аудит на 1–2 часа за 30 000 ₽.
