Проектирую и внедряю AI-системы,|которые снижают ручной труд, ускоряют процессы и создают измеримый результат.
КАК УСТРОЕНА РАБОТА
Работа начинается не с выбора технологии, а с поиска участка бизнеса, где автоматизация даст измеримый эффект (время, деньги, контроль).
Сценарии
Заявки с сайта, мессенджеров и звонков собираются в разных каналах. Долгое ожидание, повторяющиеся вопросы.
Система отвечает в любом канале 24/7, уточняет бюджет и потребность, передаёт менеджеру готового к разговору клиента.
Решения, выводы, контакты, идеи, ссылки — половина в Notion, половина в Telegram, остальное в голове и в почте.
Подключает заметки, документы, переписки и встречи, отвечает на вопрос с цитатами и ссылками на источник.
ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ
До 70% обращений в сеть клиник — телефонные. Часть заявок терялась, часть админ забывал перезвонить. Внедрили голосовой AI: запись звонка → распознавание → карточка клиента в CRM с именем, животным, симптомом и эмоцией.
Правки договора летали между продажами, клиентом, финдепом и юристом через email. 5–7 раундов, сделки висели. Встроили AI-модуль в CRM: сканирует правки, выделяет спорные пункты, раздаёт задачи нужным людям, собирает финальный текст.
AI-ДИАГНОСТИКА
Итог: приоритезированный список AI-возможностей и план внедрения под вашу задачу.
Создаю AI-системы, которые сокращают ручную работу, снижают ошибки и помогают руководителям видеть результаты в цифрах.
Обо мне
Товарищ майор - государственный пожарный надзор, 15 лет службы. Ушёл в IT: начинал с Data ScienceData Science - это направление, которое объединяет статистику, программирование, аналитику данных и машинное обучение для извлечения полезных знаний из больших объёмов информации.С помощью Data Science компании могут находить закономерности, прогнозировать события, автоматизировать принятие решений и лучше понимать поведение клиентов, сотрудников и бизнес-процессов.прогнозирование продаж и спроса;анализ поведения клиентов;выявление ошибок, рисков и аномалий;персонализация предложений;автоматизация отчётов и аналитики;поддержка управленческих решений на основе данных.Главная цель Data Science - превратить разрозненные данные в понятные выводы и практические решения для бизнеса., затем занялся автоматизацией бизнес-процессов и искусственным интеллектом.
Работаю с собственниками и CEO напрямую. Не продаю коробочные решения - разбираю конкретный бизнес и строю то, что даёт результат в цифрах: меньше ручного труда, быстрее процессы, меньше ошибок.
Мышление системное - из надзора, где цена ошибки высока.
Метод — через глубокое погружение в задачу, а не через шаблон.
Связаться с Дмитрием
Оставьте контакт - вернусь в течение дня
В чём убеждены те, кто строит будущее
Цивилизация развивается, увеличивая число важных операций, которые мы можем выполнять, не задумываясь о них.
Нет ничего столь бесполезного, как делать с большой эффективностью то, чего вообще не следовало делать.
AI — это новое электричество. Как электричество 100 лет назад, оно трансформирует практически все отрасли.
Это будет не мир «человек против машины», а мир «человек плюс машина».
Искусственный интеллект так же революционен, как мобильные телефоны и Интернет.
Чем лучше ваши процессы, тем меньше героизма требуется от людей.
Данные — это новая нефть. Но как нефть, они ценны только переработанными.
Цивилизация развивается, увеличивая число важных операций, которые мы можем выполнять, не задумываясь о них.
Нет ничего столь бесполезного, как делать с большой эффективностью то, чего вообще не следовало делать.
AI — это новое электричество. Как электричество 100 лет назад, оно трансформирует практически все отрасли.
Это будет не мир «человек против машины», а мир «человек плюс машина».
Искусственный интеллект так же революционен, как мобильные телефоны и Интернет.
Чем лучше ваши процессы, тем меньше героизма требуется от людей.
Данные — это новая нефть. Но как нефть, они ценны только переработанными.
Ответы на вопросы,
которые задают чаще всего
Разработчик пишет код по готовому ТЗ. Интегратор настраивает существующее решение — плагин или CRM. Я работаю на шаг раньше: разбираю процесс и проектирую систему — какие задачи отдать AI, какие оставить людям, как всё связано. Без архитектуры на старте даже хорошие компоненты складываются в то, что не работает.
Первый рабочий прототип — 2–4 недели. Полное внедрение с интеграцией в существующие системы — от 1 до 3 месяцев. Работаю итерациями: результат виден на каждом шаге, без долгих согласований.
Нет. Архитектуру, код и интеграции беру на себя. Ваша команда получает готовые инструменты и понятные инструкции по использованию. Если IT-команда есть — работаем совместно.
Работаю лично — без субподряда и цепочки менеджеров. При необходимости подключаю проверенных специалистов под конкретную задачу, но точкой входа и ответственности всегда остаюсь я.
До старта фиксируем конкретные метрики: время на задачу, стоимость процесса, количество ошибок. После внедрения замеряем изменение этих цифр. Результат должен быть в цифрах — иначе это не результат.
Под задачу выбираем модель: для чувствительных данных — российские облачные LLM (YandexGPT, GigaChat) с обработкой данных в РФ по 152-ФЗ либо локальная модель на вашем сервере, без выхода данных наружу. Для нечувствительных задач — Claude или GPT с обезличиванием: персональные данные и цифры заменяются на токены перед отправкой и восстанавливаются после. Решение по архитектуре — на старте проекта, исходя из того, какие данные реально проходят через AI.
