AI-автоматизация и Telegram-системы для бизнеса, Беларусь

Зависит от глубины интеграции. Простой агент «принять заявку из чата в amoCRM с тегом и заметкой» занимает 1–2 недели. Сценарий с распознаванием намерения, автотегированием заявок и выгрузкой документов идёт 3–6 недель. Перед стартом проводим аудит CRM, чтобы не строить агента на сломанной воронке.

Да. Работаем по договору с самозанятым, счёт через bePaid, оплата проходит по ЕРИП и картами белорусских банков. Для проектов от 30 часов делим оплату на этапы: предоплата 50% и остаток после демо-сдачи.

Два месяца на код и логику. Если в этот срок выясняется, что бот не отрабатывает сценарий, прописанный в спецификации, правим без счёта. Новые сценарии и доработки под изменения API внешних систем идут отдельным счётом по часам.

Основные: amoCRM, Bitrix24, retailCRM. Есть опыт интеграций с Notion как лёгкой CRM для небольших бизнесов. С нестандартными CRM работаем через REST API: если у системы есть документация, интеграция реализуется. На созвоне сразу смотрим вашу CRM и говорим «да», «нет» или «нужен аудит».

Бот общается с пользователем текстом и кнопками в чате. Mini App открывает визуальный интерфейс с карточками, формами, корзиной, графиками. AI automation покрывает первое: ботов с приёмом платежей, AI-обработкой входящих и интеграциями. Если нужен второй вариант, с собственным интерфейсом внутри Telegram, это отдельная услуга Telegram Mini Apps в Минске.

Описание процесса, который автоматизируем: что входит, что выходит, кто использует. Если уже есть CRM или таблица, дайте доступы для просмотра. Когда подключаете AI (Claude, OpenAI), нужен либо ваш API-ключ, либо считаем «через нас» в смете. Первый созвон бесплатный, 60 минут.

Да. AI-агент на сайте: виджет чата, который ведёт диалог по правилам и отправляет данные в CRM или почту. Работаем через Claude API либо OpenAI API. Стоимость API оплачиваете отдельно (зависит от объёма сообщений), сборка виджета и интеграция считаются по часам.

Да. Распознаём PDF, фото счётов, договоры, накладные через комбинацию OCR (PaddleOCR, Tesseract) и LLM для извлечения структурированных данных. Стандартный сценарий: пользователь шлёт фото в бот, бот возвращает JSON с полями. Точность сильно зависит от качества исходников; на собеседовании задачи это сразу обсуждаем.

Не беремся за схемы с рассылками без согласия пользователя (нарушение законодательства РБ о ПДн и закона о рекламе). Не беремся за скрейпинг сайтов в обход их условий использования. Не пишем контент, который выдаётся за «написанный человеком» в местах, где это запрещено (например, медицинские или юридические тексты под подпись). Остальную автоматизацию рассматриваем.