1–2 недели
Один рабочий сценарий
Заявка → проверка → запись в систему → уведомление. До двух подключённых сервисов.
35 000 ₽—70 000 ₽
за проект
tacto.tech
Автоматизируем заявки, отчёты и согласования. Начинаем с одного процесса, чтобы проверить результат и затем расширить решение.
Ориентиры бюджета
1–2 недели
Заявка → проверка → запись в систему → уведомление. До двух подключённых сервисов.
35 000 ₽—70 000 ₽
за проект
2–4 недели
Согласования, ветвления, расписание, обработка ошибок и несколько источников данных.
70 000 ₽—175 000 ₽
за проект
4–8 недель
Несколько связанных процессов, роли, мониторинг и развёртывание в вашей инфраструктуре.
175 000 ₽—420 000 ₽
за проект
Цены — предварительные ориентиры для описанного объёма, а не фиксированная смета. Точную стоимость и сроки согласуем после разбора задачи. Хостинг, лицензии и платные API считаем отдельно.
Автоматизация бизнес-процессов полезна там, где команда регулярно повторяет одни и те же действия: переносит заявки, собирает отчёты, сверяет таблицы, создаёт документы или напоминает о сроках. Начинаем с конкретного участка работы, у которого есть понятный вход, результат и ответственный.
До разработки разбираемся, нужен ли этому участку отдельный инструмент. Иногда достаточно настроить уже доступные возможности CRM. Когда стандартных правил не хватает, используем n8n, скрипты на Python или Node.js, очереди и API. Выбор зависит от объёма операций, сложности условий и того, кто будет сопровождать решение.
Фиксируем текущий порядок действий, источники данных и исключения. Определяем, где автоматизация может принять решение сама, а где требуется подтверждение сотрудника. Затем собираем сценарий, настраиваем доступы и проверяем его на обычных и ошибочных входных данных.
В результат входят согласованные сценарии, настройки, исходный код, инструкция и доступы к инфраструктуре. Для важных процессов добавляем журнал выполнения, уведомления о сбоях и правила восстановления. Если автоматизация зависит от внешнего сервиса, описываем его лимиты и поведение при недоступности.
Для предварительной оценки нужны частота запуска, среднее время ручной операции и доля исключений. Измеряем исходный процесс, затем сравниваем его с пилотным сценарием. Если операция занимает несколько минут и выполняется редко, стоимость внедрения может не оправдаться. Если повторяется ежедневно и мешает работе команды, пилот помогает проверить пользу на реальных данных.
До запуска фиксируем критерий результата: количество ручных операций, время обработки заявки или готовность отчёта к нужному часу. Сравнение с исходным процессом покажет, стоит ли расширять автоматизацию.
Главные факторы — число подключений, качество данных и количество исключений. Один линейный сценарий дешевле процесса с несколькими согласованиями, десятками условий и строгими требованиями к восстановлению. Исторические данные часто требуют отдельной очистки и переноса.
Подписки на сервисы, хостинг и использование AI API оцениваем отдельно от разработки. Для пилота можно ограничить объём, проверить один сценарий и расширять систему только после подтверждения результата. Если нужно связать несколько систем, смотрите интеграции и API. Для обработки текста и диалогов подойдут боты и AI-ассистенты.
Пришлите пример процесса: что его запускает, какие действия выполняет сотрудник и каким должен быть результат. Полезны обезличенная таблица, схема согласования или запись действий. Пароли и рабочие ключи для предварительной оценки не нужны.
После разбора согласуем границы пилота и подготовим оценку по этапам. Если автоматизация уже существует, можно начать с аудита сбоев и сопровождения. Подробнее о формате команды — на странице о нас.
Разбираем процесс и считаем объём ручной работы
Выбираем один сценарий и фиксируем критерии готовности
Собираем автоматизацию и проверяем исключения
Запускаем, передаём доступы и наблюдаем за выполнением
Да, если у системы есть API, вебхуки или доступный экспорт. Сначала проверяем способ подключения. Если API нет, отдельно оцениваем файловый обмен или автоматизацию интерфейса: такие варианты требуют больше сопровождения.
Нет. Для проверок, переноса данных и маршрутизации обычно достаточно правил. AI имеет смысл для неструктурированного текста и классификации, когда можно проверить качество ответа и передать спорный случай человеку.
Предусматриваем журнал, уведомления и правила повторного запуска. Для операций с деньгами или учётными данными отдельно проверяем, что повтор не создаст дубль.
Расскажите, что должно измениться: текущий процесс, ограничения и желаемый результат. Это поможет выбрать первый этап и оценить объём.
tacto.tech