OSNO-VA: ИИ-бухгалтер
- Собрали AI-платформу
AI
Внедряем ИИ по одному процессу за 1–2 недели — дальше вы развиваете его сами
Одна итерация = один бизнес-процесс. Один разработчик и один руководитель проекта запускают рабочий результат за 1–2 недели и обучают ваших людей дорабатывать его без нас. Вы платите за результат на проде, а не за часы. ИТ-бюджет падает, потому что развитие остаётся внутри компании.
Наши клиенты
Клиенты и партнеры
Результат за 1–2 недели, а не проект на квартал. Один процесс — одна итерация. Пользу видно до того, как кончился бюджет.
Независимость, а не привязка. Контур на open source в вашей инфраструктуре. Корректировки вносят ваши power users, поддерживает ваш ИТ-отдел — мы не становимся обязательным посредником.
Меньше ИТ-бюджет. Платите за внедрённый процесс, а не за рост команды подрядчика. Каждая следующая итерация дешевле — контур и навыки уже есть.
Как это работает
Логика ИИзации: один процесс за раз
13 летKT.Team в enterprise-интеграциях (1С, ERP, PIM) — почти любая ИИ-задача пересекается с уже сделанным
12kзакрытых тикетов разметила LLM-классификация для одного из топ-3 девелоперов РФ
80–95%точность ИИ-распознавания составов упаковок в кейсе FMCG — человеку остаётся проверка
Кейсы
ИИ, дошедший до рабочего процесса у клиентов
Реальные внедрения у среднего и крупного бизнеса: ИИ-бухгалтер OSNO-VA, LLM-классификация обращений у одного из топ-3 девелоперов РФ и распознавание составов в FMCG — с проверяемым результатом.
LLM-классификация тикетов: один из топ-3 девелоперов РФ
Подробнее
AI-распознавание составов по штрихкоду
- Обработка ускорилась с 30 минут до 2 на партию из 10 изображений
- Точность распознавания состава составляет 80-95%
Время команды
Ваша команда теряет время на этих задачах
-
1
Устранение рутины
Составление отчетов и протоколов автоматизировано. Типовые бланки доступны по клику в удобном интерфейсе.
-
2
Прямой «разговор» с информацией
Чтобы получить аналитику и сделать выводы, не нужен аналитик-посредник.
-
3
Быстрая обратная связь по регламентам
Объективная ОС на основе действующих правил: проще устранить ошибки, когда перед глазами чёткие правила.
Как идёт итерация
Одна итерация = один процесс = 1–2 недели
Команда: 1 разработчик + 1 руководитель проекта (он же учит ваших людей). Со стороны клиента — владелец процесса, 1–2 power user, контакт от ИТ.
-
1
Дни 1–2 · Выбираем процесс и фиксируем критерий результата
Кто: PM + владелец процесса. Остаётся у клиента: измеримый критерий «done» до старта.
-
2
Дни 3–7 · Собираем рабочую версию на open source в вашем контуре
Кто: разработчик. Остаётся у клиента: контур и код в вашей инфраструктуре.
-
3
Дни 6–9 · Подключаем контекст: регламенты, CRM, документы (AGENTS.md / skills / MCP)
Кто: разработчик + ИТ клиента. Остаётся у клиента: переносимая база знаний.
-
4
Дни 8–11 · Прогон на реальных данных, гейты безопасности, человек утверждает критичное
Кто: разработчик + владелец. Остаётся у клиента: прод с контролем и журналом действий.
-
5
Дни 10–14 · Учим power users менять правила сами, ИТ — поддерживать
Кто: PM. Остаётся у клиента: навык дорабатывать без подрядчика.
Мы не сажаем вас на абонентскую иглу. Цель итерации — чтобы дальше вы могли без нас. Следующий процесс берём, когда он действительно нужен. Как мы учим ваших людей → воркшопы.
AI-платформа в вашем контуре
Скиллы — ядро. Агенты используют его по задаче.
KT.Team передаёт переиспользуемую экспертизу как версионируемые скиллы. Агенты подключают её по задаче, а Git-реестр делает владельцев, версии, зависимости и статус эксплуатации видимыми ИТ.
Весь стек можно развернуть on-prem или в private cloud. Модели, runtime и интерфейсы остаются заменяемыми.
ИИ-ассистенты
ИИ-ассистенты — это личные помощники руководителя и сотрудника
ИИ-ассистенты — это личные помощники руководителя и сотрудника, которые знают всё про ваши процессы, клиентов, сотрудников и умеют оперировать этой информацией. Например…
Помогут подготовиться к звонку
ИИ-ассистент AI CALLS найдет любую информацию по предыдущим взаимодействиям с клиентом или командой, дадут краткую сводку по договорённостям.
Узнать больше об AI CALLS
Фиксирует отклонения и помогает объяснить причину
Агент контроля сравнивает звонки, письма, задачи и статусы в системах с регламентами и договорённостями. Если видит отклонение, он фиксирует факт, спрашивает сотрудника о причине, сопоставляет ответ с историей общения с клиентом и предлагает руководителю готовое объяснение и следующий шаг.
Узнать больше об агенте контроля
Подскажут сотруднику, как оформить любой документ
ИИ-ассистент работы с регламентами AI DOCS найдет любую информацию по существующим правилам, регламентам, стандартам вашей компании за секунды, даже среди миллионов документов. Например, найдет правила оформления отпуска, брендбук, правила заключения договоров с клиентами и расскажет их человеческим языком.
Узнать больше об AI DOCS
Помогут удержать сотрудника
HR-ассистент и ассистент менеджера подскажет, как улучшить eNPS сотрудника, которого вы хотите удержать. Например, с помощью подходящего для него «языка признательности».
Узнать больше об AI DOCS
Увеличат вероятность выигрыша в тендере
ИИ-ассистент AI TENDER поможет подавать в 10 раз больше заявок на интересные для вас тендеры без увеличения отдела продаж, меньше ошибаться в оценке выигрыша и собирать корректный набор документов.
Узнать больше об AI TENDER
Экономия ИТ-бюджета
Откуда берётся экономия ИТ-бюджета
Короткая итерация вместо длинного проекта
Стоимость = 1 разработчик + 1 PM × 1–2 недели на процесс. Бюджет привязан к процессу и результату, а не к открытому контракту на «цифровизацию».
Правки без подрядчика → почти ноль
Типовые изменения сценария делают ваши power users. Каждая правка, что раньше шла в очередь к интегратору по T&M, теперь стоит ноль внешних часов — это главный скрытый ИТ-расход обычных внедрений.
Без vendor lock-in и лицензий на коробку
Open source в вашем контуре: нет платы за seat, нет риска роста цены вендора. Переносимый контекст — смена модели не переписывает решение.
Годовая экономия ≈ (число правок в год × стоимость внешней правки) + (лицензии коробки, которые не платите) − (обучение power users, разово). Прикинуть стоимость и окупаемость по своим процессам — калькулятор ИИзации ниже. Точную цифру считаем на вашем процессе на демо.
Калькулятор ИИзации
Все цифры — примерная оценка порядка величины, а не оферта.
- Инференс считаем по цене Opus 4.8 как ориентиру передовой модели, на едином объёме токенов для всех контуров. Цены — из сравнения LLM 2026: прайсы на 27.06.2026, GigaChat 3.5 Ultra учтён как open-weight релиз от 06.07.2026, курс 80 ₽/$.
- Внедрение считаем только по процессам: 300 000 ₽ за процесс при 60% автоматизируемого. Если доля ниже или выше, стоимость процесса меняется пропорционально. Разового запуска в калькуляторе нет.
- Процессы с высокой вариативностью и жёсткой юр. ответственностью автоматизируются частично — это нормально.
Две модели ценообразования
Две коммерческие модели: фикспрайс за заработавший процесс или outstaff-контракт на выделенную ai-native команду. Контур запуска инференса (облако, on-prem РФ под 152-ФЗ, ваш периметр) выбираете отдельно. Подробнее — о ценообразовании.
RAG
RAG: ответ со ссылкой на источник, а не «галлюцинация»
Grounding на ваших данных
Ассистент отвечает по вашей базе знаний, регламентам и документам, а не по «памяти из интернета».
Корпоративная память
Чаты, встречи, диск, 1С и тикеты становятся машиночитаемым контекстом, доступным ассистенту.
Цитируемые источники
Каждый ответ ссылается на документ-первоисточник — его можно проверить.
Вопросы ИТ-директора
Что обычно спрашивает ИТ-директор
Кто отвечает за прод, если правит наш сотрудник?
Разводим два слоя: мы отвечаем за ядро, гейты и безопасность; power user меняет только правила, промпты и настройки в безопасной песочнице — не код прода. Критичные действия требуют утверждения человеком, всё пишется в журнал. После передачи прод держит ваш ИТ-отдел, мы — на подхвате по SLA. Свобода правок ≠ доступ к проду.
За 1–2 недели серьёзный процесс не сделать
Итерация = один процесс, а не вся трансформация. Узкий scope — это фича. Плюс первая итерация без риска.
Безопасность и данные?
Модели и контур — в вашей изолированной инфраструктуре, анонимизация и security guard на месте. Конфиденциальное из звонков и документов не уходит в чужие облака. Open source = можно аудировать, что внутри.
Персональные данные
Как мы работаем с персональными данными при внедрении ИИ
В enterprise РФ пилот чаще стопорит не выбор модели, а согласование персональных данных с ИБ и юристами. Мы ставим этот слой штатно.
Шлюз приватности
Обезличиваем ФИО, телефоны, email, ИНН, СНИЛС, паспорта, номера карт и счетов до отправки в облачную LLM, а в ответ подставляем оригиналы обратно. Таблица соответствия не покидает контур клиента.
On-prem и РФ-облако
Где data residency жёсткий — разворачиваем open-weight модель (DeepSeek, Qwen, GigaChat 3.5 Ultra, Gemma) на вашем железе или используем GigaChat API / YandexGPT с обработкой в ДЦ РФ под 152-ФЗ.
Проходит проверку
На выходе пайплайн, который проходит ИБ, юристов и регулятора, а не только демо. Подбор модели под процесс и расчёт стоимости инференса — часть поставки.
Как выбираем модель под процесс и бюджет — в статье «Возможности LLM 2026: что выбрать под процесс и бюджет».
152-ФЗ
Частые проблемы с 152-ФЗ и ИИ — коротко
Можно ли отправлять персональные данные в зарубежную LLM (ChatGPT, Claude)?
Прямая отправка ПДн в зарубежный сервис - трансграничная передача со своими требованиями, а с 2025 года за нарушения 152-ФЗ введена оборотная ответственность. Безопасный путь - LLM-шлюз для 152-ФЗ: обезличиваем ПДн до отправки и восстанавливаем ответ в вашем контуре. Требования разобраны в 152-ФЗ для бизнеса.
Какие модели можно развернуть on-prem в РФ?
Open-weight модели в вашем контуре: DeepSeek V4 (MIT), Qwen3 (Apache 2.0), GigaChat 3.5 Ultra (MIT), Gemma 4 - данные не покидают периметр. Калькулятор выше показывает стоимость такого контура с учётом капзатрат на железо.
Что выбрать без своего железа и без VPN?
RU-облако: GigaChat API (Сбер) или YandexGPT (Яндекс) - обработка в ДЦ РФ, оплата в рублях, заявленное соответствие 152-ФЗ.
Нужно ли уведомлять Роскомнадзор и назначать ответственного?
Да: при обработке ПДн нужны уведомление РКН, назначенный ответственный и политика обработки на сайте. Разбор - требования 152-ФЗ и как избежать штрафов.
Где должны храниться персональные данные?
Локализация в РФ: первичный сбор и хранение ПДн граждан РФ - на серверах в России. Поэтому контур инференса и хранения проектируем под data residency. Подробнее - система защиты ПДн.
Принципы независимости
Принципы, на которых вы остаётесь независимыми
Не «модный чат», а управляемая основа, которую развивает ваша команда. Подробнее о принципах AI-архитектуры.
Open source в основе → можете развивать сами
Контур на открытых компонентах в вашей инфраструктуре: проверить, доработать и поддерживать без зависимости от закрытой коробки.
Без vendor lock-in → не зависите от нас
Разные рабочие среды (Codex, Claude, Cursor, Hermes, OpenClaw). Смена модели не переписывает решение.
Переносимый контекст → знания и контроль у вас
AGENTS.md, skills, MCP, база знаний, evals и журналы действий — всё под контролем клиента. Человек утверждает критичное.
Продукты
Продукты и ИИ-ассистенты, которые мы внедряем
Ассистент
Аналитика по звонкам
Протоколирует встречи, проверяет соблюдение регламентов, фиксирует договорённости и отвечает на вопросы по звонкам.
АссистентТендерный ассистент
Собирает подходящие тендеры, оценивает перспективность и декомпозирует ТЗ заказчика — воронка участия растёт в 3–10 раз.
АссистентСоблюдение регламентов
Все регламенты, правила и инструкции компании легко найти и соблюдать через ИИ-помощника.
АссистентИИ-сметчик
Проверяет сметы, сопоставляет позиции с ГЭСН/ФЕР/ТСН и готовит сметную часть тендера — под контролем сметчика.
АссистентКонтроль качества и отклонений
Фиксирует отклонения от регламентов, уточняет причину у сотрудника и предлагает руководителю следующий шаг.
АссистентАссистент закупок
Автоматизирует цикл тендерных закупок: от поиска подходящих процедур до подачи заявок.
АссистентИИ-оценка сотрудников
Непрерывная ИИ-оценка по рабочим сигналам и автоматический расчёт eNPS — без слежки, с данными в вашем контуре.
АссистентАвтоматизация Росреестра
Заказывает и разбирает выписки ЕГРН, проверяет обременения и мониторит изменения в Росреестре — для девелоперов, банков и юристов.
ПродуктSloy
Контекстный слой компании: чаты, файлы, решения, проекты и финансы в одной памяти для ИИ-агентов.
ПродуктOSNO-VA — ИИ-бухгалтерия
ИИ-бухгалтер: проводки, первичка и сверки на автомате, фундамент для остальных ИИ-агентов компании.
ПродуктАпарк — управление таксопарком
SaaS-платформа для таксопарков: авто, ТО и ОСАГО, проверка водителей, ЭДО, автосписания штрафов и финансы в одном контуре — от автомобиля до финансов.
СервисLLM-шлюз для 152-ФЗ
Security gate (API-прокси): передовые модели Fable 5 / Opus 4.8 / GPT под 152-ФЗ без утечки персональных данных.
СервисДообучение моделей (ML)
LoRA-дообучение открытых моделей на ваших данных, когда промпт и RAG упёрлись в качество; метрики до/после — критерий приёмки.
Кейсы
Ещё кейсы внедрения ИИ
AI-контур
AI-ассистент берёт на себя действие, а не просто отвечает текстом
AI-контур начинается с пилота на одном процессе: эффект измеряется, приватные данные остаются под контролем, действия агента журналируются, качество проверяется evals перед расширением.
Ассистент ≠ чат-бот
Чат-бот отвечает; ассистент проверяет регламент, ходит в системы, фиксирует отклонение и предлагает следующий шаг.
Control plane
Реестр агентов, владелец, права, память, evals, trace logs, kill-switch и бюджет на уровне enterprise-контура.
Данные
RAG даёт ответ со ссылкой на источник; LLM Gateway обфусцирует ПДн до модели и восстанавливает после ответа.
Процесскорпоративная памятьагентдействие в системежурнал и evals
