ИИ перестал быть хайпом — это инструмент, который переводит рутину в автомат и превращает данные в деньги. Если вам нужно одно рабочее и масштабируемое решение, которое покажет эффект за недели, а не годы — читайте дальше. Здесь — пошаговый план запуска AI-консалтинга (пример: AI-ассистент для обработки заявок), готовые промпты, коммерческие офферы и шаблоны пилота. Никакой воды — только то, за что платят.
1. Что такое AI-консалтинг и почему это продаётся
AI-консалтинг — это не про «поставим нейросеть» и махнём рукой. Это про решение бизнес-задач через интеграцию моделей и автоматизаций: обработка заявок, скоринг лидов, автоматические КП, прогнозы спроса, генерация контента. Клиент платит за результат: экономию времени, снижение ошибок, рост конверсии.
Ключевое отличие от обычной IT-услуги — скорость проверки гипотез. Пилот за 2 недели, measurable KPI и прозрачный ROI. Это то, за что бизнес готов платить фиксированно и подписочно.
2. На каких нишах фокусироваться (и почему)
Для быстрого закрытия сделок и минимизации времени продажи выбираем ниши, где:
- высока рутина и много однотипных заявок (ремонт, клининг, сервисы),
- есть повторяемые процессы (ритейл — акции, мерчендайзинг),
- критична скорость ответа (недвижимость, автосервис),
- ценится масштабируемость (агентства, маркетинг).
В приоритете — подрядчики и сервисы: они понимают деньги за время и легко измеряют экономию ручного труда.
3. Продукт, который продаёт: «AI-ассистент для обработки заявок»
Проблема: менеджеры тратят часы на ввод заявок, ответы по шаблону и подбор исполнителя. Ошибки, потерянные лиды, человеческий фактор.
Решение (MVP, 2 недели):
- Вход: форма/Telegram/входящий email → webhook.
- LLM классифицирует заявку: тип работ, срочность, приблизительная стоимость.
- Генерация чернового КП и предложенного времени визита/работы.
- Автозаполнение CRM/Google Sheets + уведомление менеджера.
- Ежедневный отчёт экономии времени и количества обработанных заявок.
Почему это продаёт: видимый результат за короткий срок: меньше ручной работы, меньше ошибок, быстрее реакция = выше конверсия.
4. Техстек — минимально эффективная связка (MEV)
- LLM: OpenAI GPT-4/4o или другие доступные модели (для снижения бюджета — гибрид: локальные LLM для не критичных задач).
- Автоматизация: n8n или Make (Integromat) — для интеграций и триггеров.
- Хранилище/память: Supabase/Postgres, Zep (если нужен контекст).
- Интерфейс: Telegram Bot API или простая веб-форма.
- Распознавание речи: Whisper (опционально, если звонки).
- DevOps: Docker + VPS (DigitalOcean/Google Cloud).
- Мониторинг: логирование запросов, Sentry/Prometheus для ошибок.
Для пилота хватит: GPT API + n8n + Google Sheets. Быстро, дешево, наглядно.
5. Ценообразование: пакеты, которые закрывают продажи
- Пилот (2 недели) — 50 000–80 000 ₽
Быстрое PoC, работа на реальных данных, небольшие интеграции. Показывает эффект и даёт аргумент для продажи полного внедрения. - Базовая интеграция — 120 000–200 000 ₽
Полная интеграция в CRM, настройка рабочих процессов, обучение персонала. - Поддержка / SLA — 20 000–60 000 ₽/мес
Мониторинг, апдейты, улучшения, гарантия реакции. - Enterprise / White-label — от 300 000 ₽
Deep integration, fine-tuning, on-prem/secure deployment.
Формула: фиксированный платёж за внедрение + подписка за сопровождение. Это даёт вам предсказуемый доход.
6. Пилот: пошаговый сценарий (реализация за 14 дней)
День 0–2: Сбор данных и ожиданий
- Экспорт примеров заявок (1 месяц).
- Определение ключевых KPI: время обработки, % ошибок, конверсия.
День 3–5: Быстрая настройка
- Настроить webhook → n8n → GPT → Google Sheets.
- Создать классификатор и шаблоны для КП.
День 6–10: Тестирование
- Прогнать 100 реальных или исторических заявок.
- Обработка ошибок, доработка промптов.
День 11–13: Запуск пилота вживую
- По одному участку: тестовая смена менеджеров.
- Собирать метрики ежедневно.
День 14: Отчёт и решение
- Показать ROI, реальную экономию времени и предложить пакет внедрения.
Важно: пилот — оплачиваемый. Бесплатные пилоты только для стратегических клиентов.
7. Продающая воронка: от холодного лида до платного клиента
- Холодный контакт — короткое предложение с цифрой: «Пилот: автоматизация обработки заявок — 70 000 ₽, результат за 14 дней».
- 15-минутный звонок — уточнить процессы, KPI, показать подобные кейсы.
- Подписание NDA + пилот — фиксированная стоимость.
- Демо и отчёт — метрика, диаграммы, «до/после».
- Переход на пакет — внедрение + подписка.
Ключ: предлагайте пилот как продукт, а не как «демонстрацию». Пилот должен стоить денег.
8. Коммерческие материалы, которые ускоряют продажу
- Одностраничное коммерческое предложение (3 пункта): проблема → решение → цена.
- Презентация 3 слайда: «Что делаем — Как работает — Что получаете».
- Чек-лист для клиента: «Что подготовить до пилота» (экспорт CRM, примеры заявок, доступы).
- Кейс-лист: 1–2 страницы с цифрами (анонимизированные скриншоты).
Дайте клиенту минимальную когнитивную нагрузку — решение должно выглядеть простым.
9. Юридика и безопасность — не формальность, а предпосылка сделки
- NDA до старта.
- Договор на обработку данных (если есть персональные данные).
- SLA: время реакции и ответственность за баги.
- Дисклеймер по LLM: модель может ошибаться — human-in-the-loop для критичных процессов.
Юридическая культура в продажах повышает доверие и скорость принятия решения.
10. Риски и способы их минимизации
- Галлюцинации модели — закрывайте шаблонами и проверкой человека.
- Потеря данных/утечка — минимизируйте передачу чувствительных данных, используйте шифрование и договоры.
- Ожидания клиента — корректируйте с самого первого разговора: пилот — это измеряемый эксперимент, не волшебство.
- Технические сбои — мониторинг и быстрый апдейт в подписке.
Чёткие договоры и прозрачные KPI сводят риски к контролируемым.
11. Готовые промпты (рабочие шаблоны)
Классификатор заявок (выход — JSON):
Сформируй JSON: {
"type": "тип работ (кратко)",
"urgency": "срочно|в течение недели|не срочно",
"est_cost_rub": "приблизительная стоимость в рублях",
"short_offer": "один абзац — предложение клиенту"
}
На вход: текст заявки: [вставить текст]
Генерация КП (максимум 80 слов):
На основе данных: [вставить поля заявки]
Сформируй коммерческое предложение:
1) Что сделаем;
2) Срок;
3) Цена (диапазон);
Длина — не более 80 слов.
Используйте эти промпты в n8n/Make как шаги автоматизации.
12. Кейсы (как правильно показывать результат)
Когда представляете кейс — показывайте сквозные цифры:
- До: среднее время обработки заявки = X мин.
- После: среднее время = Y мин.
- Экономия часов/мес = Z; увеличение закрытий = N%.
- Скриншот отчёта (анонимизирован).
Без цифр — кейс не продаёт.
13. Частые вопросы и ответы (FAQ)
Сколько ждать результата?
Первые реальные показатели — через 7–14 дней пилота.
Это дорого?
Пилот стоит от 50 до 80 тыс. ₽ — это цена эксперимента, который либо окупает себя, либо закрывает гипотезу.
Работает ли с любым CRM?
Да, если есть API или возможность экспорта/импорта данных. На пилоте часто используем Google Sheets как «посредника».
Что если модель ошибается и клиент пострадает?
Обязательная проверка людьми в критичных процессах + договорные положения.
14. Коммуникация и скрипты продаж (коротко, но режет)
Холодное сообщение (Telegram/LinkedIn):
«Здравствуйте, [Имя]. Мы помогаем сервисным компаниям уменьшить ручную обработку заявок в 3–5 раз. Пилот 2 недели — 70 000 ₽. Покажем реальную экономию на ваших данных. Удобно созвониться в среду?»
После звонка — подтверждение по e-mail:
Коротко повторите KPI, формат пилота, цену и сроки. Это ускоряет подписание.
15. Как масштабировать и монетизировать дальше
- Стандартизируйте шаблоны для отрасли — продавайте как «пакет для строительства», «пакет для ритейла».
- Productize — превратите ваш успешный MVP в продукт (SaaS/white-label).
- Подписка на поддержку — стабильный доход и центр тяжести бизнеса.
- Партнёрства с CRM и агентствами — канал продаж и доверия.
После двух-трёх внедрений у вас есть кейсы и процессы, которые можно тиражировать.
16. Что отдавать клиенту в конце пилота (чтобы закрыть продажу)
- Отчёт с KPI и графиками.
- Чек-лист доработок и roadmap.
- Предложение по внедрению и сопровождению (3 варианта: базовый, расширенный, enterprise).
- Демо-запись работы системы.
Чёткий и аккуратный отчёт закрывает 70% сомнений.
17. Технические и организационные чек-листы (коротко)
Чек-лист клиента перед пилотом
- Экспорт примеров заявок (min 200).
- Доступ к CRM/Google Sheets.
- Контактное лицо и ответственный менеджер.
- Ожидаемые KPI (время обработки, конверсия).
Чек-лист команды внедрения
- Настроен webhook и автоматизация.
- Промпты протестированы на 100 заявках.
- Логи и мониторинг включены.
- План на случай ошибок и rollback.
18. Пример коммерческого предложения (короткий шаблон)
Пилот по автоматизации обработки заявок
- Задача: автоматизация классификации и генерации КП.
- Формат: PoC 2 недели на реальных данных.
- Результат: отчёт с метриками, предложением по внедрению.
- Стоимость: 70 000 ₽ (оплачивается до старта).
- Гарантии: возврат части суммы, если KPI не достигнут (по договорённости).
19. Как легко начать прямо сейчас (практический план на час)
- Сформируйте 10 реальных заявок — скопируйте текст.
- Скопируйте промпт классификатора и протестируйте в Playground/GPT.
- Настройте Google Sheet с колонками: raw, type, urgency, est_cost, offer.
- Подключите n8n webhook → вызов OpenAI → запись в Sheet.
- Проведите тест на 30 заявках — оцените ошибки.
Это минимальный эксперимент, который показывает, есть ли в данных бизнес-ценность.
20. Заключение и коммерческое предложение от исполнителя
ИИ даёт преимущество тем, кто готов экспериментировать и быстро выводить результаты. Консалтинг — это путь к стабильному продукту с высокой маржинальностью, если вы умеете:
- быстро запускать пилоты,
- чётко измерять KPI,
- и продавать результат, а не технологию.
Если хотите — готовы выполнить пилот на ваших данных:
- Пилот 2 недели — 70 000 ₽.
- Базовое внедрение — от 150 000 ₽.
- Поддержка — от 20 000 ₽/мес.
Оставьте заявку через Telegram: [ваш_телеграм] или отправьте e-mail: [ваш_email]. Я лично веду первые пилоты и гарантирую отчётность по KPI.
Небольшая мораль от практиков
Не раскидывайтесь «всё и сразу». Лучший путь — выбрать одну проблему, быстро решить её и продать результат. Всё остальное — дело масштаба.
Выводы (коротко и по делу)
- Фокусируйтеся на боли клиента. Один четкий кейс, решённая реальная проблема и измеримый KPI продают лучше любой технологии.
- Пилот = валидированный продукт. Платный пилот за 2 недели — ваш главный коммерческий инструмент для закрытия сделки.
- Фикс + подписка. Комбинация фиксированной платы за внедрение и ежемесячной подписки делает доход предсказуемым и масштабируемым.
- Юридика и SLA — не красивая бумажка, а ускоритель сделки. Чем быстрее вы охватите риски контракта — тем быстрее подпишут.
- Стандартизируйте и тиражируйте. Выигрывают те, кто превращает успешный пилот в продукт/пакет для отрасли.
- Действие важнее теории. Сделайте минимальный рабочий эксперимент сейчас — это даст вам и подписчиков, и первый платёж.
Раздел FAQ
1. Сколько времени реально занимает пилот?
Пилот технически запускается за 7–14 дней: 2–3 дня на подготовку данных и ТЗ, 3–5 дней на настройку и тесты, 4–6 дней на живой запуск и сбор метрик.
2. Почему пилот должен быть платным?
Платный пилот дисциплинирует клиента, покрывает ваши расходы на интеграцию и даёт ощущение ответственности с обеих сторон. Бесплатный пилот часто тянется вечностью и не конвертируется в продажи.
3. Какие данные нужны от клиента?
Экспорт заявок/лидов за последний месяц (минимум 200 примеров), доступ к CRM или возможность экспорта/импорта в Google Sheets, контактное лицо и доступы для тестовой интеграции.
4. Подходит ли ваше решение любой CRM?
Да, если у CRM есть API или можно массово импортировать/экспортировать данные. На пилоте зачастую используем Google Sheets как промежуточный слой.
5. Как вы минимизируете риск «галлюцинаций» модели?
Через шаблоны ответов, проверки human-in-the-loop в критичных точках и пост-обработку результатов — например, генерация черновика КП, который проверяет менеджер перед отправкой.
6. Какие гарантии вы даёте по результату?
Мы гарантируем запуск пилота и предоставление отчёта по KPI. Финансовые гарантии обсуждаем индивидуально и фиксируем в SLA (например: возврат части суммы при недостижении заранее согласованного KPI).
7. Какова стоимость поддержки и что в неё входит?
Поддержка — 20–60k ₽/мес: мониторинг, исправление багов, доработка промптов, мелкие интеграции, отчёты. Точный уровень сервиса и SLA оговариваем в контракте.
8. Что если у клиента чувствительные данные (ПДн)?
Подписываем договор обработки данных, минимизируем отправку персоналий в сторонние API, при необходимости работаем on-prem или через приватные инстансы моделей.
9. Как быстро масштабировать решение на другие филиалы/отрасли?
Стандартизируйте шаблоны, упакуйте отраслевой пакет (SaaS/white-label) и предлагайте репликацию на новых точках с минимальной кастомизацией. После 2–3 успешных внедрений рулит тиражирование.
10. Как оцениваете рентабельность для клиента?
Считаем экономию рабочего времени (часы × ставка сотрудников), уменьшение ошибок/потерь лидов и прирост конверсии. Возвращаем ROI цифрами в отчёте пилота.
11. Что делать, если клиент хочет «всё и сразу»?
Отрежьте лишнее: предлагаем MVP с одним конкретным KPI. Всё остальное — roadmap и очередной спринт по результатам пилота.
12. Можно ли продавать решение как подписку без кастомизации?
Да, но сначала нужен набор типовых сценариев для отрасли. Подписочный продукт работает, когда вы уменьшаете стоимость внедрения и стандартизируете value proposition.
#ИИ #AI #Бизнес #Автоматизация #Консалтинг #Нейросети #Заработок #Продукт #Технологии #Маркетинг #SaaS