ИИ-агентыRAG по документамАвтоматизация процессовЛокальные модели152-ФЗОбучение командСтратегия ИИИнтеграция с 1С и CRMПилот за 6 недельИИ-агентыRAG по документамАвтоматизация процессовЛокальные модели152-ФЗОбучение командСтратегия ИИИнтеграция с 1С и CRMПилот за 6 недель
000 · короткий ответ
Что такое внедрение ИИ с OWAI
Четыре ответа для тех, кто выбирает подрядчика и хочет понять суть за минуту.
ЧТО ПОКУПАЕТЕ
Работающий процесс с ИИ, а не презентацию и не подписку на сервис.
ЧТО ВХОДИТ
Диагностика, пилот, интеграция в ваши системы, обучение команды и документация.
БЕЗОПАСНОСТЬ
Контур под ваши требования: облако, российские модели или локально на ваших серверах.
РЕЗУЛЬТАТ
Метрики эффекта до и после, решение у вашей команды, без зависимости от нас.
001 · направления
Шесть направлений. Одна цель — эффект в процессе.
Начинаем с одного процесса, где эффект виден быстрее всего. Остальные подключаем, когда первый уже работает.
// AGENTS
ИИ-агенты
Агенты, которые выполняют рутинные операции в ваших системах: разбирают заявки, готовят ответы, сверяют данные.
Отдел продаж и поддержка
Закупки и снабжение
Бэк-офис
// RAG
ИИ по документам
Поиск и ответы по внутренней базе: регламентам, договорам, технической документации. Со ссылкой на источник.
База знаний компании
Проверка договоров
Ответы для сотрудников
// FLOW
Автоматизация процессов
Связываем ИИ с 1С, CRM, почтой и ЭДО, чтобы данные проходили путь без ручного копирования.
Обработка входящих документов
Отчётность
Маршрутизация задач
// ASSIST
Ассистенты для сотрудников
Корпоративный ИИ-ассистент с доступом к нужным данным и разграничением прав по ролям.
Единая точка входа
Права доступа по ролям
Журнал запросов
// TEAM
Обучение команд
Практические сессии на задачах ваших отделов. Сотрудники уходят с рабочими сценариями, а не с конспектом.
Руководители и владельцы процессов
Профильные отделы
ИТ-команда
// STRATEGY
Стратегия и аудит ИИ
Карта возможностей, приоритеты по эффекту и рискам, дорожная карта на год. Роль внешнего директора по ИИ.
Аудит готовности
Дорожная карта
Сопровождение руководства
002 · дашборды для топ-руководителей и собственников
Вся компания на одном экране, онлайн
Собираем для собственника и топ-команды личного ИИ-ассистента: он сам тянет данные из систем, объясняет цифры и предупреждает об отклонениях. Отчёты по пятницам больше не нужны.
Для собственника и топ-команды. Собственник видит деньги, стоимость бизнеса и риски, генеральный — план и узкие места, финансовый — денежный поток и дебиторку.
Без ручных отчётов. Данные из 1С, CRM, склада, таблиц и почты обновляются сами, с журналом источников.
ИИ объясняет цифры. Утренняя сводка в Telegram, ответы на вопросы «почему упала маржа» со ссылками на документы.
Читается везде. Интерфейс проектирует наше дизайн-бюро: телефон, планшет, большой экран в переговорной.
от 1 000 000 ₽проектирование, интеграции, дизайн и запуск
owai.lab / собственник · пн 09:00
Чистая прибыль · октябрь2,6млн ₽+9% к сентябрю
Деньги и депозиты31млн ₽запас на 4,5 месяца
Стоимость бизнеса412млн ₽5,2 × EBITDA, +3% за квартал
Главный риск · «СибМаш» 23% выручки6 площадок · 4,7 млн ₽ в мес.
Вторник · 27 октября · 08:00данные обновлены в 07:58
ИИ · сводкаНеделя идёт выше плана на 4%. Три позиции на складе ниже минимума, у двух клиентов просрочена оплата. «СибМаш» стоит обсудить на планёрке.
Выручка, нед.
18,4 млн104%
Производство
1 240 шт.102%
Отгрузки
396 шт.96%
Склад
88 дн.88%
Приоритеты на сегодня
09:30Планёрка: «СибМаш», 40 частотников к декабрюИрина
11:00Склад: заказ поставщику по трём позициямОлег
15:00Дебиторка: «Альфа-Трейд», 41 день просрочкиФиндир
17:00Отгрузки: план недели под угрозой, 96%Логистика
Подразделения
Цех102%норма
Продажи104%норма
Склад3 позициириск
Логистика96%внимание
Источники · 1С, CRM, склад, почтаследующая сводка · 13:00
Остаток6,2млнна 12 дней
Приход21,3млн+5% к плану
Расход17,8млнпо графику
Дебиторка4,6млнпросрочка 2,3
Ликвидность1,32норма ≥ 1,2
Денежный поток по неделям, млн ₽
20.1027.1003.1110.1117.1124.11
поступленияплатежиразрыв
Прогноз кассы
Если «Альфа-Трейд» не оплатит 1,5 млн ₽ (просрочка 41 день), 12 ноября будет кассовый разрыв 1,4 млн ₽. Предложение: сдвинуть платёж «ЭлектроПриводу» на три дня.
Прибыль · октябрь млн ₽
Выручка
74,0
100%
Себестоимость
−48,2
65%
Валовая прибыль
25,8
35%
Опер. расходы
−19,6
26%
EBITDA
6,2
8,4%
Налоги и проценты
−3,6
4,9%
Чистая прибыль
2,6
3,5%
Дебиторка, дней 4,6 млн ₽
в срок2,31–300,631–601,5> 600,2
Обновлено 07:58 · 1С, банк-клиент, CRMплан-факт · октябрь
003 · как работаем
Четыре шага от задачи до работающего процесса
После каждого шага вы решаете, идти ли дальше. Деньги не уходят в проект, который не показал эффекта.
01 // 1–2 НЕД
Диагностика
Интервью с владельцами процессов, карта задач, оценка эффекта и рисков. На выходе — короткий список кандидатов на пилот.
02 // 4–6 НЕД
Пилот
Один процесс, реальные данные, ограниченная группа пользователей. Меряем эффект на метриках, о которых договорились заранее.
03 // ПО ПЛАНУ
Внедрение
Интеграция с вашими системами, права доступа, мониторинг, инструкции и обучение пользователей.
04 // LIVE
Развитие
Сопровождение, отчёт по метрикам, следующий процесс в очереди. Или передача решения вашей команде.
004 · что получает бизнес
Время, деньги и контроль
Цифры зависят от процесса, поэтому считаем их на диагностике, а проверяем на пилоте. Ниже — что именно мы меряем.
// ВРЕМЯ
Часы → минуты
Время на операцию до и после: обработка заявки, поиск документа, подготовка ответа.
// ДЕНЬГИ
Стоимость операции
Сколько стоит одна операция сейчас и сколько с ИИ, с учётом владения решением.
// КОНТРОЛЬ
Качество и риски
Доля ошибок, полнота проверки, журнал действий ИИ для службы безопасности и аудита.
Итог: решение о масштабировании принимается по цифрам пилота, а не по ощущениям.
005 · персональные данные и безопасность
Ничего не утекает. Это главное условие работы
Сначала классифицируем данные, потом подбираем контур и модели. Не наоборот. Безопасность подключаем с первого дня, а не на приёмке.
01
Подбираем контур под данные
Для каждого класса данных свой контур: локально, российское облако или глобальная модель. Персональные данные и коммерческая тайна остаются внутри.
02
Обезличиваем до модели
Шлюз заменяет ФИО, телефоны, паспорта и реквизиты на метки до отправки в модель и возвращает их в ответ. Обойти шлюз нельзя даже при ошибке в настройке агента.
03
Трансграничной передачи нет
Персональные данные не уходят за рубеж: это закрыто архитектурой, а не регламентом. Обработку оформляем по 152-ФЗ, с поручением и журналом.
04
Убираем «теневые» подписки
Сотрудники перестают носить рабочие документы в личные чат-боты через VPN. Вместо этого — единая корпоративная точка доступа с ролями и журналом запросов.
05
Меряем эффективность
По своим методикам считаем, кто и как пользуется ИИ, сколько времени он экономит и где ответы принимают без правок. Руководитель видит эффект, а не ощущения.
06
Каждый вывод проверяем
Ответ со ссылкой на источник, цитату сверяет код, а не модель. Финальное решение принимает человек, все действия ИИ пишутся в журнал.
Три контура, из которых собираем решение
Контур 1 · ПДн и тайна
Локально у вас
Открытые модели на ваших серверах. Данные не покидают периметр компании. Подходит для персональных данных и коммерческой тайны.
Контур 2 · ПДн по 152-ФЗ
Российские облака
Модели и инфраструктура российских провайдеров. Хранение и обработка в России, в соответствии со 152-ФЗ.
Контур 3 · без ПДн
Глобальные модели
Самые сильные модели для задач без чувствительных данных: аналитика открытых источников, черновики, код.
006 · дизайн-бюро OWAI
Удобный ИИ-инструмент — удобный во всём
Внедрение даёт эффект, только когда людям понятно. Поэтому при лаборатории работает своё дизайн-бюро: интерфейсы, документация и визуальная система делаются вместе с решением, а не после него.
Проектируем экраны агентов, ассистентов и порталов под реальную работу сотрудников, а не под демо.
02 // UI
Дашборды и лендинги
Панели для руководителей, внутренние порталы, страницы продуктов. Главное видно за пять секунд.
03 // ТИПОГРАФИКА
Тексты, которые дочитывают
Вычитываем и верстаем по правилам: регламенты, инструкции и документация без висячих предлогов и стен текста.
04 // СИСТЕМА
Шрифты, иконки, цвет
Подбираем читаемые шрифты и лёгкие оптимизированные иконки, проверяем контраст по WCAG.
05 // БРЕНД
Логотипы и бренд-тулкиты
Айдентика, палитра, бренд-платформа и портал, где агентство и команда работают с одной версией.
06 // QA
Проверка на устройствах
Каждый экран смотрим на телефоне, планшете и большом мониторе, в светлой и тёмной теме, при слабом интернете.
AI LabПроверкаОтчёт14:13
owai.ru
Обсудить задачу
ИИ-лаборатория для компаний
Внедряем ИИ в работу компании
Агенты, ассистенты и дашборды, которые встраиваются в ваши процессы и окупаются на пилоте.
Обсудить задачуКейсы →
Агенты
Документы
Дашборды
Начинаем с одного процесса, где эффект виден быстрее всего. Остальные подключаем, когда первый уже работает.
AI Lab — адаптивность4/4
Телефон · 390 pxбез горизонтального скролла, кнопки под палец100ok
Планшет · 768 pxсетка перестраивается без дыр100ok
Ноутбук и монитор · 1440–2560 pxстроки не шире 75 знаков100ok
Слабая сеть · 3Gпервый экран за 1,6 с96исправлено
AI Lab — доступность4/4
Контраст · WCAG AAтекст 4,8: 1 на фоне100исправлено
Цветовая слепотастатусы различимы не только цветом100ok
Экранный дикторвсе кнопки и иконки подписаны100исправлено
Светлая и тёмная темаобе темы проверены целиком100ok
AI Lab — текст и агенты3/3
Типографикависячих предлогов 0100исправлено
Живой текстбез ИИ-штампов и канцелярита98исправлено
Чтение ИИ-агентамистраница отдаётся в Markdown100ok
проверено 11 из 11 · исправлено 5
Дизайн входит в пилот и внедрение. Отдельно берём интерфейсы, лендинги и айдентику: смета после брифа. Проекты с клиентами в России и СНГ ведём в нашем сервисе DOONE.ru.
007 · кейсы
Наши проекты в трёх фактах
Разные отрасли, одна логика: сначала процесс и данные, потом модель. Нажмите на карточку, чтобы прочитать подробнее.
Промышленная дистрибуция
Подбор аналогов оборудования по чужому артикулу
ФорматПилот → внедрение
Отбор кандидатов97–98%
Цель этапа80% точных аналогов
Транспорт и спецтехника
Договорная система вместо стопки разрозненных шаблонов
Было4 несвязанных шаблона
Стало3 контура, 16 документов
Проверка8 сценариев сбоя
HR-технологии
Job Shturman: персональный ИИ-агент для поиска работы
ФорматПерсональный ИИ-агент
Ежедневноотбор вакансий и отклики
Решенияза пользователем
Онлайн-образование · онлайн-школа
Конвейер сборки курсов и онбордингов с публикацией на площадки
ФорматСистема под ключ
ПлощадкиGetCourse, iSpring
И ещёкорпоративные порталы
Девелопмент
Проектный портал бренд-платформы для бренд-менеджеров и агентств
Платите за этап, а не за весь проект сразу. После каждого этапа решаете, идти ли дальше.
01 // ДИАГНОСТИКА
от 90 000 ₽
1–2 недели
Карта процессов, оценка эффекта и рисков, выбор контура для данных. Засчитывается в стоимость пилота.
02 // ПИЛОТ
от 450 000 ₽
4–6 недель
Один процесс на реальных данных, метрики до и после, отчёт с рекомендацией.
03 // ВНЕДРЕНИЕ
от 800 000 ₽
по плану после пилота
Интеграция с 1С, CRM и ЭДО, права доступа, мониторинг, обучение пользователей.
04 // ЛОКАЛЬНЫЙ КОНТУР
от 1,5 млн ₽
3–4 месяца
Модели на ваших серверах: данные не покидают периметр компании. Оборудование считаем отдельно.
05 // СОПРОВОЖДЕНИЕ
от 35 000 ₽/мес
ежемесячно
Поддержка, обновления моделей, отчёт по метрикам использования, развитие решения.
06 // ОБУЧЕНИЕ КОМАНДЫ
от 120 000 ₽
группа до 12 человек
Практика на задачах ваших отделов. Сотрудники уходят с рабочими сценариями.
07 // ТОП-ДАШБОРДЫ
от 1 млн ₽
под ключ
Данные из 1С, CRM и склада онлайн, ИИ‑сводка и предупреждения, интерфейс для любого экрана.
08 // ДИЗАЙН-БЮРО
по смете
после брифа
Интерфейсы, лендинги, документация, айдентика и проверка на всех устройствах.
Точную смету фиксируем после диагностики. Оплата по этапам: аванс 50%, остаток после приёмки по согласованным метрикам.
009 · кому подходит
Берёмся, только когда уверены в результате
Если задача не наша, скажем об этом на первой встрече и подскажем, к кому идти. Если наша, доведём её до работающего инструмента.
Подходит, если
Вы компания с повторяющимися процессами и понятным владельцем каждого
Готовы выделить ответственного и дать доступ к данным для пилота
Хотите решение внутри своей инфраструктуры, а не ещё одну подписку
Решения принимаете по метрикам
Не подходит, если
Нужен курс по нейросетям для себя лично
Задача звучит как «внедрить ИИ, потому что все внедряют»
Нет доступа к данным и людям, которые знают процесс
Ждёте результат без участия команды
010 · статьи
Что почитать, пока выбираете
Несколько текстов для руководителей, которые готовят внедрение. Без потока статей ради поисковиков.
Стратегия · 4 мин
С чего начать внедрение ИИ: карта процессов вместо списка сервисов
Почему выбор инструмента — последний шаг, а не первый.
Практика · 4 мин
Пилот за шесть недель: как измерить эффект до масштабирования
Базовая линия, критерии успеха и план по неделям.
Безопасность · 4 мин
Данные в периметре: локальные модели, 152-ФЗ и выбор контура
Как служба безопасности и ИТ договариваются о модели.
Внедрение · 3 мин
Почему ИИ-проекты застревают после пилота
Пять причин и что сделать до старта.
Стратегия · 4 мин
Как посчитать эффект ИИ до старта проекта
Формула, пример расчёта и типичные ошибки.
Практика · 4 мин
Поиск по внутренним документам: что подготовить до запуска
Источники, версии, права и тестовый набор вопросов.
Безопасность · 4 мин
Права и журнал: что требовать от ИИ-агента до запуска
Учётная запись, подтверждения, журнал и сбои.
Внедрение · 4 мин
Как обучить сотрудников, чтобы они не вернулись к старому процессу
Обучение по ролям, опытные пользователи и метрики.
011 · вопросы
Частые вопросы
Если вашего вопроса нет, задайте его на первой встрече.
Сколько стоит внедрение?
Диагностика — от 90 000 ₽, пилот — от 450 000 ₽, внедрение — от 800 000 ₽. Точную смету фиксируем после диагностики, когда понятны масштаб и эффект. Подробнее в разделе «Стоимость».
Как вы защищаете персональные данные?
Подбираем контур под класс данных, обезличиваем данные до отправки в модель и исключаем трансграничную передачу архитектурно. Обработку оформляем поручением по 152-ФЗ. Подробнее в разделе о данных.
Можно ли без передачи данных за рубеж?
Да. Для чувствительных данных используем локальные модели на ваших серверах или российские облака. Контур выбираем вместе с вашей службой безопасности до начала пилота.
С какими системами вы интегрируетесь?
С теми, у которых есть API или выгрузка: 1С, CRM, системы ЭДО, корпоративная почта, мессенджеры, файловые хранилища и базы данных. Конкретный список уточняем на диагностике.
Что останется у нас после проекта?
Работающее решение в вашей инфраструктуре, исходный код и настройки, документация, обученные сотрудники. Можно продолжить с нашим сопровождением или вести решение своей командой.
Кто нужен с нашей стороны?
Владелец процесса, который принимает решения, и контакт в ИТ для доступов и интеграций. На пилоте — несколько сотрудников, которые будут пользоваться решением.
Работаете ли вы с частными лицами?
Нет. Мы работаем только с компаниями по договору: внедрение, обучение команд и стратегическое сопровождение.
012 · команда
Люди, которые ведут проекты
С вами работают те, кто отвечает за результат, а не аккаунт-менеджер между вами и исполнителями.
ЖП
Ждан Парфенов
Основатель · дизайн и продукт
Собрал лабораторию и дизайн-бюро при ней. Отвечает за то, как решения выглядят и работают для людей: интерфейсы ассистентов, дашборды, проверка на устройствах.
Дизайн-бюро OWAI
Сервис DOONE для работы с клиентами
АШ
Алексей Штурбин
Стратегия и коммерция
Двадцать лет управлял коммерцией в JTI, Nestlé и Philip Morris International. Считает эффект до старта проекта и принимает результат по деньгам.
36 рынков
Команды от 300 человек
АК
Андрей Кимсеев
роль
Две строки о зоне ответственности и опыте.
ПП
Полина Парфенова
роль
Две строки о зоне ответственности и опыте.
012 · первая встреча
Разберём задачу за 30 минут. Бесплатно.
Напишите на почту или в мессенджер, о каком процессе речь. Скажем честно, даст ли там ИИ эффект и с чего начать.
Напишите мне напрямуюzhdan@owai.ruЖдан Парфенов, основатель OWAI
Мы хотим видеть, сколько людей заходит на сайт и откуда. Для этого нужна Яндекс.Метрика, а она ставит cookie. Включим её, только если вы согласны.
owai.ru/?view=md
Стратегия · 4 мин
С чего начать внедрение ИИ: карта процессов вместо списка сервисов
Начинать стоит не с выбора модели или сервиса, а с карты процессов: где у компании повторяющаяся работа, сколько она стоит и кто за неё отвечает. Инструмент выбирается последним.
КороткоСоставьте список процессов, оцените каждый по объёму и цене ошибки, возьмите в пилот один, у которого есть владелец и измеримый результат. На это уходит одна-две недели.
Почему не с инструмента
Обычный сценарий выглядит так. Компания покупает подписки на чат-бота, проводит вебинар, и через пару месяцев ИИ пользуются человек десять. Каждый по-своему, на своих задачах, часто с рабочими документами в личном аккаунте. Польза есть, но её не видно в цифрах, а служба безопасности узнаёт о происходящем последней.
Проблема не в сервисе. У такого внедрения нет точки, где можно измерить результат: ни процесса, ни метрики, ни человека, который за них отвечает. Поэтому через полгода на вопрос «окупилось ли» никто не ответит.
Что такое карта процессов
Это таблица, где одна строка соответствует одному процессу, а столбцы отвечают на пять вопросов: сколько раз в месяц это делается, сколько времени занимает одна операция, где лежат данные, кто владелец и чем грозит ошибка. Схемы в нотации BPMN для этого не нужны. Достаточно таблицы, которую руководитель прочитает за десять минут.
Процесс
В месяц
Одна операция
Данные
Цена ошибки
Ответы на входящие заявки
2 400
12 мин
CRM, прайс
средняя
Поиск по регламентам
900
15 мин
сетевая папка
низкая
Сверка актов с договорами
350
40 мин
1С, сканы
высокая
Подготовка КП
120
3 ч
CRM, каталог
средняя
Цифры демонстрационные. В реальной карте обычно 15–40 строк.
Как собрать карту за две недели
Проведите 6–10 интервью по 40 минут с руководителями подразделений. Спрашивайте не «где нужен ИИ», а «на что у ваших людей уходит больше всего рутинного времени».
Объёмы берите из систем, а не из памяти: выгрузки из CRM, сервис-деска, 1С, почтовых ящиков отдела.
Время на операцию замерьте на 10–20 примерах. Оценка «минут пять» обычно расходится с замером в два раза.
Для каждого процесса отметьте, есть ли в данных персональные сведения или коммерческая тайна. От этого зависит, какие модели вообще можно использовать.
Как выбрать первый процесс
Перемножьте объём на время одной операции, и вы получите часы в месяц. Это потолок возможного эффекта. Дальше отсейте всё, что сейчас не подходит для старта:
у процесса нет владельца, который готов тратить на пилот пару часов в неделю;
ошибка стоит дорого, а человека, который проверяет результат, в процессе нет;
данные разбросаны по пяти системам, и до пилота придётся строить интеграции.
Из оставшихся берите процесс с самым большим числом часов. Чаще всего это обработка входящих обращений, поиск по внутренним документам или подготовка типовых документов по шаблону.
Что получается на выходе
Карта, список из трёх-пяти кандидатов, один процесс для пилота и порядок для остальных. Для выбранного процесса стоит сразу посчитать экономику: как это сделать на имеющихся данных, разобрано в статье .
Руководителю для решения нужен расчёт: сколько часов освободится, сколько стоит решение и когда оно окупится. Первую версию такого расчёта можно сделать до пилота, на данных, которые у компании уже есть.
КороткоЭффект равен объёму, умноженному на время одной операции, долю случаев, которые берёт ИИ, и стоимость часа. Из него вычитается время на проверку и стоимость владения. Пилот нужен, чтобы заменить два допущения фактом: долю случаев и время проверки.
Из чего складывается расчёт
Объём. Сколько операций в месяц. Берётся из систем учёта.
Время одной операции сейчас. Замер на 10–20 примерах.
Доля случаев, где ИИ справляется. До пилота это допущение. Для первого расчёта берите осторожную оценку, 50–70%.
Время на проверку результата. Тоже допущение. Человек всё равно читает черновик, и это время нужно вычесть.
Стоимость часа. Зарплата с налогами и накладными, делённая на рабочие часы.
Стоимость владения. Разработка, инфраструктура, поддержка, обновление базы знаний.
Пример: ответы на входящие заявки
Отдел обрабатывает 2 400 заявок в месяц, на каждую уходит 12 минут. ИИ готовит черновик ответа, менеджер проверяет и отправляет.
Показатель
Значение
Заявок в месяц
2 400
ИИ готовит пригодный черновик
в 70% случаев
Время на заявку сейчас / с черновиком
12 мин / 3 мин
Освобождается часов в месяц
2 400 × 0,7 × 9 мин = 252 ч
Стоимость часа с налогами
1 200 ₽
Эффект в месяц
около 300 тыс. ₽
Пилот и внедрение
800 тыс. ₽
Поддержка и инфраструктура
60 тыс. ₽ в месяц
Окупаемость
3–4 месяца
Цифры демонстрационные. Для вашего процесса их нужно заменить замерами.
Где расчёты обычно ошибаются
Освободившееся время считают деньгами. Люди не уходят из штата, когда у них появляются свободные часы. Деньгами эффект становится, только если отдел берёт больший объём без найма или если время уходит на работу, которая приносит выручку. Напишите в расчёте, на что пойдут часы.
Забывают время проверки. Черновик за 3 минуты проверки и черновик за 8 минут дают разную экономику, а это решается только на реальных данных.
Долю случаев берут из демонстрации. На подготовленных примерах ИИ справляется почти всегда. На живом потоке появляются нестандартные заявки, сканы плохого качества и вопросы без ответа в базе.
Не считают стоимость владения. Документы меняются, модели обновляются, пользователи задают новые вопросы. Кто-то должен этим заниматься, и это стоит денег каждый месяц.
Эффект не только в часах
Иногда главная выгода в другом: заявка получает ответ за десять минут вместо четырёх часов, в договорах меньше пропущенных отклонений, отдел выдерживает сезонный пик без временного найма. Такие эффекты записывайте отдельно, своими метриками. Перевод их в рубли через цепочку допущений обычно вызывает больше вопросов у финансового директора, чем помогает.
Что проверяет пилот
Пилот заменяет допущения фактом. После него в таблице остаются только замеры: какая доля заявок обработана без существенных правок, сколько времени уходит на проверку, сколько стоит инфраструктура под реальной нагрузкой. Как организовать такие замеры, описано в статье .
Пилот за шесть недель: как измерить эффект до масштабирования
Пилот нужен не для того, чтобы показать, что ИИ «работает», а чтобы получить цифры для решения: масштабировать, доработать или остановиться. Все три исхода нормальные.
КороткоЗафиксируйте базовую линию до старта, договоритесь о критериях успеха письменно и меряйте на реальных данных с реальными пользователями. Каждый результат ИИ отмечайте: принят, исправлен или отклонён.
Базовая линия
До запуска замерьте, как процесс работает сейчас: время на операцию, долю ошибок или возвратов, сроки ответа. Если в системах есть история, достаточно выгрузки за последние три месяца. Если нет, две недели ручного учёта на выборке из 100–200 операций.
Без базовой линии любой результат пилота будет спорным. «Стало быстрее» без цифры «насколько» не убедит ни финансового директора, ни скептиков в отделе.
Критерии успеха
Договоритесь о них до старта и запишите на одной странице. Её подписывают владелец процесса и тот, кто будет принимать решение о масштабировании.
Одна главная метрика, понятная руководителю. Например, доля заявок, ответ на которые отправлен без существенных правок.
Две-три вспомогательные: время проверки, число жалоб клиентов, оценка пользователей.
Порог, при котором проект идёт дальше. Например, 60% заявок без правок и время проверки не больше 4 минут.
Условие остановки. Например, если через три недели доля ниже 30% и понятных способов её поднять нет.
Кто участвует
Пилотная группа из 5–15 человек, которые делают эту работу каждый день. Включите в неё хотя бы одного скептика: он найдёт слабые места быстрее, а если решение его убедит, остальным будет проще. Руководитель отдела участвует раз в неделю, на коротком разборе результатов.
План по неделям
Неделя
Что происходит
Результат
1
Сбор данных, доступы, базовая линия
Выгрузка, тестовый набор из 50–100 примеров
2
Прототип, прогон на тестовом наборе
Первые цифры качества без пользователей
3–5
Работа пилотной группы на живом потоке, доработки раз в неделю
Журнал: принято, исправлено, отклонено
6
Замеры, разбор ошибок, расчёт экономики
Отчёт и рекомендация
Как считать во время пилота
Каждый результат ИИ пользователь отмечает одной кнопкой: принят как есть, исправлен, отклонён. Это занимает секунду и даёт главную цифру пилота без опросов. Раз в неделю разбирайте отклонённые случаи: в них видно, чего не хватает в данных или в инструкциях.
Опрос удовлетворённости проведите в конце, но решение по нему не принимайте. Мнение пользователей в первые недели сильно зависит от того, как прошли последние два дня.
Чем заканчивается пилот
Отчёт на 3–5 страниц: базовая линия, результат по каждому критерию, разбор ошибок, пересчитанная экономика и одна из трёх рекомендаций. Если рекомендация «масштабировать», в отчёт сразу входит план интеграции и обучения. Почему без этого проект может остановиться, разобрано в статье .
Поиск по внутренним документам: что подготовить до запуска
Ассистент, который отвечает по регламентам, договорам и инструкциям, хорош ровно настолько, насколько хороши документы под ним. Если в базе лежат три версии одного регламента, ответ может опереться на любую.
КороткоСоберите список источников, уберите дубли и устаревшие версии, проверьте качество сканов, перенесите права доступа и составьте 50–100 реальных вопросов с эталонными ответами. Всё это делается до разработки.
Как работает такой поиск
Система нарезает документы на фрагменты и по вопросу находит самые близкие по смыслу. Модель читает найденные фрагменты и формулирует ответ со ссылкой на источник. Этот подход называют RAG. Модель не «знает» ваши документы: она каждый раз читает то, что нашёл поиск. Поэтому большая часть качества зависит от того, что лежит в базе и как это найдено.
Список источников
Начните с ответа на вопрос, где документы живут сейчас. Обычно это сетевые папки, корпоративный портал, система документооборота, 1С, почта и чаты отдела. Для каждого источника запишите:
кто владелец и кто отвечает за актуальность;
как часто документы меняются;
в каких форматах они лежат: Word, PDF, сканы, таблицы, презентации;
кто имеет к ним доступ.
Почту и чаты в первую версию лучше не включать. В них много личного, устаревшего и противоречивого, а пользы для ответов меньше, чем кажется.
Версии и дубли
Неверные ответы чаще всего появляются потому, что в базе лежит прошлогодняя редакция документа. Перед загрузкой пометьте у каждого документа статус (действующий или архивный) и дату редакции. Архивные можно оставить, но тогда поиск должен отдавать предпочтение действующим, а ответ указывать дату.
Качество текста
Возьмите 20 случайных документов и посмотрите, как они выглядят в виде текста. Сканы без распознавания для поиска пустые. Таблицы в PDF часто превращаются в набор чисел без заголовков. В презентациях смысл бывает в картинках, а не в тексте. Каждую такую проблему проще решить до запуска, чем объяснять потом пользователям, почему ассистент не нашёл очевидное.
Права доступа
Правило простое: ассистент не показывает документ человеку, который не может открыть его сам. Права нужно переносить из источника, а не настраивать заново. Если в компании нет порядка с доступами, это выяснится на этом шаге, и лучше выяснить до запуска.
Тестовый набор вопросов
Попросите сотрудников, которые будут пользоваться ассистентом, записать 50–100 реальных вопросов из своей работы. Для каждого нужен эталонный ответ и ссылка на документ, где он есть. Добавьте 10–15 вопросов, ответа на которые в документах нет: правильная реакция на них — сказать «в документах этого нет», а не придумать.
На этом наборе проверяется каждая версия системы. Без него разговор о качестве сводится к впечатлениям.
Данные в периметре: локальные модели, 152-ФЗ и выбор контура
Выбор модели начинается с классификации данных. Если данные чувствительные, их можно обрабатывать локально или в российском облаке, и для многих задач это не означает потерю качества.
КороткоРазделите данные на классы, для каждого выберите допустимый контур и только потом подбирайте модели. Подключите службу безопасности с первой недели проекта.
Регламенты, инструкции, планы без персональных данных
Российское облако по договору или свой контур
Чувствительные
Персональные данные клиентов и сотрудников, коммерческая тайна, договоры
Свой контур или инфраструктура, которую одобрила служба безопасности
Классифицировать удобнее процессы, чем системы: одна и та же CRM содержит и открытый прайс, и паспортные данные клиентов.
Что важно знать про 152-ФЗ
Персональные данные граждан России при сборе должны записываться и храниться в базах на территории России. Передача персональных данных за рубеж считается трансграничной, и о ней нужно заранее уведомить Роскомнадзор. Отправка запроса с ФИО клиента в зарубежный ИИ-сервис — это и есть такая передача.
Это не юридическая консультация. Итоговую схему обработки согласуйте с юристом и службой информационной безопасности.
Обезличивание
Компромиссный вариант: до отправки во внешнюю модель заменять ФИО, телефоны, адреса и номера договоров на метки, а в ответе возвращать исходные значения. Так можно работать с перепиской, жалобами, протоколами встреч. Подход не подходит, когда смысл задачи в самих данных, например при сверке реквизитов. Кроме того, обезличивание само по себе нужно проверить: автоматическая замена пропускает часть упоминаний, и эту долю стоит измерить на ваших документах.
Что даёт свой контур
Открытые модели, развёрнутые на собственных серверах, закрывают большую часть задач по документам, классификации обращений и типовым ответам. Для ассистента на отдел часто хватает одного сервера с одной-двумя видеокартами. Точную конфигурацию считают по нагрузке на пилоте, а не по таблицам производителей.
Для сложных задач процесс можно разделить: чувствительную часть обрабатывать локально, а обезличенный остаток отдавать более сильной внешней модели.
Как договориться с безопасностью
На первую встречу принесите пакет документов:
схему потоков данных: откуда данные берутся, где обрабатываются, куда попадает результат;
перечень систем и учётных записей, к которым подключается решение;
описание журнала действий и срок его хранения;
порядок выдачи и отзыва доступа;
процедуру удаления данных по запросу.
Если решение не только отвечает, но и выполняет действия в системах, понадобятся отдельные правила. Они описаны в статье .
Права и журнал: что требовать от ИИ-агента до запуска
Ассистент, который отвечает на вопросы, ошибается словами. Агент, который сам создаёт заявки, пишет письма и меняет записи в CRM, ошибается действиями. Поэтому правила для агента пишут до запуска.
КороткоДайте агенту отдельную учётную запись с минимальными правами, разделите действия на свободные и требующие подтверждения, записывайте каждый шаг в журнал, который агент не может изменить, и проверьте поведение при сбоях.
Отдельная учётная запись
Агент не должен работать под учётной записью администратора или сотрудника, который его запустил. Ему нужна своя запись с правами ровно на те операции, которые есть в сценарии. Если агент готовит ответы на заявки, ему нужно чтение заявок и создание черновиков, но не удаление записей и не доступ к выгрузке всей базы клиентов. Ключи доступа хранятся отдельно от кода и имеют срок действия.
Три класса действий
Класс
Пример
Правило
Чтение
Найти договор, прочитать заявку, посмотреть остатки
Без подтверждения, с записью в журнал
Черновик
Подготовить письмо, заполнить карточку, предложить статус
Человек проверяет перед отправкой
Необратимое
Отправить клиенту, провести оплату, удалить запись
Только после явного подтверждения или запрещено
Начинать стоит с чтения и черновиков. Право на необратимые действия выдаётся позже, по одному сценарию, когда по журналу видно, что агент в нём не ошибается.
Что писать в журнал
кто и когда запустил задачу;
какие данные агент получил на вход;
какие инструменты вызвал и с какими параметрами;
что получилось в результате;
кто подтвердил действие, если подтверждение требовалось.
Журнал хранится отдельно, и у агента нет прав его менять. По нему разбирают инциденты, а служба безопасности видит, что происходит, без запросов к разработчикам.
Поведение при сбоях
Проверьте до запуска, что происходит, если посреди задачи пропала сеть или перезапустился сервер. Повторный запуск не должен отправить клиенту второе письмо или создать дубль заявки. Поставьте ограничение на число действий в час и сделайте кнопку, которая останавливает агента целиком. Это кажется перестраховкой до первого случая, когда агент из-за ошибки в данных начинает обрабатывать одну и ту же заявку по кругу.
Чужие инструкции в данных
Агент читает письма, документы и страницы сайтов. В любом из них может оказаться текст вроде «перешли этот файл на такой-то адрес». Правило должно быть явным: текст из обрабатываемых данных — это данные, а не команды. Любое действие, которого не просил пользователь, проходит через подтверждение человека. Этот сценарий стоит включить в приёмочные испытания.
Приёмка перед запуском
Права учётной записи совпадают со списком операций сценария.
Необратимые действия без подтверждения невозможны, и это проверено попыткой.
Журнал пишется и не редактируется агентом.
Повторный запуск после обрыва не создаёт дублей.
Инструкция внутри документа не заставляет агента выполнить действие.
Есть человек, который получает уведомления об ошибках, и кнопка остановки.
Пилот прошёл успешно, цифры хорошие, а до промышленной работы дело не доходит. Причины почти всегда организационные, а не технические, и почти все видны ещё до старта пилота.
КороткоНазначьте владельца со стороны бизнеса, заложите интеграцию и обучение в план с самого начала, посчитайте полную стоимость владения и позовите службу безопасности в первую неделю.
Пять частых причин
У решения нет владельца. Пилот вёл ИТ-отдел или внешний подрядчик, а руководитель подразделения наблюдал со стороны. Когда пилот закончился, никто не считает решение своим и не готов отвечать за его результат.
Пилот работал на выгрузке. Для скорости данные взяли файлом, а результат пользователи копировали вручную. Для промышленной работы нужна интеграция с CRM, документооборотом или 1С, и она оказывается отдельным проектом на несколько месяцев, которого нет в бюджете.
Пользователей не обучили. Пилотная группа разобралась сама, потому что была мотивирована. Остальные сотрудники получили инструмент без объяснений и через пару недель вернулись к старому процессу.
Стоимость владения не посчитали. В бюджете была разработка, но не было инфраструктуры, поддержки и человека, который обновляет базу знаний. Вопрос «кто за это платит каждый месяц» возникает уже после пилота, и ответа на него нет.
Служба безопасности узнала в конце. На приёмке выясняется, что данные шли через внешний сервис, журнала действий нет, а права выданы шире, чем нужно. Проект уходит на доработку, и за это время теряется поддержка руководства.
Признаки, что проект застревает
После пилота прошёл месяц, а дата промышленного запуска не назначена.
Руководитель подразделения перестал приходить на встречи по проекту.
Пилотная группа продолжает пользоваться решением, но новых пользователей нет.
Разговор о бюджете на следующий год откладывается.
Что сделать заранее
Ещё до пилота договоритесь о трёх вещах: кто владеет решением, какие системы нужно подключить для промышленной работы и кто отвечает за обучение. Запишите это в тот же документ, где зафиксированы критерии успеха пилота. Тогда пилот становится первым этапом внедрения, а не отдельным экспериментом.
Обучению стоит уделить отдельное внимание: оно чаще всего оказывается последним пунктом плана и первым, который урезают. Как его устроить, разобрано в статье .
Как обучить сотрудников, чтобы они не вернулись к старому процессу
Обучение ИИ часто сводится к вебинару о том, как писать запросы. Через месяц сотрудники работают так же, как до вебинара. Работают другие вещи: инструмент встроен в привычный процесс, есть примеры на своих задачах и есть кому задать вопрос.
КороткоУчите на задачах конкретной должности, а не на общих примерах. Назначьте в каждой команде опытного пользователя, соберите библиотеку готовых сценариев и смотрите на данные об использовании через две и шесть недель.
Почему общий вебинар не работает
На вебинаре показывают, как ИИ пишет стихи, составляет план отпуска и пересказывает статью. Сотрудник отдела закупок смотрит на это и не понимает, как это связано со сверкой спецификаций, которой он занят шесть часов в день. Перенести общий пример на свою задачу может один человек из десяти.
Обучение по ролям
Для каждой роли выберите две-три задачи из её реальной работы и учите только на них. Занятие длится 60–90 минут, участники приносят свои документы.
Роль
На чём учим
Что должно получиться
Менеджер по продажам
КП по шаблону, ответ на типовой вопрос клиента
Черновик КП, который остаётся проверить
Юрист
Сверка договора с типовой формой
Список отклонений со ссылками на пункты
Специалист поддержки
Поиск ответа в базе знаний
Ответ клиенту со ссылкой на источник
Руководитель
Утренняя сводка, уточняющие вопросы к ней
Решение по отклонению без запроса аналитику
Опытные пользователи
В каждой команде назначьте одного человека на 10–15 коллег. Это сотрудник того же отдела, который разобрался в инструменте раньше других, часто из пилотной группы. У него есть 2–3 часа в неделю на вопросы коллег, и он собирает то, что не получается, для разработчиков. Без такого человека вопросы копятся, и сотрудники решают их самым простым способом: возвращаются к старому процессу.
Библиотека сценариев
Готовые запросы для частых задач, с примером входа и результата. Хранятся рядом с инструментом, чтобы их не приходилось искать в папке с инструкциями. Новый сотрудник начинает с готового сценария и меняет его под себя, вместо того чтобы придумывать запрос с нуля. Библиотеку пополняют опытные пользователи, когда видят удачное решение у коллеги.
Что объяснить про ошибки
ИИ ошибается уверенным тоном, и это нужно сказать прямо, с примерами на ваших данных. Дальше три правила: что проверять всегда (цифры, сроки, реквизиты), где искать первоисточник и куда сообщать об ошибке. Сотрудник, который знает, где ИИ ошибается, доверяет ему больше, чем тот, кому обещали, что ошибок не будет.
Как понять, что обучение сработало
Доля сотрудников, которые пользуются инструментом хотя бы раз в неделю, через две и через шесть недель после обучения.
Сколько операций по-прежнему проходит старым путём, если это видно в системах.
Какие вопросы приходят опытным пользователям и меняются ли они со временем.
Если через шесть недель инструментом пользуется меньше половины группы, дело редко в людях. Чаще инструмент неудобно встроен в процесс или не решает ту задачу, которая для этой роли главная.
Клиент присылает письмо с моделью конкурента. Менеджер должен быстро предложить своё оборудование, которое подходит по характеристикам. Раньше на это уходили часы ручного поиска паспортов и сверки таблиц.
В ТРЁХ ФАКТАХНужный аналог попадает в число 12 кандидатов в 97–98% случаев (замер на 60 позициях). Цель первого этапа — точный аналог в 80% запросов и нужный аналог в первой тройке больше чем в 90%. Оценка одного запроса стоит около 0,1 ₽.
Задача
Из строки письма с чужим артикулом получить аналог из ассортимента компании и объяснить клиенту отличия. Начали с преобразователей частоты, дальше подключаем остальные категории по той же схеме.
Что сделали
Модель находит паспорт прибора на сайте производителя и раскладывает его по полям каталога.
Правила подбора, принятые в компании, отсекают неподходящее: из всего каталога на оценку идут до 12 кандидатов.
Каждый кандидат сравнивается с исходником по каждому полю с весами из таблицы ранжирования компании.
Эксперт утверждает аналог, пара сохраняется в справочник. Повторный запрос получает ответ сразу.
Если данных не хватает, система подсказывает, какие вопросы задать клиенту по опросному листу.
Кто и как работает
Менеджеру — простой экран без настроек, эксперту — расширенные настройки и разбор ошибок. Решение растёт из пилота в рабочий инструмент отдела, вплоть до собственного сервера компании.
Договорная система вместо стопки разрозненных шаблонов
Бизнес работает, а договоры описывают другой бизнес. Четыре шаблона, написанные в разное время, не знали друг о друге: пробелы вскрылись бы только в день ДТП, при иске водителя или при вопросе налоговой.
В ТРЁХ ФАКТАХЧетыре несвязанных шаблона превратились в систему из трёх контуров и 16 документов с единым словарём. Каждый документ проверяется прогоном через восемь сценариев сбоя. Финальную проверку делает практикующий юрист.
Задача
Связать договоры с заказчиками, аренду машин и агентские договоры с водителями-предпринимателями так, чтобы по любой претензии заказчика фирма могла обратиться с регрессом к исполнителю.
Что сделали
С помощью ИИ разобрали голосовые сообщения и документы клиента и собрали реестр пробелов между договорами: что не покрыто ни одним из них.
Спроектировали три контура: фирма и заказчик, собственник и водитель, фирма и водитель.
Ввели общее ядро: единый словарь терминов, порядок обмена документами, поручение на обработку персональных данных.
Описали методику, по которой ИИ проверяет пакет: каждый риск закрыт пунктом или явно принят.
Чем это полезно другим
Тот же подход работает для любой компании, где договоры копились годами: ИИ быстро находит противоречия, а решение о правке остаётся за юристом.
Job Shturman: персональный ИИ-агент для поиска работы
Job Shturman готовит человека к поиску работы и берёт на себя рутину откликов. Он помогает определить навыки, собрать резюме на подтверждённых фактах и подготовиться к собеседованиям. Каждый день он отбирает вакансии по заданным фильтрам и готовит отклики. Ни одно письмо не уходит без согласия пользователя.
В ТРЁХ ФАКТАХАгент поставляется уже настроенным, пользователю не нужно писать запросы. Ежедневно он сам находит подходящие вакансии и готовит отклики и письма. Всё, что касается человека, хранится и обрабатывается на его компьютере.
Задача
Поиск работы съедает время на однотипные действия: просмотр вакансий, подгонку резюме, отклики и письма. Нужно было снять эту рутину с кандидата и при этом не превратить его в рассылку спама: каждое действие должно оставаться осознанным решением человека.
Что умеет агент
Определяет навыки по анкете, документам и опыту кандидата.
Собирает резюме и проверяет каждый факт: формулировка в резюме опирается на подтверждение из опыта.
Готовит к собеседованиям: вопросы под конкретную вакансию и ответы на материале самого кандидата.
Каждый день отбирает вакансии по фильтрам пользователя и готовит отклики и сопроводительные письма.
Отправляет только то, что пользователь согласовал.
Как устроено
Агент работает как навык для ИИ-агентов (Claude Code, Codex и другие) и ведёт человека по методике из 26 этапов.
Анкета, резюме, вакансии и отклики хранятся локально, в зашифрованном хранилище.
Вакансии собираются с hh.ru, из Telegram и LinkedIn с IP-адреса самого пользователя.
На наш сервер уходят только ключ, случайный идентификатор установки и версия пакета.
Что это значит для компаний
Та же схема подходит HR-службам и авторам методик: процессом управляет агент, рутину он берёт на себя, решения остаются за человеком, а персональные данные не покидают его устройство.
Конвейер сборки курсов и онбордингов с публикацией на площадки
Превратить экспертные материалы в урок, тест и онбординг, а потом перенести всё на несколько площадок — долгая ручная работа методистов. Мы собрали её в конвейер.
В ТРЁХ ФАКТАХСистема собирает курсы и онбординги из исходных материалов по шаблонам школы. Публикует на GetCourse, iSpring и корпоративные порталы. Методист проверяет и утверждает, а не собирает вручную.
Задача
Ускорить выпуск курсов и корпоративных онбордингов без потери качества и единого стиля школы.
Что сделали
Шаблоны уроков, тестов и заданий, по которым ИИ собирает черновик из исходных материалов эксперта.
Проверка методистом: правки, утверждение, история версий.
Выгрузка готового курса в форматы GetCourse, iSpring и корпоративных порталов.
Один источник для всех площадок: правка в одном месте обновляет курс везде.
Проектный портал бренд-платформы для бренд-менеджеров и агентств
Бренд-платформа и брендбук жили в двух презентациях на 165 слайдов. Бренд-менеджеры и агентства работали с разными версиями файлов и искали нужные формулировки вручную.
В ТРЁХ ФАКТАХОдна страница портала — пять синхронных видов: компьютер, планшет, телефон, PDF и редактируемый PPTX. Тексты переносятся из исходников дословно, с автоматической сверкой. ИИ-агенты работают с порталом через MCP: достают миссию, видение, позиционирование и нужные блоки текста.
Задача
Собрать бренд-платформу и тулкит в один живой источник, с которым одновременно работают бренд-менеджеры компании и агентства, и при этом никто не может случайно сломать фирменный стиль.
Что сделали
Страница хранится как шаблон и слоты, а не свободная вёрстка: редактор и ИИ-агент меняют текст и картинки, но не стиль.
Роли: владелец бренда, редактор, наблюдатель-агентство. Доступ по ссылке со сроком действия.
Черновики, публикация, история версий с откатом и журнал изменений.
MCP-сервер с правами на чтение, правку и публикацию: агент вставляет страницу или достаёт нужный блок по запросу.
Нужен единый источник для бренда или документации?
Сайт ничего о вас не собирает: на нём нет форм, регистрации, счётчиков статистики и рекламных cookie. Персональные данные появляются у нас, только если вы сами напишете на почту или в мессенджер.
ГлавноеСайт не ставит cookie и не подключает сторонние сервисы: шрифты и скрипты загружаются с нашего сервера. Если вы нам написали, ваше имя и контакт используются только для ответа и обсуждения работы. Удалить переписку можно по письму на zhdan@owai.ru.
1. Кто оператор
OWAI Lab — индивидуальный предприниматель Парфенов Ждан Владимирович, ИНН 381252705289, ОГРНИП 319695200054058. Уведомление об обработке персональных данных направлено в Роскомнадзор. Политика действует на сайте owai.ru. Вопросы о персональных данных: zhdan@owai.ru.
2. Что сайт собирает при посещении
Ничего, что позволяет вас узнать. Сайт не использует cookie, Яндекс.Метрику, Google Analytics, пиксели соцсетей и чужие шрифты. Сайт ничего не сохраняет в памяти вашего браузера.
Сервер, как любой веб-сервер, ведёт технический журнал запросов: время, адрес страницы, тип браузера и IP-адрес. Журнал нужен, чтобы сайт работал и был защищён от атак. Он хранится на сервере в России не дольше 14 дней и затем удаляется автоматически.
3. Если вы нам написали
Когда вы пишете на почту, в Telegram или MAX, мы получаем то, что вы сами отправили: имя, контакт, название компании и должность, если вы их указали, и текст сообщения.
Зачем: чтобы ответить, обсудить задачу, подготовить предложение и договор.
Основание: ваша инициатива в переговорах о договоре (п. 5 ч. 1 ст. 6 Федерального закона № 152-ФЗ) и законный интерес оператора в деловой переписке (п. 7 ч. 1 ст. 6).
Где хранится: в почтовом ящике zhdan@owai.ru и в базе деловых контактов оператора. Трансграничной передачи мы не осуществляем.
Сколько: пока идёт обсуждение; если договор не заключён — не дольше 1 года с последнего сообщения. Данные по заключённым договорам храним 5 лет после окончания договора для бухгалтерского и налогового учёта.
Кому передаём: никому, кроме случаев, прямо предусмотренных законом.
Telegram и MAX — самостоятельные сервисы со своими правилами обработки данных. Если вам важно, где хранится переписка, пишите на почту.
4. Как мы защищаем данные
Сайт работает только по HTTPS. Доступ к серверу, почте и базе контактов есть только у оператора, вход защищён ключами и двухфакторной аутентификацией. Специальные категории данных (здоровье, убеждения и т. п.) мы не обрабатываем: если они случайно пришли в письме, мы их удалим.
5. Ваши права
Вы можете узнать, какие ваши данные у нас есть, попросить уточнить или удалить их, отозвать согласие и пожаловаться в Роскомнадзор (rkn.gov.ru) или суд. Напишите на zhdan@owai.ru с того адреса или аккаунта, которым пользовались для связи. Ответим в течение 10 рабочих дней, удалим данные в течение 30 дней, если закон не требует их хранить.
6. Изменения
Если на сайте появятся формы или статистика посещений, мы заранее обновим эту политику и попросим согласие отдельно. Новая редакция появится на этой странице с датой обновления.
Ждан Парфенов, основатель OWAI