О КОМПАНИИ

Создаём AI-системы, которые становятся частью бизнеса

VOSHOD — команда бизнес-аналитиков, разработчиков и продуктовых специалистов. Находим процессы с измеримым потенциалом, создаём решение и интегрируем его в реальную работу компании.

Обсудить процесс Посмотреть работу

АРХИТЕКТУРА РЕШЕНИЯ УПРАВЛЯЕМАЯ СИСТЕМА

01 · ВХОД

Данные

CRM · почта · документы · API

02 · ОБРАБОТКА

AI-контур

Контекст · проверка · подготовка решения

03 · КОНТРОЛЬ

Решение человека

Правила · роли · исключения

04 · РЕЗУЛЬТАТ

Действие

CRM · Telegram · отчёты

VVOSHODсвязывает весь маршрут

01Одна команда от диагностики до запуска

02Реальные данные вместо демонстрационных обещаний

03Измеримый процесс вместо AI ради AI

01 · РАБОТА

Не рассказываем о возможностях — показываем системы

VOSHOD проектирует продукты вокруг конкретного процесса: от операционного учёта до аналитики и автоматической редакции. Ниже — реальные интерфейсы и задачи, с которыми мы работаем.

01AI + RETAIL OPERATIONS

VICTORY Watch ERP

ERP для полного цикла работы с часами: импорт страницы Goofish через Chrome, AI-распознавание модели и состояния, расчёт себестоимости, подготовка фотографий и текстов, публикация на сайт, в Telegram и Avito.

Подробнее

02RETAIL OPERATIONS

ZenMarket Retail

Учёт партий, закупок, себестоимости, фото, остатков, кассы и публикации товаров в Telegram.

Подробнее

Главная страница AI-агента MIRA для брокеров

03PROPTECH + AI

MIRA Editorial

Публичный AI-агент для брокеров: превращает объявления и заметки в структурированные материалы по объектам.

Подробнее

04CRM + TELEGRAM

Broker CRM

CRM объектов, собственников и клиентов с импортом объявлений, задачами, PDF и Telegram Mini App.

Подробнее

Смотреть все проекты

02 · КОМАНДА

Компактный состав вокруг задачи

Под проект объединяются необходимые роли. Люди, которые исследуют процесс и принимают архитектурные решения, участвуют в запуске и отвечают за работоспособность результата.

Бизнес-архитектура

Разбираем процесс, стоимость ручной работы, ограничения и критерий полезного результата.

AI и автоматизация

Выбираем модели, проектируем действия агента и определяем, где обязательно решение человека.

Разработка

Создаём серверную логику, интерфейсы, интеграции, очереди и инструменты управления.

Контроль и безопасность

Разделяем доступы, журналируем операции и проверяем поведение системы до запуска.

Запуск в команде

Передаём правила работы, документацию и понятный контур сопровождения без зависимости от демо.

03 · ПРИНЦИПЫ

Что определяет качество проекта

Не эффектность демонстрации, а то, насколько спокойно система входит в обычный рабочий день.

Сначала экономика — потом модель

Мы начинаем не с названия нейросети, а с процесса: сколько времени он занимает, где возникает ошибка и какой результат имеет смысл измерять.

Человек управляет исключениями

Автоматизация должна снимать рутину, а не прятать риск. Неоднозначные решения, критичные действия и спорные данные остаются под контролем специалиста.

Интеграция важнее эффектного демо

Рабочая система получает данные, соблюдает права доступа, записывает результат в нужное место и переживает обычный день компании.

Решение остаётся управляемым

Команда видит источники, правила, журналы и стоимость операций. Архитектура допускает замену модели и развитие сценария без полной переделки.

04 · МАРШРУТ

От вопроса до работающего контура

Каждый этап заканчивается проверяемым результатом. После первого рабочего процесса можно собрать полный контур, изменить гипотезу или остановиться без обязательства строить большую систему.

Диагностика

Определяем процесс, базовую метрику и ограничения.

Первый процесс

Запускаем компактную автоматизацию на реальных примерах и данных.

Интеграция

Подключаем системы, роли, действия и журнал операций.

Запуск

Обучаем команду и включаем наблюдение за качеством.

Развитие

Сравниваем эффект с базовой точкой и расширяем сценарий.

ЧЕСТНЫЙ ФИЛЬТР

Когда мы не предлагаем внедрение

Если процесс нельзя измерить, данных недостаточно или обычное изменение регламента решает задачу надёжнее, мы не будем предлагать AI ради презентации. Сначала нужно доказать смысл автоматизации.

Нет понятного владельца процесса
Нельзя определить цену ошибки
Результат невозможно проверить

СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ

Какой процесс отнимает у вашей команды больше всего времени?

На первой встрече определим, есть ли здесь задача для автоматизации и какой результат имеет смысл измерять.

Обсудить задачу