Коммерческое предложение раньше отнимало три часа. Теперь черновик готов за двадцать минут.

Схема простая. Берём саммари созвона с клиентом (то, что раньше вручную переписывали в структуру предложения) и загружаем в AI-инструмент с настроенным промптом. Через пару минут на экране черновик: разделы, тезисы, черновая логика документа.

Дальше правит человек. Проверяет цифры, убирает лишнее, поправляет формулировки там, где AI додумал за клиента. Редактура занимает двадцать минут вместо трёх часов подготовки с нуля.


Разница между компанией, которая изредка открывает ChatGPT, и AI-native командой — именно здесь. Встроен AI в ежедневный процесс подготовки документов или используется от случая к случаю.

У нас встроен на постоянной основе. Три часа работы превратились в двадцать минут.

У нас в Business Lab сделки, проекты, финансы, инвойсы и вся коммуникация с клиентами живут в одной системе — Zoho One.
До единого контура было иначе: часть данных в CRM, часть в таблицах, часть в переписке — и каждый раз приходится тратить время, чтобы просто понять, что происходит в моменте.

Единый цифровой контур решает именно это: меньше разрозненных данных, проще контролировать ключевые процессы, команда не теряет время на поиск информации по разным сервисам.

Разобрали это подробнее в нашем подкастена YouTube — ссылка в канале.
Если хотите разобраться, как внедрить AI и автоматизацию в HR-процессы или управление своей компанией — бесплатная консультация в WhatsApp: https://wa.me/447427829920

Собрали план проекта для клиента голосом вместо клавиатуры. Пятнадцать минут вместо часа.

Обычно на такой план у нас уходит час: формулируем пункты, правим фразы, расставляем структуру. На прошлой неделе попробовали иначе. Один из команды включил диктофон и минут десять проговорил всё, что хотел сказать клиенту, вперемешку, без порядка. AI собрал из этого план с пунктами и сроками.

Мы пробовали голосовой ввод и раньше, результат обычно был так себе: нейросеть путала контекст, теряла половину смысла. В этот раз сработало, потому что настроили связку под конкретную задачу вместо того, чтобы прогонять текст через общий чат-бот.

Внутри Zoho One мы используем похожую логику для всех проектов. Все встречи записываем и транскрибируем прямо в Zoho, а потом собираем из записи задачи, брифы и планы без ручного набора текста.

Человек перестал тратить силы на формулировки и занялся содержанием. Печать текста незаметно превращается в редактирование себя на ходу, а это отдельная работа, которая съедает энергию.

Мы часто говорим внутри команды: главное — чтобы проект шёл без стресса.
Это не про то, что задач должно быть меньше. Задач может быть сколько угодно.
Стресс возникает в другом месте — когда несколько сложных задач идут параллельно, что-то тестируется, и в моменте никто не понимает, куда смотреть за результатом.
На последнем созвоне именно это и разбирали: не нехватку ресурсов, а нехватку ясности. Один источник правды на задачу — и суета исчезает сама собой.
Проект, который держится не на нервах, а на понятной системе, потом и продлевается с радостью, а не по инерции.

Автоматизировать что-то — не всегда хорошая идея. Иногда это просто трата времени.
На последнем внутреннем созвоне разбирали десяток задач: что автоматизировать, что оставить руками.
Правило вывели простое. Если задача решается за пару часов — берём в работу сразу. Если это месяц разработки ради экономии пяти минут в день — не сейчас, возможно позже.
Звучит очевидно. Но именно на этом легко споткнуться.
Автоматизация ради автоматизации съедает время команды вместо того, чтобы его экономить.
Мы каждую неделю проходим по бэклогу с этим фильтром. Из десяти задач в работу обычно берём одну-две — остальные пока подождут.

Испания весь турнир играла не на ярких индивидуальных подвигах, а на контроле и синхронной работе линий.
Гол в финале в дополнительное время принесла слаженная комбинация, а не сольный проход звезды.

Мы видим ту же механику в бизнесе.

Можно нанять одного гениального специалиста и понадеяться, что он вытащит всё на себе.

А можно построить систему, где каждый на своей позиции усиливает соседа — и результат перестаёт зависеть от одного человека в моменте.

Сильная команда почти всегда обыгрывает одну звезду, потому что бизнес это марафон, а не один эффектный кадр.

Вопрос не «кто у меня самый талантливый», а насколько слаженно работает вся команда.

Один созвон в неделю на всю команду — и этого достаточно, чтобы свериться по курсу.

Удалённую работу часто представляют как бесконечные созвоны, которые съедают рабочее время. У нас — наоборот: чем меньше нужно созваниваться, тем лучше выстроен процесс.

Zoho Projects показывает реальный прогресс без микроконтроля: задачи, статусы и комментарии видны всем — не нужно собирать людей, чтобы узнать, что происходит.

Был случай: сотрудник написал в 11 вечера, что доделывает задачу — просто потому что зацепило. Мы не просим так работать. Но если это случается само — значит, человек на своём месте.

Присутствие в офисе не гарантирует результат. Гарантирует результат тот человек, которому интересно то, что он делает.

Зачем нужны люди, если AI может сам обработать заявку, составить отчёт, написать код?

AI не выбирает, что делать — он выполняет. Выбирает по-прежнему человек: какую задачу поставить, что проверить, где остановиться.

Профессионал, который просто спрашивает у чат-бота готовые ответы, скоро окажется не нужен. Нужен тот, кто умеет собрать из AI рабочий процесс под конкретную задачу бизнеса.

То же самое — в найме. Можно оцифровать процесс и посчитать баллы по анкете, но «искру» между людьми на первой встрече ни один алгоритм пока не заменяет.

Наш Head of HR находила лучших людей в команде не по цифрам, а по тому, что чувствовала в разговоре ещё до результатов тестового задания. Иногда стоит просто подождать нужного человека.

Граница между расчётом и чутьём в бизнесе тоньше, чем кажется.

Вы в найме тоже иногда доверяете больше ощущению, чем скорингу?

Мы никогда не начинаем клиентский проект с технического задания.

Первый созвон в рамках работы по контракту — разговор о том, что конкретно не работает у клиента прямо сейчас.
Пока идёт разговор, мы уже регистрируем Trial-версию Zoho One на аккаунте клиента и настраиваем первые модули. К концу звонка на экране появляется рабочий набросок будущей системы, а не презентация с картинками.

Так проходит весь первый месяц. Мы собираем задачи, проверяем гипотезы прямо в Trial, показываем результат сразу. Без месяцев согласований технического задания.
К концу месяца у клиента на руках работающий прототип, список базовых интеграций и план следующих этапов. Часто в этот момент он сам говорит: вот это мне и нужно.

Дальше выбираем формат. Кто-то двигается постепенно и добавляет каждый месяц новый блок функциональности. Кто-то хочет получить всё сразу и укладывается в два-три месяца плотной работы вместе с нами.

Формат выбирает клиент. Данные всегда остаются у него: их можно выгрузить в любой момент, систему мы не держим на замке.

Есть иллюзия, что если процесс не автоматизирован, значит с ним что-то не так.
На практике внутри команды часть данных мы вносим руками. И это нормально, если занимает минуту.
Проблема начинается не там, где «руками», а там, где руками — каждый день и по часу.
Поэтому мы для себя считаем не факт «автоматизировано или нет», а время, которое процесс отнимает у человека. Если время маленькое — оставляем как есть. Если растёт — тогда садимся и разбираем, что можно снять с рук.
Экономия времени, а не красота процесса — вот что мы меряем в итоге.

Итоги июля в Business Lab.

Главное обновление месяца — личный кабинет для клиентских проектов. Раньше статус сделки уточняли в чате, теперь всё видно сразу, в одном месте, в реальном времени. Донастраиваем статусы задач и фильтры, но команда уже работает через кабинет каждый день.

Сделали калькулятор, который считает реальную стоимость разрозненных сервисов в стеке компании и показывает разницу при переходе на одну платформу. Реакция почти у всех одна: сумма выходит выше, чем ожидали.

Самым обсуждаемым материалом месяца стал ролик про стоимость подписок на AI-сервисы. В комментариях половина согласна, половина спорит до предела. Чёткая позиция по спорному вопросу цепляет аудиторию сильнее нейтрального контента, поэтому будем говорить прямо и дальше, даже если это не всем понравится.

Вернулись в TikTok и BlueSky. Тестируем форматы, смотрим на реакцию, постепенно наращиваем присутствие.

Спасибо, что читаете нас , это реально помогает понять, что вам важно.

РЭДС: деловые новости со ссылкой на Gulf News пишут — в ОАЭ растёт присутствие российских компаний в самых разных категориях: от продуктов питания, халяльной продукции и косметики до медицинских технологий, промышленного производства и цифровых решений.
Масштаб уже заметен: под брендом Made in Russia в Эмиратах представлены более 2 500 российских компаний и свыше 35 000 сертифицированных товарных позиций.

Прокомментируем с практической стороны. Заход на рынок ОАЭ — это не только регистрация компании и выбор свободной экономической зоны. Это ещё и полный пересбор того, как компания вообще ведёт бизнес: другой софт, другая отчётность, другое налоговое законодательство, другие требования к автоматизации процессов.
Мы — авторизованный партнёр Zoho в ОАЭ и помогаем русскоязычным компаниям, которые заходят на этот рынок, перенести свои процессы в новую систему ведения бизнеса.
Что конкретно делаем:
— Автоматизируем бизнес-процессы под требования рынка ОАЭ
— Переводим компанию на новый софт без потери данных и без простоя в операционке
— Показываем, какие из ваших текущих сервисов (CRM, бухгалтерия, HR, поддержка, маркетинг) можно закрыть одним инструментом внутри экосистемы Zoho One — и насколько это дешевле и проще, чем держать 5-7 разрозненных подписок
— Настраиваем всё под ключ, включая интеграции с локальными требованиями (курсы валют ЦБ ОАЭ, налоговая отчётность и т.д.)

Итоги недели в Business Lab.

Первое. Мы разбирали новую архитектуру построения компании. Рабочее название - скилл-артефактная структура. Каждая роль в команде описана через набор артефактов: что делает человек, какой результат сдаёт, как это проверяется. Пока только формулируем подход и проверяем его на своих процессах. Подробнее расскажем на следующей неделе.

Второе. Личный кабинет для клиентов. Мы его сделали и сейчас активно внедряем в проектах. Внутри счета, задачи, встречи, тайм-логи и заявки в одном месте. Клиент видит, как идёт работа, в реальном времени. Демо: https://businesslab.pro/portal/demo

Третье. Собрали онлайн-калькулятор для быстрого расчёта стоимости бизнес-сервисов.

https://dc.businesslab.pro/calculator

На этой неделе закрыли важный этап: научили AI-агентов самостоятельно собирать бизнес-процессы в CRM — без ручной настройки полей, модулей и автоматизаций.
Как это устроено:
— один агент разбирает требования клиента и понимает бизнес-логику;
— второй превращает её в структуру CRM — модули, поля, связи;
— третий агентам-исполнителям выдаёт «наряды» на сборку конкретных этапов;
— после сборки отдельный агент прогоняет тесты через API, а следующий — уже в браузере, как обычный пользователь: кликает, проверяет, что всё работает.
На выходе — рабочая воронка, собранная без единого ручного клика по интерфейсу. Пока это ест довольно много ресурсов на шаге UI-тестирования, оптимизируем.
Цель, к которой идём: встреча с клиентом прошла — и уже на следующий день у него готовый демо-портал со всеми процессами и автоматизациями. Не месяцы на настройку, а дни.

Ещё один вывод недели: людям на местах не нужны навороченные интерфейсы CRM с сотней кнопок. Нужен простой рабочий стол под конкретную роль — оператор, снабженец, сборщик — где видно только то, что нужно именно ему.
Мы сделали лёгкую консоль поверх Zoho: минимум лишнего, максимум по делу. Внутри — AI-помощник, с которым можно и текстом, и голосом разбирать конкретную запись: «проверь, правильно ли указано юрлицо», «какие риски видишь в этой заявке» — и получать ответ, привязанный к контексту записи и базе знаний компании.
Бэкенд остаётся на CRM, а фронт — любой, под задачу. Такой подход резко сокращает время выхода новых сотрудников на рабочий процесс.

Наш CEO Иван Осотов делится интересным опытом выстраивания AI -native компании у себя в Telegram канале
Подписывайтесь и следите за обновлениями)

Сегодня улетаю в Дубай. Большая международная компания попросила помочь перестроить у них маркетинг и продажи под AI Native.

Про AI Native последние месяцы говорят много. Для кого-то это просто слова, для кого-то уже руководство к действию. Идея при этом простая: использовать AI не для картинок и текстов, а как ассистента, который помогает вести бизнес.

Не на сто процентов — в ближайшее время это вряд ли. Но как помощника, который разбирается в контексте и берёт на себя часть работы, — уже сейчас.

Мне интересно проверить это на реальной компании, а не на презентации. Поэтому буду показывать процесс: что заработало, что нет, где упёрлись. Провалов будет достаточно — это нормальная часть внедрения, о которой обычно молчат.

В конце соберу workbook с основными тезисами: как строить AI Native компанию и какими инструментами. Чтобы можно было не читать, а попробовать.

Продолжение следует.

Наш CTO Дмитрий Соловьев делится инсайтами о внедрении AI 🦾
Подписывайтесь на канал в Telegram и следите за обновлениями 👇🏻

Сегодня особенно ясно увидел одну вещь: искусственный интеллект лучше всего раскрывается не там, где сейчас больше всего шума, а там, где у тебя уже есть собственная глубина.

Если у тебя за плечами 10+ лет в какой-то области, именно туда и стоит направлять AI в первую очередь. Потому что никто со стороны не увидит те возможности, которые видишь ты внутри своей экспертизы. Машина даёт скорость, вариативность, масштаб мышления. Но настоящий прорыв возникает только тогда, когда это накладывается на твои 10 000+ часов практики.

У меня сейчас это особенно видно на работе с Zoho. Сам по себе инсайт даже не про платформу. Инсайт про подход: когда берёшь многолетнюю профессиональную базу и накладываешь на неё AI, внезапно начинают открываться решения, которые раньше были либо слишком дорогими, либо вообще невозможными.

Но есть и вторая обязательная зона, куда тоже стоит направлять AI, - это личные интересы. Всё, что тебе по-настоящему нравится: бег, видео, игры, личные проекты, любые хобби, где тебе самому хочется экспериментировать и отвечать на вопрос: «а что будет, если сделать вот так?»

Почему это важно? Потому что первая зона даёт результат и деньги, а вторая - энергию и кайф. Первая помогает быстро находить прикладные кейсы. Вторая не даёт выгореть и превращает изучение технологии в игру.

Если совсем коротко, то моя текущая формула такая:

AI встраивать сначала в свою железную экспертизу.
А потом - в то, что тебе по-настоящему интересно.

В первой зоне ты почти наверняка найдёшь реальную ценность.
Во второй - сохранится живое топливо, чтобы идти дальше.

Так что я бы сейчас советовал искать применение AI не в хайпе, а в двух местах:
1. там, где у тебя уже есть серьёзный профессиональный багаж;
2. там, где у тебя есть настоящий личный интерес.

Именно на пересечении этих двух направлений, мне кажется, и начинается что-то по-настоящему сильное.