Автоматизация бизнес-процессов и внедрение ИИ — n8n, Python, Docker

Обо мне

Инженер-программист с техническим бэкграундом

Автоматизирую бизнес-процессы через ИИ и low-code.

До 2025 года работала в промышленной инженерии и системном управлении. Опыт в железе научил меня проектировать системы, которые не ломаются при первой ошибке.

15 лет инженерный и системный опыт

99.5% uptime систем диагностики и мониторинга

360+ рабочих часов экономии в год

MCP / API кастомные связки без готовых интеграций

Образование

Высшее техническое по специальности “Автоматизированные системы”.

Надежность

Обеспечивала uptime 99.5% для систем диагностики и мониторинга.

Эффективность

Мои алгоритмы экономили 360+ рабочих часов в год в одном подразделении Мосводоканала.

Сложность

Разрабатываю кастомные MCP-серверы и связки для систем, у которых нет готовых интеграций.

Когда пора автоматизировать

Если узнаете эти признаки, процесс уже просит систему

Каждый вечер переносите заказы из Telegram в таблицу, потом в 1C. Копипаст, ручной ввод, проверка — и так каждый день.
Менеджеры не успевают обрабатывать лиды. К обеду 50 заявок, вечером еще 30. Часть теряется, потому что команда не успевает ответить.
Холодные рассылки вручную дают 50 сообщений в день максимум, а для нормальной проверки гипотез нужно 500.
Учет оплат из банка в Excel идет вручную. Ошибки повторяются каждый месяц, а сверка забирает время у владельца или бухгалтера.

Ручная рутина съедает десятки часов в месяц. Автоматизация бизнес-процессов возвращает это время в продажи, продукт и развитие. Обсудим вашу задачу.

Упаковка решений

Система автоматизации бизнес-процессов для предприятий и организаций

AI-ассистенты и автоматизация заявок

Внедрение ИИ для обработки входящих заявок, Telegram-боты для бизнеса, уведомления, простые сценарии между формами, таблицами и CRM. AI-агенты работают 24/7 и забирают 100% входящих запросов.

Подробнее →

Интеграция CRM и синхронизация данных

Bitrix24 интеграция, связка Telegram с CRM, PostgreSQL, обмен данными между сервисами, контроль дублей, статусы сделок, отчеты и регулярные сверки. Данные синхронизируются автоматически без ручного копипаста.

Кастомная разработка на Python

MCP-серверы, API-коннекторы, автоматизация тестирования, внутренние инструменты и MVP, когда стандартных интеграций уже не хватает. Пишу код для нестандартных задач и сложной бизнес-логики.

Инфраструктурные решения и внедрение

Self-hosted n8n, Docker, Ubuntu, резервное копирование, базовый мониторинг и подготовка системы к стабильной работе. Автоматизация бизнес-процессов компании с полным циклом внедрения.

Подробнее о технологиях и сроках — в разделе Частые вопросы.

Цифры и результаты

Автоматизация должна быть измеримой

360+ часов рутины можно вернуть команде за год

99.5% целевой uptime для рабочих self-hosted сценариев

7x ускорение повторяемых операций после внедрения

Живая модель процесса

Мини-офис показывает, как рутина уходит в автоматизацию

Это лаконичная визуализация того, что происходит после внедрения: заявки распределяются, CRM обновляется, отчеты собираются, а команда видит статус процесса без ручного копипаста.

6 агентов в работе

0 задач закрыто

12 часов возвращено

Система готова. AI-агенты распределяют задачи по офису.

Как внедрить ИИ в бизнес

Обсудим вашу задачу

Оставьте заявку — разберем процесс, оценим точки автоматизации и выберем реалистичный первый шаг.

Отвечаю в течение 24 часов

Частые вопросы

Что такое n8n и зачем он нужен?

n8n — это low-code платформа для автоматизации бизнес-процессов. Позволяет визуально создавать сценарии без программирования: связывать Telegram, CRM, базы данных и другие сервисы. Подходит для задач, где не нужна сложная логика, но важна скорость внедрения.

Как автоматизировать обработку заявок?

Настраиваю AI-ассистента, который принимает заявки из Telegram, форм на сайте или email, автоматически распределяет их по менеджерам и обновляет статусы в CRM. Система работает 24/7 и обрабатывает 100% входящих без задержек.

Какие технологии автоматизации бизнес-процессов вы используете?

Использую n8n и Make для визуальных сценариев, Python для сложной логики и обработки данных, Docker для стабильного развертывания. Для AI-функций — Claude API и кастомные MCP-серверы. Выбор зависит от задачи: простые интеграции решаю через low-code, нестандартные — пишу код.

Сколько времени занимает автоматизация?

Простая автоматизация между 2-3 системами занимает 3-5 дней. AI-ассистент или сложная интеграция обычно требуют 5-10 дней после согласования логики.

Что если автоматизация сломается?

После запуска есть 30 дней гарантии: исправляю ошибки бесплатно. Для self-hosted решений можно отдельно подключить поддержку и мониторинг.

Нужно ли мне разбираться в технологиях?

Нет. Я передаю готовый рабочий сценарий, объясняю логику простыми словами и оставляю инструкцию, чтобы системой можно было пользоваться без технического погружения.