Клиенты спрашивают. Никто не отвечает достаточно быстро.
Звонки, сообщения, support, sales и intake.
AI-системы для реальной работы
Работа уже есть. Не хватает системы.
Звонки остаются без ответа. Клиентов никто не возвращает. Документы вручную переносят между сервисами. Решения принимаются по устаревшим отчетам. Мы строим AI-layer, который соединяет работу, которая уже существует.
Встраиваем в существующий стекНачинаем с систем, где уже живет источник правды.
Сначала scope, потом buildПроблема, интеграции, права и критерии успеха фиксируются заранее.
Строим для передачиАрхитектура, правила и runbook остаются у вашей команды.
Начните с проблемы, а не с технологии
Что из этого происходит внутри вашей компании?
Люди продолжают делать работу, которую система уже должна уметь делать сама.
Документы, routing, approvals, reporting и handoffs.
Данные есть. Решение все равно приходит слишком поздно.
Alerts, recommendations, forecasts и planning.
Нужного продукта просто нет в готовом виде.
Custom agents, internal tools и customer-facing AI products.
Что мы строим
Мы строим вокруг workflow, а не вокруг demo.
Customer operations
AI voice, messaging, support, intake, sales qualification, booking и follow-up с учетом реального контекста и правил бизнеса.
Internal operations
Документы, routing, approvals, reporting, knowledge retrieval и повторяющаяся работа между системами.
Data and decisions
Alerts, recommendations, forecasts, utilization и decision support на данных, которые уже есть в компании.
Custom AI products
Внутренние и клиентские продукты, которых нет off the shelf и которые должны точно совпасть с конкретным workflow.
Коммерческое отличие
Не еще один инструмент, который вы арендуете вечно.
Мы определяем scope, строим систему внутри вашей среды, документируем ее и передаем команде. Архитектура, data schema, правила и runbook остаются у вас. Если вы больше никогда нам не позвоните, система должна продолжить работать.
- Без seat count
- Без обязательного GETMAI license key
- Без forced migration
- Без скрытой зависимости от нашей команды после handover
До архитектуры
Вопросы, которые обычно звучат первыми.
AI сможет отвечать на звонки и не звучать нелепо?
Да, если разговор ограничен реальными правилами бизнеса, живым контекстом систем и понятной передачей человеку там, где требуется judgment.
Придется менять CRM или систему записи?
Обычно нет. Мы строим вокруг существующего стека, если именно он не является причиной, по которой workflow нельзя реализовать надежно.
Что происходит, когда AI не знает ответ?
Он должен передать случай дальше, а не импровизировать. Неопределенность и escalation rules проектируются как часть workflow.
AI может не только отвечать, но и обновлять CRM?
Да. Полезная система закрывает цикл: request, context, decision, action.
Нужно ли платить вам постоянно?
Нет. GETMAI работает по модели scoped build и handover, а не постоянной зависимости от нашей лицензии.
Как понять, что система реально помогла?
Сначала фиксируется baseline, потом сравниваются существующие операционные метрики компании.
Где мы уже очень хорошо знаем workflow
Глубокая экспертиза по вертикалям, но не граница компании.
У appointment-бизнесов одна скрытая экономика: запрос без ответа, клиент без возврата, разговор без анализа, свободная емкость, которую никто не заметил вовремя. Эти workflows мы уже моделировали глубоко, поэтому не начинаем с пустого листа.
Как мы работаем
Сначала проблема. Потом архитектура. Потом build.
Диагностируем workflow
Находим место, где ломается работа, системы с источником правды и решения, где нужен человек.
Определяем систему
Фиксируем inputs, rules, integrations, escalation, outputs и критерии успеха.
Строим в реальном стеке
Подключаем настоящие инструменты и данные компании, а не параллельную demo-среду.
Тестируем edge cases
Unknown intent, неполные данные, конфликты записей, ошибки систем, права и handoffs.
Передаем
Документация, архитектура, правила и runbook остаются команде клиента.
Сначала измерьте утечку. Потом приписывайте себе результат.
Прежде чем система получит credit за большее число записей, более быструю обработку или лучшую загрузку, нам нужен before-state. Где позволяет трафик, используем holdouts. Берем реальные операционные метрики клиента. Не придумываем проценты.
GETMAI основала Екатерина Шалель после работы в медицине, косметологии и AI-продуктах. Компания начала с appointment-бизнесов, потому что в них особенно хорошо видно, где теряются деньги и внимание. Сегодня engineering model шире этой категории.
Что продолжает проваливаться между системами?
Пришлите workflow, а не список модных AI-функций. Мы скажем, нужен ли здесь AI, обычная автоматизация, нормальная интеграция или вообще ничего нового.