Портфолио и кейсы фрилансеров по AI-автоматизации процессов

Заявки приходят в чат и на почту, поручения теряются в переписке, а руководителю приходится вручную выяснять, что происходит. В этой работе показываю, как превратить такой процесс в понятную систему учёта и контроля. ЧТО ПОДГОТОВЛЕНО • Аудит процесса: точки потери контроля, пять приоритетных изменений и порядок запуска без большого внедрения. • Техническое задание: три роли, пять пользовательских сценариев, правила назначения, статусы, дубли, история изменений и уведомления о просрочке. • Семь приёмочных проверок: от создания заявки до защиты от перезаписи данных и доступа к чужим обращениям. • План пилота: что измерять, когда расширять внедрение и при каких проблемах остановиться. РЕЗУЛЬТАТ ДЛЯ ЗАКАЗЧИКА Вместо общего «нам нужна автоматизация» получается конкретный объём для оценки разработки и проверки результата. Видно, что делать сначала, что оставить на следующий этап и как принимать работу исполнителя. В приложениях: ТЗ и аудит, по три страницы. Демонстрационный проект для сервисной компании, не клиентское внедрение. Нужен такой разбор для вашего бизнеса? Пришлите в чат FL описание процесса и пример типичной заявки. Предложу первый оплачиваемый этап с понятным результатом. Основное общение письменно, без обязательных созвонов.

Проект: «Техно-Утопианс». Период: 2016–2019. Моя роль: автор идеи и руководитель IT-проекта. ЗАДАЧА Превратить идею цифрового продукта в программное решение и организовать его выход на рынок. МОЯ РАБОТА • Сформулировал идею и участвовал в оценке проекта: ресурсы, команда, инвестиционная и экономическая логика. • Формировал команду, выстраивал взаимодействие менеджеров, разработчиков и тестировщиков. • Организовывал постановку задач и развитие продукта по результатам тестирования и обратной связи. • Готовил презентации, представлял проект и участвовал в переговорах. • Участвовал в развитии аналитической системы и конструктора для изменения продукта. РЕЗУЛЬТАТ Программный продукт выпущен на рынок. Проект победил на отборе ФРИИ и прошёл акселерацию. ЧТО ЭТО ДАЁТ ЗАКАЗЧИКУ Опыт прохождения пути от идеи и требований до команды, реализации и запуска. Сегодня применяю его в продуктовой аналитике, ТЗ, аудитах процессов и AI-assisted прототипировании. Это кейс управленческой и продуктовой работы, не заявление об индивидуальном написании всего ПО. Обложка иллюстративная, создана для оформления кейса; не является скриншотом исторического продукта.

Демонстрационный прототип AI-автоматизации обработки входящих B2B-заявок / RFQ. Сценарий работы: входящий запрос клиента анализируется, ключевые параметры автоматически выделяются в структурированную карточку, система показывает недостающие данные и формирует черновик ответа менеджеру. Прототип демонстрирует логику: входящая заявка → структурированная RFQ-карточка; выделение клиента, маршрута, груза, веса, объёма, даты и условий; проверка обязательных полей; формирование списка уточнений; подготовка черновика ответа клиенту; передача данных в Google Sheets / CRM; уведомление менеджера в Telegram; финальное подтверждение человеком перед отправкой. Production-версия может быть подключена к email, Telegram, Google Sheets, CRM и внешним API. Основная задача решения — сократить ручную обработку заявок, уменьшить количество пропущенных данных и ускорить работу менеджеров. Это демонстрационный кейс, показывающий архитектуру и пользовательский сценарий будущей автоматизации.

Telegram-бот для презентации AI потенциальным клиентам. Проводит онбординг, отвечает в контексте бизнеса клиента и показывает ценность AI до подписания договора. Встроенный лимит (3 дня / 10 запросов) создаёт дедлайн и повышает конверсию в заказ.

Telegram-бот для создания контента. Генерирует готовые посты по теме, адаптирует под площадку (VK / TG / Instagram), пишет карусели и контент-планы. Кнопка «Переписать» даёт новый вариант без повторного запроса. Работает в нише клиента с первого сообщения.

AI-агент для практикующего специалиста (психолог, эксперт). Знает профессию, цели и стиль работы хозяйки. Запоминает важные факты между сессиями — не нужно объяснять контекст заново. Пишет посты в её голосе, строит стратегии, консультирует по задачам практики. Онбординг: сам задаёт вопросы при первом запуске.

Учебный кейс

Учебный кейс

Assistant AI — внутренняя операционная система для строительной компании с оборотом более 50 млн ₽. Задача — вывести из памяти руководителя и сотрудников обязательства, сроки, документы и повторяющиеся действия, чтобы важные вопросы не терялись и руководитель получал готовую выжимку для решения. Что реализовано: — реестр обязательств перед поставщиками: сумма, срок, условия оплаты, статус документов и ответственный; — задачи и напоминания по оплате и закрывающим документам; — AI извлекает сведения из писем и документов, проверяет их по заданным правилам и направляет на контроль; — мониторинг рабочих ящиков и уведомления о срочных письмах в Telegram; — AI предлагает связь письма с кейсом с учётом истории; итоговое решение подтверждает руководитель; — карточки договорных и юридических кейсов с хронологией, ссылками на письма и документами в Google Drive; — подготовка проектов ответов; — учёт и первичная оценка чеков ИП. Система уже ведёт более 100 обязательств и обрабатывает порядка 120–150 входящих писем и документов ежемесячно. Оценочно сокращает 4–6 часов административной рутины в неделю. Решения, влияющие на деньги, документы и юридическую позицию компании, подтверждает человек. Следующий этап: банковская интеграция, автоматическая проверка оплат и учёт обязательств заказчиков. Инструменты: Airtable, Telegram Bot API, Google Drive, AI-модели, почтовые протоколы, локальные сервисы macOS и API-интеграции.