Сабир Алмасов
Ваш первый миллион с ИИ на фрилансе

ВАШ ПЕРВЫЙ МИЛЛИОН

НА ФРИЛАНСЕ С ИИ

Как одному человеку решать реальные задачи бизнеса

с помощью современных AI-инструментов

Введение. Не зарабатывайте на нейросетях

Если Вы открыли эту книгу в надежде найти список из ста способов заработать на ChatGPT, лучше сразу договориться о неприятной вещи: такого списка здесь не будет.

Не потому, что нейросети бесполезны для заработка. Наоборот. За последние несколько лет они дали одному человеку доступ к возможностям, для которых раньше требовались отдельные специалисты: аналитик мог исследовать рынок, разработчик — собрать внутренний сервис, маркетолог — разобрать аудиторию, менеджер — обработать сотни обращений, а бизнес-аналитик — описать процесс и предложить автоматизацию. Сегодня заметную часть этой работы способен выполнить один человек. Но только в том случае, если он понимает, что именно делает и зачем это нужно клиенту.

Есть огромная разница между «я умею пользоваться нейросетью» и «я умею решать с её помощью коммерческие задачи». В первом случае Вы один из миллионов пользователей. Во втором — специалист, которому можно заплатить.

Клиенту почти никогда не нужен Ваш промпт. Ему неинтересно, сколько вкладок с моделями открыто у Вас в браузере. Он не обязан разбираться, чем RAG отличается от обычного чата, почему Вы выбрали n8n вместо Make и какой моделью классифицируете заявки. Клиенту нужно, чтобы менеджеры перестали тратить два часа в день на перенос данных из формы в CRM. Чтобы сотни отзывов превратились в понятный список проблем покупателей. Чтобы из нескольких тысяч строк таблицы стало ясно, где компания теряет деньги. Чтобы новый сотрудник мог быстро найти ответ в корпоративных документах. Чтобы поступивший счёт об оплате не лежал три дня в переписке, а был распознан, проверен и направлен нужному человеку.

Именно за это платят.

В 2026 году на российских фриланс-площадках уже существуют отдельные категории AI-автоматизации, AI-агентов, n8n, интеграций по API, автоматизации продаж, поддержки и документооборота. В портфолио исполнителей встречаются проекты по переносу данных в реестры, созданию баз знаний, мониторингу цен, квалификации заявок и анализу работы менеджеров. Это не означает, что рынок переполнен лёгкими деньгами. Скорее наоборот: рынок постепенно перестаёт платить за сам факт использования ИИ и начинает требовать работающий результат.

Для новичка это хорошая новость. Вход в сложные цифровые услуги стал заметно дешевле. Раньше, чтобы попробовать собрать небольшую систему обработки заявок, пришлось бы сначала изучить программирование, базы данных, работу серверов, API и интерфейсы. Теперь часть этой дороги можно пройти при помощи языковой модели, визуального конструктора автоматизаций и AI-инструмента для разработки. Вы всё ещё должны точно понимать, что вы делаете и разбираться в этом. Но Вам не обязательно тратить несколько лет на обучение.

Можно, например, получить от небольшой компании папку из сотен отзывов и за несколько часов подготовить структурированный анализ: какие проблемы повторяются, что чаще раздражает покупателей, какие свойства продукта хвалят, какие причины отказа упоминаются, чем отличаются отзывы новых и постоянных клиентов. Можно настроить сценарий, который принимает заявку с сайта, приводит телефон к единому формату, проверяет заполненность данных, определяет тему обращения, записывает всё в CRM и отправляет менеджеру уведомление. Можно собрать внутреннюю базу знаний из инструкций, регламентов и документов, чтобы сотрудники искали ответы не по десяти чатам и папкам, а через один интерфейс. Можно сделать небольшой веб-инструмент для отдела, который загружает таблицу, проверяет данные по правилам компании и выдаёт список ошибок.

Ни одна из этих услуг не является «магией нейросети». В каждой есть обычная деловая проблема, которую кто-то раньше решал вручную, медленно или несколькими людьми.

Что означает «первый миллион»

В названии этой книги есть слово «миллион», поэтому лучше сразу убрать двусмысленность. Речь идёт о 1 000 000 рублей совокупного чистого дохода от фриланса. Не за месяц. Не за девяносто дней. Не «с нуля без навыков по два часа в день». Срока здесь вообще нет.

Один человек может пройти этот путь быстро, потому что уже умеет продавать, разбирается в бизнесе и способен уделять проектам много времени. Другому понадобится дольше. Третий не захочет превращать фриланс в основную работу и будет спокойно получать дополнительные деньги несколько лет. Все три варианта нормальны.

Если кто-то обещает Вам 300 тысяч рублей за неделю после изучения трёх промптов, устойчивый бизнес в этой схеме действительно может существовать. Просто, скорее всего, зарабатывает тот, кто продаёт обещание.

Первый миллион в этой книге нужен как удобная точка отсчёта. Он заставляет смотреть не на случайный удачный заказ, а на систему. Если Вы заработали 20 тысяч один раз, это опыт. Если умеете регулярно находить задачи, выполнять их с нормальным качеством, получать повторные обращения и контролировать свои расходы, это уже работающая модель. Миллион складывается не из одного большого проекта, а из десятков решений, выполненных обязательств, повторных клиентов и постепенного роста Вашей ценности.

Если у Вас есть работа или учёба, не нужно делать из фриланса прыжок с обрыва. Гораздо разумнее начать с безопасной позиции.

Освойте несколько инструментов. Попробуйте разобрать реальные бизнес-процессы. Сделайте два-три демонстрационных проекта. Возьмите небольшой заказ. Поймите, нравится ли Вам вообще работать с клиентами. Проверьте, готовы ли Вы вечером не только «тыкать нейросеть», но и исправлять ошибки, отвечать на сообщения, уточнять требования и доводить задачу до конца.

Некоторым людям нравится идея свободной работы, но не сама работа с заказчиками. Это выясняется довольно быстро. И лучше узнать об этом, имея зарплату и нормальный режим жизни, чем после эмоционального увольнения.

Фриланс может остаться дополнительным доходом. Например, несколько постоянных клиентов могут приносить Вам деньги сверх зарплаты, не превращая жизнь в круглосуточную гонку за заказами. Другой человек со временем решит работать на себя. Кто-то соберёт маленькую команду. В этой книге нет правильного финала, который обязан выбрать каждый. Но прочитав её вы сможете понять чего именно вы хотите.

Что можно попробовать за ближайшие 30 дней?

Эта книга не является марафоном «миллион за месяц». Но чтение имеет мало смысла, если после него Вы ничего не проверите на практике. Поэтому используйте ближайшие тридцать дней как период эксперимента.

Не выбирайте одну «профессию на всю жизнь». Посмотрите несколько направлений. Попробуйте провести анализ конкурентов для знакомого бизнеса. Соберите маленькую автоматизацию из формы, таблицы и уведомления. Возьмите десяток документов и сделайте по ним базу знаний. Создайте простой внутренний веб-инструмент при помощи AI-кодинга. Разберите публичные отзывы какой-нибудь компании и подготовьте отчёт, который можно было бы показать владельцу.

Цель месяца — не заработать установленную сумму. Цель — перейти от абстрактного «с ИИ можно много всего» к ощущению: «Вот конкретная проблема, вот как я её решаю, вот что получит клиент».

Если за месяц Вы найдёте два-три направления, которые Вам действительно интересны, и научитесь показывать результат в понятной форме, Вы уже сделаете больше, чем человек, который полгода смотрит обзоры нейросетей и сохраняет подборки «50 сервисов будущего».

Дальше мы будем говорить не о нейросетях как таковых. Мы будем говорить о работе.

Глава 1. Что ИИ действительно изменил во фрилансе

В любой технологической волне есть период, когда старые ярлыки перестают описывать происходящее. Слово «фрилансер» долго ассоциировалось с человеком, который умеет делать одну понятную вещь: верстать сайты, рисовать дизайн, настраивать рекламу, писать тексты, переводить, монтировать видео. Чтобы брать более сложный проект, он либо учился смежным профессиям, либо привлекал других специалистов.

Эта схема не исчезла. Но её границы стали намного мягче.

Языковые модели научились работать с большими объёмами текста, файлами, кодом, таблицами, изображениями и внешними инструментами. Системы автоматизации связывают приложения без полноценной разработки. AI-кодинг позволяет описывать функцию обычным языком и получать рабочую основу программы. Поисковые модели умеют проводить многошаговые исследования. Сервисы корпоративных знаний отвечают на вопросы по внутренним документам. AI-агенты могут не только писать ответ, но и вызывать инструменты: найти запись, изменить карточку, создать задачу, отправить сообщение, запустить скрипт.

Рынок тоже изменился. Исследования российского бизнеса показывают, что ИИ уже используется не как игрушка отдельных энтузиастов. По данным НИУ ВШЭ, компании, применяющие ИИ, чаще всего отмечают эффект в качестве и эффективности бизнес-процессов; часть организаций связывает использование технологий с ростом доходов и числа клиентов. Исследование «Яков и Партнёры» и Яндекса, опубликованное в конце 2025 года, зафиксировало широкое проникновение генеративного ИИ по бизнес-функциям. Цифры в таких исследованиях будут меняться, но направление уже очевидно: компании пробуют встраивать ИИ внутрь обычной работы, а не только просить его написать рекламный текст.

Это создаёт новый класс задач для небольших исполнителей.

Раньше специализация ограничивала проект

Допустим, небольшой оптовый бизнес хочет привести в порядок обработку входящих запросов. Заявки идут с сайта, почты и мессенджера. Сотрудники вручную переносят данные в таблицу, иногда забывают указать источник, менеджер раз в неделю собирает отчёт, а часть запросов вообще теряется.

Ещё несколько лет назад даже простое решение могло потребовать нескольких компетенций. Нужно было разобраться в процессе, настроить интеграции, написать код, спроектировать хранение данных, сделать интерфейс, подумать об отчётности. Маленькому фрилансеру такой проект часто был просто не по размеру.

Теперь один человек может провести интервью с заказчиком, с помощью ИИ структурировать процесс, собрать прототип в n8n или Make, подключить CRM через API, использовать языковую модель для классификации обращений, а небольшой интерфейс сделать через Cursor, Replit, Lovable или Bolt. Это не значит, что он стал профессиональным системным архитектором. Но диапазон проектов, которые он способен хотя бы прототипировать и реализовать в безопасном масштабе, вырос очень сильно.

В этом и состоит главное изменение.

ИИ не заменил профессиональные знания. Он уменьшил стоимость перехода между ними.

Раньше между мыслью «хорошо бы построить отчёт по этой таблице» и рабочим результатом мог стоять навык программирования. Между «хорошо бы автоматически разбирать эти документы» и решением — знание OCR, регулярных выражений, интеграций и серверной разработки. Между «хорошо бы понять, что пишут клиенты» и нормальным исследованием — десятки часов ручной разметки.

Сегодня ИИ может помочь пройти значительную часть этой дистанции. Он объяснит формат данных, предложит структуру, напишет черновой код, найдёт ошибку, сгруппирует тексты, подготовит SQL-запрос, создаст формулу, предложит тестовые случаи. Но финальный результат всё равно зависит от человека, который понимает задачу и проверяет работу.

Ваша новая специализация может быть не профессией, а типом проблемы

Новичку часто советуют выбрать профессию: «станьте таргетологом», «станьте разработчиком», «станьте аналитиком». Это логично, когда рынок состоит из чётко отделённых специальностей. С ИИ можно смотреть шире.

Вы можете специализироваться, например, на приведении в порядок входящих данных малого бизнеса. В одном проекте это будут заявки с сайта, в другом — документы от поставщиков, в третьем — анкеты кандидатов. Технически задачи разные, но коммерческая проблема одна: компания получает много информации и тратит человеческое время на её сортировку, проверку и перенос.

Или Вы можете заниматься корпоративным знанием. Для одного клиента это база инструкций для новых менеджеров, для другого — поиск по технической документации, для третьего — помощник для службы поддержки. Здесь тоже меняются инструменты, но ценность остаётся: сотрудник быстрее находит правильный ответ.

Такой взгляд полезнее, чем бесконечный поиск «самой прибыльной AI-профессии 2026 года». Профессия может устареть как название. Проблема останется.

Что ИИ делает хорошо, а что — опасно доверять ему вслепую

Современные модели особенно полезны там, где есть язык, структура и повторяемость. Они хорошо помогают суммировать большие массивы текста, классифицировать обращения, извлекать сведения из документов, преобразовывать данные, предлагать варианты, писать и объяснять код, искать закономерности, строить черновики исследований, переводить неструктурированную информацию в таблицы и схемы.

Но у них есть фундаментальная особенность: убедительная форма ответа не гарантирует истинность. Модель может придумать факт, неверно выполнить расчёт, сослаться на несуществующий источник, пропустить исключение в бизнес-правиле или написать код с уязвимостью. Чем выше цена ошибки, тем меньше у Вас права относиться к ответу модели как к готовому продукту.

Если Вы анализируете 500 публичных отзывов и модель неверно отнесла несколько фраз к категории «доставка», это неприятно, но обычно исправимо проверкой выборки. Если Вы строите автоматизацию, которая без подтверждения человека отправляет деньги или удаляет записи из базы, ошибка уже относится к совсем другой категории риска.

Поэтому зрелое использование ИИ начинается не с вопроса «что можно поручить модели?», а с вопроса «какой уровень ошибки допустим и где должна стоять человеческая проверка?»

Три уровня работы

Удобно разделить проекты на три уровня.

Первый — ИИ как ускоритель личной работы. Вы исследуете рынок, обрабатываете таблицы, готовите выводы, пишете код, но клиент получает обычный результат: отчёт, базу, настроенный процесс, приложение. Модель работает за кулисами.

Второй — ИИ внутри автоматизации. Например, заявка автоматически классифицируется, письмо превращается в структурированные поля, звонок расшифровывается и попадает в CRM, документ распознаётся и передаётся на проверку. Модель уже является частью системы.

Третий — агентная работа. Система получает цель, выбирает между несколькими действиями, использует инструменты, обращается к данным и может выполнять последовательность шагов. Это мощнее, но и опаснее. В 2026 году слово «агент» используют очень свободно. Не всякая цепочка «получил сообщение — вызвал модель — отправил ответ» является агентом. Для клиента термин вообще вторичен. Гораздо полезнее показать, что система умеет делать и где человек сохраняет контроль.

На первых проектах Вам чаще всего хватит первых двух уровней. Это хорошо: простое решение легче проверить, объяснить и поддерживать.

Глава 2. Бизнес покупает не ИИ, а избавление от неудобства

Представьте две фразы.

Первая: «Я внедряю искусственный интеллект и автоматизацию на базе современных LLM».

Вторая: «Я могу сделать так, чтобы менеджер не переносил каждую заявку из Telegram в CRM вручную, а получал уже заполненную карточку и уведомление, если данных не хватает».

Технически речь может идти об одном и том же проекте. Коммерчески это два разных предложения.

В первой фразе клиент должен сам догадаться, зачем ему Ваши технологии. Во второй Вы уже описали потерю времени и результат.

Начинайте с неудобства

Большинство хороших небольших проектов рождается из довольно скучных проблем. Сотрудник копирует данные. Руководитель каждую пятницу вручную собирает цифры из четырёх таблиц. Менеджеры отвечают на одни и те же вопросы. Прайс конкурента проверяют глазами. Документы приходят в разных форматах. Новичок в отделе постоянно спрашивает коллег, где лежит инструкция. Продажи хранят заметки в переписке, поэтому руководитель не видит причины отказов.

Ничего футуристического.

Именно поэтому новичок часто проходит мимо таких задач. Ему кажется, что услуга с ИИ должна выглядеть впечатляюще: умный робот, голосовой агент, автономная система, которая сама ведёт бизнес. В реальности компания может охотнее заплатить за автоматическое заполнение трёх полей, если эти поля ежедневно заполняют десять сотрудников.

Полезная формула выглядит так:

дорогая, медленная, повторяющаяся или неудобная операция → понятная причина потерь → решение → измеримый результат.

Не обязательно измерять результат только деньгами. Это может быть время обработки заявки, число пропущенных обращений, скорость подготовки отчёта, доля документов с ошибками, время поиска информации, количество ручных переносов, время адаптации нового сотрудника.

Экономика ценности

Предположим, в компании четыре менеджера. Каждый тратит около сорока минут в день на перенос заявок между системами и подготовку короткого отчёта. Вместе это 160 минут, то есть 2 часа 40 минут в день. За двадцать рабочих дней получается больше пятидесяти часов.

Если Вы автоматизируете значительную часть этого процесса, клиент покупает не «сценарий n8n». Он покупает возвращённое время команды, более аккуратные данные и меньшую вероятность потери заявки.

Это не значит, что стоимость проекта должна равняться всей потенциальной экономии. На цену влияют сложность, риск, конкуренция, качество Вашего портфолио, поддержка, объём тестирования, количество систем, которые нужно связать. Но ценность помогает понять, почему одна автоматизация может стоить намного больше другой, даже если в обеих используется одинаковое количество блоков конструктора.

Та же логика работает в аналитике. Отчёт на двадцать страниц никому не нужен сам по себе. Если он помогает собственнику понять, почему покупатели уходят после первой покупки, ценность есть. Если это просто красиво оформленный пересказ общедоступных данных, цена будет ограничена тем, насколько легко такой результат заменить.

Пять вопросов до инструментов

Когда Вам описывают задачу, не открывайте сразу ChatGPT и не начинайте строить схему. Сначала выясните пять вещей.

Что происходит сейчас? Кто выполняет работу, в какой последовательности, какими сервисами пользуется?

Что в текущем процессе раздражает или стоит дорого? Время, ошибки, задержки, человеческая нагрузка, потерянные данные?

Что считается хорошим результатом? «Автоматизировать заявки» — плохая цель. «Каждая заявка должна попадать в CRM не позднее минуты после получения, обязательные поля проверяются, а менеджер видит источник» — уже рабочая.

Какие исключения бывают? Хороший процесс почти никогда не состоит из одной прямой линии. Что делать, если телефон не указан? Если пришёл файл неправильного формата? Если клиент уже есть в CRM? Если модель не уверена в классификации?

Что нельзя делать автоматически? Отправлять договор? Менять финансовый статус? Публиковать ответ клиенту? Удалять данные? Здесь определяются контрольные точки человека.

Эти вопросы звучат менее эффектно, чем разговор о «мультиагентных системах». Зато именно они отличают услугу от демонстрации технологии.

Не автоматизируйте хаос

У бизнеса бывает процесс, который выглядит сложным не потому, что ему не хватает ИИ, а потому, что он плохо организован.

Допустим, заявки приходят в пять каналов, сотрудники используют четыре разных таблицы, у каждого своя система названий, а статусы сделок никто не определил. Можно построить сложную автоматизацию, которая будет героически переносить этот хаос из одного места в другое. Но полезнее сначала договориться о едином наборе полей, статусах и правилах.

Иногда лучшая AI-услуга начинается с фразы: «Здесь пока не нужно подключать модель».

Это создаёт доверие. Вы показываете, что продаёте решение, а не стараетесь вставить нейросеть в каждый процесс.

От результата к техническому заданию

Новичок боится технического задания, потому что представляет документ на пятьдесят страниц. Для небольшого проекта достаточно намного более простой формы.

Зафиксируйте вход: откуда приходит информация и в каком виде.

Опишите обработку: какие проверки, преобразования и решения выполняются.

Опишите выход: что должно появиться в конце и где.

Добавьте исключения: что происходит при ошибке или неполных данных.

Укажите границы: что входит в проект, а что отдельно.

Определите критерий приёмки: как Вы вместе с клиентом поймёте, что работа выполнена.

Например: «Система принимает сообщения из формы сайта. Создаёт или обновляет контакт в CRM. Заполняет имя, телефон, источник и текст заявки. Если телефона нет, создаёт задачу менеджеру. Если контакт уже существует, новая сделка не дублируется. Клиент получает тестовый сценарий на десяти заранее согласованных примерах».

Это уже основа проекта. Теперь можно выбирать инструменты.

Почему клиенту не всегда нужен самый умный вариант

У начинающего специалиста есть соблазн показать максимум возможностей. Если обычный сценарий можно заменить агентом, хочется выбрать агента. Если можно подключить пять моделей — подключить пять. Если можно сделать красивую панель — сделать панель.

Коммерческое качество часто устроено наоборот.

Если задачу решают три надёжных правила, не добавляйте модель. Если человек должен подтвердить действие, не пытайтесь убрать его только ради слова «автономно». Если таблица удобнее отдельного приложения, оставьте таблицу. Чем меньше движущихся частей, тем дешевле поддержка и меньше мест, где что-то сломается.

Сложность должна появляться из задачи клиента, а не из желания исполнителя впечатлить.

В следующих главах мы перейдём к конкретным направлениям услуг. Но держите этот принцип в голове: Вы продаёте не технологический стек. Вы продаёте исчезновение конкретного неудобства.

Глава 3. Рабочий набор: как одному человеку стать маленькой командой

Почти каждый новичок проходит через одну и ту же стадию. Он узнаёт, что существует ChatGPT, потом Claude, Gemini, Perplexity, DeepSeek, NotebookLM, GigaChat, YandexGPT, Cursor, Replit, n8n, Make, Zapier, Airtable, Notion и ещё несколько десятков сервисов. Через неделю у него открыто двадцать вкладок, три платные подписки и смутное ощущение, что теперь осталось только найти клиента.

На самом деле набор инструментов сам по себе ничего не даёт. Ценность появляется, когда Вы понимаете роль каждого класса сервисов в работе.

Представьте небольшую команду. В ней есть человек, который быстро исследует тему; аналитик, который умеет разбирать материалы; технический специалист, способный связать системы; разработчик, который создаёт простой внутренний инструмент; редактор, который проверяет понятность результата; менеджер проекта, который держит требования и сроки. Современный фрилансер с ИИ не превращается буквально во всех этих специалистов. Но он может использовать разные инструменты так, чтобы закрыть значительную часть их рутинной работы.

Поэтому полезнее собирать не «коллекцию нейросетей», а рабочие роли.

Языковая модель как универсальный рабочий стол

ChatGPT, Claude, Gemini, GigaChat, YandexGPT и DeepSeek относятся к одному большому классу: универсальные языковые модели. Они могут анализировать текст, объяснять, структурировать, писать код, преобразовывать данные, предлагать гипотезы, работать с файлами и выполнять разные интеллектуальные операции.

Новичку не нужно выбирать «лучшую модель навсегда». Сервисы быстро меняются. Сегодня одна модель лучше справляется с кодом, другая удобнее работает с длинными документами, третья проще доступна в России, четвёртая дешевле через API. Через несколько месяцев баланс может измениться.

Выбирайте по четырём признакам: качество на Вашей задаче, доступность, стоимость и требования к данным.

Если Вы анализируете публичные отзывы, можно спокойно протестировать несколько моделей на одной и той же выборке и сравнить результат. Если работаете с конфиденциальными документами клиента, вопрос уже не сводится к качеству ответа. Нужно понимать, где обрабатываются данные, какие условия хранения предлагает поставщик, можно ли использовать корпоративный тариф или локальное решение, допускает ли клиент вообще передачу материалов внешнему сервису.

Российскому читателю особенно полезно держать в уме отечественные варианты. Yandex AI Studio предоставляет API, инструменты для создания AI-приложений и агентов; GigaChat имеет API для работы с моделями и файлами. Они не обязательно заменят все зарубежные сервисы, но позволяют строить рабочие решения без предположения, что каждый клиент готов зависеть от иностранной платформы.

Поиск и исследование

Обычная языковая модель знает много, но коммерческое исследование нельзя строить на её памяти. Когда нужны актуальные факты, Вы должны работать с источниками.

Perplexity удобен как поисково-исследовательский инструмент: он ищет материалы, собирает ответ и показывает ссылки. Его Research-режим предназначен для многошагового поиска по большому числу источников. ChatGPT, Gemini и другие системы тоже умеют работать с веб-поиском и исследовательскими режимами, но принцип один: вывод должен быть привязан к проверяемому источнику.

NotebookLM полезен в другой ситуации. Вы даёте ему конкретный набор материалов — документы, ссылки, видео, заметки — и работаете уже внутри этой базы. Это удобно, когда клиент передал регламенты, интервью, отчёты, исследования или обучающие материалы, а Вам нужно быстро разобраться в содержании и не смешивать его со случайной информацией из интернета.

Для фрилансера это важное разделение. Если вопрос звучит «что происходит на рынке», нужен поиск. Если вопрос звучит «что содержится в этих 80 документах компании», нужна работа по ограниченному корпусу материалов.

Автоматизация: Make, n8n, Zapier

Три названия будут встречаться в книге много раз, потому что они закрывают типичный класс задач: связать несколько систем в одну цепочку.

Простой пример. Человек заполняет форму на сайте. Данные нужно отправить в CRM, продублировать важное поле в таблицу, уведомить менеджера в Telegram, а текст комментария автоматически отнести к одной из категорий.

Можно написать программу с нуля. А можно собрать сценарий в визуальном конструкторе. В нём каждый шаг выглядит отдельным блоком: получили данные, проверили, вызвали модель, записали, отправили уведомление.

Make ориентирован на визуальную оркестрацию процессов и в 2026 году активно развивает AI-агентов внутри платформы. Zapier традиционно силён большим количеством готовых интеграций с веб-сервисами и также встроил AI и агентные функции. n8n особенно интересен тем, что совмещает визуальные сценарии, возможность добавлять код и самостоятельное размещение на сервере. Это делает его популярным там, где нужен больший контроль.

Новичку не требуется знать все три системы одинаково хорошо. Освойте одну на уровне, при котором можете построить обработку формы, работу с таблицей, HTTP-запрос, условие, цикл, вызов модели и обработку ошибки. Потом второй конструктор осваивается намного быстрее, потому что логика процессов остаётся похожей.

API без мистики

Слово API пугает только до первого понятного примера.

Представьте кафе, где кухня не пускает посетителей внутрь. Вы передаёте заказ официанту по понятной форме, кухня делает работу и возвращает блюдо. API выполняет похожую роль между программами. Один сервис отправляет другому запрос в согласованном формате и получает ответ.

Если у CRM есть API, Вы можете программно создать сделку. Если у модели есть API, можно отправить ей текст и получить классификацию. Если у сервиса доставки есть API, можно запросить статус заказа. Благодаря API фрилансер способен связать системы, которые изначально не были частью одного продукта.

На практике Вам не нужно запоминать сотни методов. Документация описывает, куда отправлять запрос, какие поля нужны и что приходит в ответ. ИИ сильно облегчает чтение такой документации. Вы можете попросить модель объяснить конкретный метод простыми словами, подготовить пример запроса, разобрать ошибку. Но ключи доступа, права и формат данных Вы всё равно должны проверять самостоятельно.

Базы данных и рабочие хранилища

Когда процесс становится сложнее одной таблицы, появляется вопрос: где хранить информацию.

Airtable сочетает таблицы, базы, интерфейсы, автоматизации и AI-функции. В 2026 году платформа развивает Field Agents — AI-поля, которые могут исследовать, анализировать и обогащать записи. Для простых внутренних систем это удобный вариант: лиды, заявки, контент, реестр документов, база объектов, контроль статусов.

Notion полезен для знаний, проектов и документов. Его AI-функции включают поиск по рабочему пространству, агентные сценарии и работу с подключёнными источниками. Но не стоит автоматически тащить клиента в Notion только потому, что Вам нравится интерфейс. Если у компании уже есть Битрикс24, 1С, amoCRM, Excel или собственная система, правильнее сначала понять, можно ли встроиться в существующий процесс.

Для мини-приложений часто нужны полноценные базы. Здесь можно встретить Supabase, Firebase, PostgreSQL и встроенные базы Replit или других платформ. На старте Вам не требуется становиться администратором баз данных. Нужно понимать три вещи: какие данные хранятся, кто имеет к ним доступ и как не потерять их из-за небрежной настройки.

AI-

кодинг

: Cursor, GitHub Copilot, Replit, Lovable, Bolt

Вайб-кодинг получил это название потому, что человек всё чаще описывает желаемое поведение приложения обычным языком, а AI-агент пишет и меняет код. Термин звучит несерьёзно, но возможности уже вполне серьёзные.

Cursor умеет исследовать кодовую базу, менять несколько файлов, запускать команды и исправлять ошибки. GitHub Copilot развился от подсказок во время печати к агентным сценариям, где система может исследовать репозиторий, планировать изменения и создавать код для проверки. Replit Agent строит приложения через диалог и объединяет код, запуск, базы и размещение в одном сервисе. Lovable и Bolt позволяют описывать веб-приложение обычным языком, генерировать интерфейс, серверную часть, авторизацию и интеграции.

Это радикально снижает стоимость прототипа. Но не отменяет инженерную ответственность.

Если Вы попросили AI собрать внутренний сервис, который загружает CSV и подсвечивает ошибки, риск сравнительно понятен. Если без опыта создаёте систему, которая хранит платёжные данные, управляет доступом к медицинской информации или напрямую выполняет финансовые операции, проблема уже не в том, насколько красиво сгенерирован интерфейс.

Вайб-кодинг особенно полезен фрилансеру там, где задача узкая и проверяемая: панель для сотрудников, форма обработки заявок, небольшой реестр, кабинет для внутреннего процесса, преобразователь данных, инструмент контроля качества, отчётный интерфейс. Он позволяет сделать то, что раньше было слишком дорого для маленького заказчика.

Транскрибация и работа с разговорами

Отдельный класс инструментов превращает звонки и встречи в текст. Fireflies, Otter, Fathom и корпоративные продукты для распознавания речи позволяют получать транскрипты, выделять темы и делать заметки. На российском рынке также есть SpeechKit, SpeechSense и другие речевые решения.

Это не направление заработка само по себе. Клиент редко хочет «транскрибацию как услугу». Но она становится сырьём для более ценной работы: анализа звонков отдела продаж, поиска повторяющихся возражений, контроля заполнения CRM, подготовки базы знаний из встреч, оценки вопросов клиентов.

Сбор данных

Для некоторых проектов Вам понадобятся данные из открытых источников. Здесь полезны инструменты веб-извлечения и автоматизации браузера — например, Apify и похожие решения. Они помогают собирать публичную информацию с сайтов, если это допускается правилами ресурса и применимыми требованиями.

Сбор данных легко превратить в серую зону: пытаться обходить защиту, тащить персональные сведения без оснований, нарушать условия платформы. В коммерческой работе лучше исходить из простого правила: если источник не предназначен для массового автоматизированного сбора, сначала проверьте, разрешено ли это и есть ли официальный API или выгрузка.

Вам не нужен дорогой стек на старте

Новичок часто думает, что для серьёзной работы нужно сразу оплатить пять сервисов. Это плохая привычка.

Сначала выберите одну универсальную модель, один инструмент исследования, один конструктор автоматизаций и один AI-инструмент для разработки. Остальные подключайте под проект.

Например:

• языковая модель для анализа и помощи в работе;

• Perplexity или встроенный веб-поиск для актуальных исследований;

• n8n либо Make для интеграций;

• Cursor либо Replit для кода и мини-приложений;

• таблица или простая база для хранения данных.

Такой набор уже позволяет решать десятки коммерческих задач.

Главный актив фрилансера — не подписки. Главный актив — способность быстро разобраться в проблеме, собрать рабочую схему и проверить её.

Глава 4. Как замечать работу, за которую бизнес готов платить

Владелец небольшой компании редко просыпается утром с мыслью: «Сегодня мне нужен RAG-ассистент с векторной базой и агентной оркестрацией».

Скорее он думает: «Почему менеджеры снова не нашли актуальный прайс?» Или: «Кто-нибудь вообще читает эти отзывы?» Или: «Почему мне каждый вечер присылают четыре таблицы вместо одного отчёта?»

Если Вы научитесь слышать такие формулировки, список услуг перестанет быть главным источником идей.

Метод наблюдения за процессом

Выберите любой небольшой бизнес, который Вам понятен: стоматологию, строительную фирму, интернет-магазин, учебный центр, поставщика оборудования, агентство недвижимости, автосервис. Не начинайте с нейросетей. Представьте обычный рабочий день.

Откуда приходят заявки? Кто их читает? Куда записывают данные? Какие документы получают? Что сверяют? Что отправляют клиенту? Какие отчёты готовят? Какие вопросы повторяются? Что ищут в старых файлах? Где человек вручную копирует информацию? Что происходит, когда сотрудник заболел или забыл действие?

Почти в каждом процессе есть места, которые соответствуют одной из семи категорий.

1. Информация приходит в неудобном виде

Письма, PDF, фотографии, голосовые сообщения, свободный текст, анкеты, файлы разных форматов. Сотруднику приходится читать, извлекать нужные поля и переносить их дальше.

Это хорошая зона для распознавания, извлечения и структурирования данных.

2. Сотрудник повторяет одно и то же действие

Получил заявку — скопировал. Пришёл документ — переименовал. Новый лид — проверил по шаблону. Каждую пятницу — собрал одинаковый отчёт.

Здесь сначала ищут обычную автоматизацию, а уже потом решают, нужен ли ИИ.

3. Нужно прочитать слишком много

Отзывы, переписки, резюме, обращения в поддержку, протоколы встреч, отчёты, договоры, отраслевые новости.

Модель умеет помогать с классификацией и суммированием, но Вы должны заранее определить категории, критерии и способ проверки.

4. Информация рассыпана по разным местам

Инструкция в Google Drive, прайс в чате, договор в почте, таблица у бухгалтера, ответы на типовые вопросы в голове старшего менеджера.

Это сигнал к базе знаний, поиску по документам или хотя бы нормальной организации корпоративной информации.

5. Решение принимается по повторяемым правилам

Нужно определить тип обращения, приоритет заявки, категорию документа, наличие обязательных полей, соответствие простому набору критериев.

Такие решения часто можно частично автоматизировать. Но если критерий влияет на кредит, увольнение, медицинскую помощь или другую высокорисковую область, автоматическая модель без специалиста уже не подходит.

6. Руководитель поздно видит проблему

Цены конкурентов изменились, но никто не заметил. Клиенты начали чаще жаловаться на доставку, но информация растворилась в отзывах. Менеджеры стали терять лиды на конкретном этапе. Расходы по одной категории выросли, а отчёт появится только в конце месяца.

Здесь полезны мониторинг, автоматические отчёты и сигналы об отклонениях.

7. Компании не хватает маленького инструмента

Большие программы почти всегда рассчитаны на тысячи сценариев. А бизнесу иногда нужен один. Например, загрузить прайс поставщика и привести его к внутреннему формату; проверить таблицу по правилам; собрать заявки на закупку; распределить обращения; подготовить коммерческое предложение из выбранных позиций.

Именно здесь AI-кодинг открыл много новых возможностей для одного исполнителя.

Считайте ручные касания

Есть простой способ быстро оценить процесс: посчитайте, сколько раз человек вручную касается одной единицы информации.

Заявка пришла. Её открыли. Скопировали имя. Скопировали телефон. Нашли клиента в CRM. Создали сделку. Поставили задачу. Отправили сообщение руководителю. Внесли запись в таблицу.

Восемь касаний.

Если компания получает пять заявок в неделю, автоматизация может не окупить сложность. Если пятьдесят в день — разговор уже другой.

То же с документами. Если бухгалтер раз в месяц переносит данные из двух счетов, автоматизация не нужна. Если отдел получает сотни документов, даже небольшое сокращение ручной работы становится значимым.

Не ищите процесс только потому, что его можно автоматизировать. Ищите повторяемость и объём.

Ищите стоимость задержки

Иногда проблема не занимает много времени, но задержка дорогая.

Например, запрос потенциального клиента приходит вечером и остаётся без ответа до утра. Или критичный отзыв появляется на площадке, а компания видит его через неделю. Или поставщик меняет цену, а закупщик замечает это после оформления заказа.

Автоматический сигнал может быть ценнее сложного анализа, потому что влияет на скорость реакции.

Ищите места, где данные уже есть, но ими не пользуются

Малый бизнес накопил огромное количество информации, которая лежит без дела. Переписки с клиентами, записи звонков, отзывы, заявки, таблицы продаж, причины отмен, вопросы в поддержке.

Здесь возникает целый класс услуг: не собирать новые данные, а извлекать ценность из существующих.

Возьмём записи звонков. Из них можно узнать, какие возражения встречаются чаще всего, какие вопросы менеджеры забывают задавать, сколько разговоров заканчивается обещанием «я подумаю», какие формулировки сопровождают успешные сделки. Но чтобы это стало услугой, Вам нужно не просто «скормить звонки нейросети». Сначала определить, что измеряется, как устроена выборка, как проверяются выводы и что клиент сделает с результатом.

Разговаривайте с сотрудниками, а не только с владельцем

Собственник видит процесс сверху. Сотрудник знает, где он разваливается.

Руководитель может сказать: «Все заявки у нас в CRM». Менеджер уточнит: «Да, но заявки из Telegram мы вносим вечером, а часть фотографий вообще остаётся в переписке». Руководитель уверен, что есть база знаний. Новый сотрудник расскажет, что половину ответов получает в личных сообщениях от коллег.

Если проект позволяет, задайте исполнителю процесса несколько простых вопросов:

Что Вы делаете вручную каждый день?

На каком этапе чаще всего приходится возвращаться и исправлять?

Что Вы постоянно копируете из одного места в другое?

Какие вопросы Вам задают снова и снова?

Какую работу Вы бы убрали первой, если бы могли?

Ответы часто дают идеи лучше любой подборки трендов.

Не продавайте автоматизацию до диагностики

Есть соблазн увидеть знакомый симптом и сразу предложить решение. «У Вас много вопросов клиентов — нужен AI-бот». Не обязательно. Возможно, клиенты задают много вопросов потому, что сайт плохо объясняет условия. Исправление страницы может быть дешевле и надёжнее бота.

«Менеджеры не заполняют CRM — давайте автоматически заполнять». Возможно, CRM содержит двадцать лишних полей, которые никому не нужны. Сначала уберите лишнее.

«Отчёт долго готовится — автоматизируем». Возможно, половину показателей никто не читает.

Специалист зарабатывает не только на том, что умеет строить. Он зарабатывает на том, что умеет иногда не строить ненужное.

Сделайте карту возможностей

После разговора с бизнесом выпишите процессы и оцените каждый по четырём параметрам: частота, затраты времени, стоимость ошибки и техническая сложность изменения.

Не нужно вводить сложную формулу. Достаточно здравого смысла.

Высокая частота + много времени + низкий риск + умеренная сложность — хороший первый кандидат.

Низкая частота + высокая цена ошибки + сложная интеграция — плохой проект для новичка.

Например, автоматическая классификация входящих вопросов и создание черновика ответа может быть хорошей задачей. Автоматическое изменение финансовых реквизитов по письму без подтверждения человека — плохой идеей даже для опытного специалиста.

Думайте не «какую услугу продавать», а «какой тип потерь искать»

Есть четыре универсальных типа потерь.

Время. Люди делают то, что можно ускорить.

Деньги. Ошибки, пропущенные заявки, неверные данные и задержки имеют финансовое последствие.

Информация. Компания знает меньше, чем могла бы знать из собственных данных.

Внимание. Сотрудники вынуждены постоянно переключаться, искать, проверять и помнить то, что система могла бы делать автоматически.

Если Вы научитесь видеть эти потери, новые инструменты не будут каждый раз заставлять Вас начинать с нуля. Появится более сильный вопрос: «Как этот инструмент может убрать конкретную потерю?»

Следующий блок книги посвящён пятнадцати направлениям, где такой подход уже можно превратить в понятную услугу.

Глава 5. Исследования, которые помогают принимать решения

Услуга «исследование рынка» звучит слишком широко. В плохом исполнении это пять страниц общих фраз, несколько графиков из первой выдачи поисковика и вывод «рынок растёт». В хорошем — инструмент принятия решения.

Разница особенно заметна сейчас, когда любой человек может попросить модель за минуту написать «анализ рынка». Сам факт появления текста больше ничего не стоит. Платить будут за то, что Вы правильно поставили вопрос, нашли источники, отделили факты от предположений, проверили данные и связали выводы с конкретным решением клиента.

Для новичка это одно из самых доступных направлений. Оно не требует программирования и дорогой инфраструктуры, но учит главному: работать не с нейросетью, а с задачей.

Направление 1. Исследование рынка под конкретное решение

Кому это нужно? Малому бизнесу, который выбирает новый город, продукт, сегмент, формат услуги, канал продвижения или ценовую модель. Стартапу, который пытается понять, есть ли спрос. Производителю, который рассматривает новую категорию. Агентству, которому нужен материал для стратегии клиента.

Не продавайте «исследование рынка мебели». Это бесконечная тема. Продавайте ответ на ограниченный вопрос: «Есть ли смысл компании, которая уже продаёт офисную мебель в Казани, выходить в сегмент небольших коворкингов в соседних регионах?»

Такой вопрос сразу задаёт рамку. Нужно оценить потенциальных покупателей, существующих конкурентов, характер предложения, цены как ориентир, географию, каналы закупки, признаки спроса и барьеры. Отчёт перестаёт быть энциклопедией и становится документом для решения.

ИИ ускоряет несколько этапов. Он помогает составить карту вопросов, подобрать поисковые запросы, быстро просмотреть большое количество материалов, извлечь факты, привести сведения к единой структуре и сопоставить источники. Исследовательские режимы Perplexity, ChatGPT, Gemini и других систем позволяют пройти по множеству страниц быстрее, чем вручную. NotebookLM удобен, когда у Вас уже есть набор отраслевых отчётов и документов.

Но модель не должна быть источником факта сама по себе. Если в отчёте написано, что объём рынка составляет определённую сумму, у Вас должна быть ссылка на первичный или хотя бы надёжный вторичный источник. Если данные расходятся, это не ошибка, которую нужно скрыть. Это часть исследования: покажите, почему оценки различаются.

Конечный результат может выглядеть как документ на 10–25 страниц, таблица источников и короткая записка «что это значит для клиента». Иногда ценнее сделать меньше текста, но больше сравнимых данных.

Как получить первого клиента в этом направлении? Не писать «делаю исследования с ИИ». Возьмите один публичный бизнес и сделайте короткий демонстрационный разбор: рынок, конкуренты, три гипотезы, источники. Покажите, что умеете отделять вывод от факта. Такой пример лучше десятка сертификатов о прохождении курса по промптам.

Направление 2. Глубокий анализ конкурентов

Слово «конкурентный анализ» тоже испорчено шаблонами. Люди собирают логотипы конкурентов, выписывают количество подписчиков и называют это исследованием.

Бизнесу полезнее ответы на конкретные вопросы.

Как конкуренты упаковывают продукт? Какие сегменты выделяют? Что обещают на первом экране сайта? Как устроены тарифы? Какие функции входят в базовый пакет? Где находятся ограничения? Какие возражения закрывают? Какими каналами привлекают аудиторию? Какие темы чаще всего появляются в отзывах? Что изменилось за последние месяцы?

Часть этих данных можно собирать автоматически или полуавтоматически. Поисковые модели находят материалы, инструменты извлечения данных помогают привести страницы к структуре, языковая модель классифицирует предложения и отзывы. Но Вы должны заранее решить, что сравниваете.

Плохой конкурентный анализ собирает всё подряд.

Хороший строит матрицу под решение. Например, компания хочет понять, почему её сервис воспринимается как дорогой. Тогда сравнивать нужно не только цену, но и состав пакета, ограничения, визуальную подачу, гарантии, дополнительные услуги, отзывы о ценности, способ объяснения стоимости.

ИИ особенно полезен в мониторинге. Разовый анализ быстро устаревает. Если клиенту действительно важно следить за рынком, Вы можете предложить ежемесячное обновление: новые продукты конкурентов, изменение тарифов, новые отзывы, заметные рекламные сообщения, вакансии как сигнал новых направлений, обновления сайта. Здесь разовая услуга превращается в постоянную.

Сложность начинается там, где данные защищены, требуют авторизации или массовый сбор противоречит правилам сайта. Не обещайте клиенту «парсить всё». Используйте открытые страницы, официальные API, выгрузки и допустимые способы получения информации.

Направление 3. Исследование аудитории и анализ отзывов

У малого бизнеса часто нет возможности проводить десятки глубинных интервью. Зато у него уже есть массив обратной связи: отзывы на картах и маркетплейсах, обращения в поддержку, переписки, анкеты, комментарии, причины возвратов.

Эта информация редко используется системно.

Представим сервис, у которого есть две тысячи текстовых отзывов за год. Прочитать их вручную можно, но это дорого по времени. Если просто попросить модель «сделай выводы», получится красивая, но плохо проверяемая выжимка. Более профессиональный подход начинается с схемы кодирования.

Сначала определите категории. Например: качество продукта, скорость, доставка, работа менеджеров, цена, удобство, проблемы после покупки. Затем добавьте тональность и силу сигнала. Отдельно отмечайте предложения клиентов и причины отказа. Для части отзывов сделайте ручную разметку и сравните её с работой модели. После этого можно обработать весь массив.

Результат становится гораздо полезнее: не «клиенты в целом довольны», а распределение тем, типичные цитаты, динамика по периодам, различия между площадками, связь категории с оценкой, список повторяющихся проблем.

Эту услугу можно развить ещё дальше. Если у клиента регулярно поступают отзывы и обращения, настройте автоматическое обновление анализа. Новые сообщения классифицируются, данные попадают в таблицу или дашборд, а раз в неделю руководитель получает короткую сводку.

Это уже не разовый «анализ текстов», а система обратной связи.

Навык, который нужен исполнителю, — не психология потребителя на академическом уровне, а аккуратность постановки категорий. Модель будет послушно классифицировать по плохой схеме. Поэтому именно человек отвечает за смысл.

Направление 4. Анализ больших массивов текстовой информации

Не вся информация относится к отзывам. Компании хранят тысячи писем, обращений, заявок, комментариев менеджеров, протоколов, свободных полей в CRM. Иногда руководитель даже не знает, что внутри этого массива есть полезный сигнал.

Задача может звучать так: «Разберите 8 000 обращений в поддержку и покажите, из-за чего люди пишут». Или: «Проанализируйте комментарии менеджеров по проигранным сделкам и сгруппируйте причины». Или: «Соберите из протоколов совещаний список повторяющихся проблем и незакрытых решений».

Технически это похоже на предыдущую услугу, но область шире. Нужно очистить данные, удалить дубликаты, при необходимости обезличить, определить единицу анализа, выбрать категории, обработать массив и проверить качество.

Для небольшого проекта можно работать через таблицы и пакетные запросы к модели. Для больших объёмов понадобится API, скрипт или автоматизация. Здесь постепенно пригодится Python, но начинать можно и без него — например, с n8n, Make, Airtable или встроенных AI-функций таблиц и баз.

Ключевая коммерческая ценность — превратить «у нас много текста» в «мы понимаем, что в нём происходит».

Направление 5. Подготовка бизнес-исследований и разведывательных записок

Есть задачи, которые нельзя назвать классическим исследованием рынка. Руководителю нужен ответ на конкретный вопрос: какие технологии используют конкуренты, какие поставщики существуют, какие решения доступны в регионе, какие изменения произошли в отрасли, как устроен процесс у похожих компаний.

Такой продукт можно назвать аналитической запиской.

Он короче большого отчёта. Обычно человеку нужно за 10–15 минут понять ситуацию и увидеть подтверждение ключевых фактов. Хорошая записка содержит вопрос, короткий ответ, основные аргументы, данные, неопределённости и список источников.

ИИ здесь даёт большое преимущество: один человек может быстро просматривать сотни страниц, новости, документы и сайты. Но есть ловушка. Чем быстрее Вы собираете информацию, тем легче перепутать публикацию с первоисточником, старые сведения с новыми, рекламный материал с независимой оценкой.

Поэтому заведите привычку вести таблицу источников. Для каждого важного утверждения — ссылка, дата публикации, дата самого события, тип источника и короткая заметка о надёжности. Когда материал готов, проверьте несколько самых важных цифр отдельно.

Эта дисциплина кажется скучной. Именно за неё клиент и платит.

Как оценивать сложность исследовательского проекта

Не привязывайте цену к количеству страниц. Двадцать страниц можно написать за вечер, если ничего не проверять. Сложность определяют доступность данных, количество источников, необходимость ручной проверки, язык, глубина анализа, объём материалов и ответственность вывода.

Есть проекты, где основная работа — поиск. Есть проекты, где данные найти легко, но их нужно привести к сопоставимому виду. Есть задачи, где нужны интервью или экспертная проверка — и здесь возможностей новичка может быть недостаточно.

До начала работы объясните клиенту, что Вы сможете подтвердить, а что останется гипотезой. Фраза «по открытым источникам не удалось надёжно оценить объём этого сегмента» профессиональнее, чем придуманная цифра.

Где заканчивается работа ИИ

Модель может дать Вам прекрасную структуру отчёта. Она может быстро прочитать документ и выделить основные тезисы. Может сравнить таблицы и предложить гипотезы. Может помочь написать понятное объяснение.

Но она не знает, почему именно этот источник достоин доверия. Не всегда замечает, что две статьи повторяют одну и ту же пресс-релизную цифру. Может принять рекламное заявление компании за факт. Может перепутать дату публикации с датой события. Может сделать арифметическую ошибку в таблице и уверенно объяснить результат.

Исследователь получает деньги за то, что стоит между сырым потоком информации и решением клиента.

Глава 6. Данные для продаж: от списка компаний до нормальной системы поиска клиентов

Слово «лидогенерация» часто вызывает две ассоциации: спам и покупка сомнительных баз. Между тем у бизнеса есть реальная потребность — находить компании, которым подходит его продукт, и понимать, почему к ним стоит обратиться.

ИИ позволяет одному человеку выполнять заметную часть такой работы быстрее. Но здесь особенно легко скатиться в бессмысленный объём: собрать десять тысяч контактов, отправить десять тысяч одинаковых писем и назвать это автоматизацией продаж.

Ценность находится не в количестве строк. Она в качестве отбора и данных, которые помогают продавцу начать осмысленный разговор.

Направление 6. B2B-поиск потенциальных клиентов

Допустим, компания продаёт оборудование для небольших производств. Ей не нужны «все юридические лица России». Нужны предприятия определённого профиля, масштаба и региона, у которых есть признаки подходящей инфраструктуры или потребности.

Работа фрилансера начинается с портрета целевой компании. Не «малый бизнес», а конкретные признаки: отрасль, география, размер, тип клиентов, используемое оборудование, наличие нескольких филиалов, недавнее расширение, определённые вакансии, изменения на сайте.

Затем Вы определяете источники. Официальные реестры, сайты компаний, отраслевые каталоги, карты, тендерные данные, публикации, вакансии, социальные сети — в зависимости от задачи. Если доступен легальный коммерческий сервис с API, это может сильно упростить работу.

ИИ помогает классифицировать компании по описанию, извлекать признаки с сайтов, определять соответствие критериям, кратко суммировать деятельность. Но первичный сбор должен учитывать правила источников и требования к персональным данным. В B2B часто можно работать с публичной информацией о компаниях без необходимости собирать личные сведения сотрудников.

Конечный продукт — не просто Excel со списком. Добавьте объяснение, почему компания попала в выборку, ссылку на источник и приоритет. Тогда продавец может быстро понять контекст.

Направление 7. Обогащение данных для продаж

У клиента уже может быть база из нескольких тысяч компаний. Проблема в том, что в ней только название, сайт и телефон. Менеджеры тратят время, чтобы перед каждым звонком вручную разбираться, чем занимается организация.

Здесь появляется услуга обогащения.

Вы берёте существующие записи и добавляете полезные поля: отрасль, продукт, география, размер по доступным признакам, ключевые направления, свежие новости, изменения, подходящий сценарий обращения. Для конкретного бизнеса набор полей будет своим.

Такая задача хорошо автоматизируется. Сценарий получает домен компании, собирает доступные данные, передаёт текст модели, получает структурированный JSON и записывает поля в CRM или таблицу. Но Вы обязаны контролировать источники и уверенность. Если модель не нашла подтверждения, лучше оставить поле пустым, чем догадаться.

Для продаж полезна дата обновления. Компания могла сменить направление, закрыть филиал или изменить продукт. Пятьдесят идеальных полей, обновлённых два года назад, хуже десяти актуальных.

Направление 8. Поиск сигналов для продаж

Сильный B2B-продавец ищет не просто потенциального клиента, а момент, когда у него вероятнее возникла потребность.

Такие события называют сигналами: компания открыла новый филиал, нанимает сотрудников определённой роли, получила инвестиции, запустила направление, обновила сайт, начала продавать новую категорию, сменила поставщика, получила много жалоб на процесс, который Ваш продукт может улучшить.

Не каждый сигнал можно автоматически интерпретировать, но часть мониторинга вполне реальна.

Вы можете построить систему, которая отслеживает набор публичных источников, фиксирует изменения и отправляет менеджеру сводку. Модель кратко объясняет, почему событие может быть связано с предложением клиента. Человек решает, стоит ли обращаться.

Такой сервис интереснее разовой базы, потому что работает постоянно. Он может стать ежемесячной услугой: поддержка источников, очистка сигналов, настройка критериев, отчёты.

Направление 9. Подготовка персонализированного контекста для первого контакта

Персонализация в продажах часто выглядит смешно: «Иван, увидел Ваш сайт, очень впечатляет». Это не персонализация, а шаблон с подстановкой имени.

Полезный контекст опирается на реальное наблюдение.

Например, компания продаёт сервис для автоматизации бронирований. Вы нашли сеть студий, на сайте которой запись идёт через форму, а подтверждение приходит вручную. В сообщении можно говорить о конкретном процессе, а не о «революционном ИИ».

Фрилансер может готовить продавцу короткую карточку: что делает компания, какой найден сигнал, какая проблема предположительно присутствует, каким вопросом лучше начать разговор. ИИ ускоряет чтение сайтов и формулировку, но фактическое наблюдение должно быть проверено.

Не превращайте это в массовое создание псевдоперсональных писем. Если один человек отправляет тысячу сообщений, адресат всё равно чувствует конвейер.

Автоматизация ради качества, а не спама

Системы продаж легко автоматизировать слишком далеко: собрать контакты, сгенерировать сообщения, автоматически отправить, сделать цепочку напоминаний, ответить моделью. Технически возможно многое. Коммерчески это может разрушить репутацию клиента.

Автоматизация должна убирать механику, а не человеческий смысл.

Хороший сценарий: система находит подходящие компании, готовит контекст, создаёт черновик, менеджер проверяет и отправляет.

Плохой: агент сам собирает адреса, выдумывает причину интереса, отправляет сотни писем и продолжает диалог без контроля.

Чем ближе система к внешней коммуникации от имени клиента, тем выше цена ошибки.

Как выглядит результат

Для разового проекта Вы можете передать очищенную и обогащённую базу, критерии отбора, источники, инструкцию по обновлению и небольшую сводку по сегментам.

Для постоянной услуги — поддерживать поток новых компаний или сигналов, контролировать качество, исправлять источники и обновлять логику.

Для автоматизации — настроить поступление данных прямо в CRM, но сначала протестировать на ограниченной выборке.

В любом случае ценность измеряется не размером файла. Она измеряется долей действительно подходящих записей и тем, сколько времени продавца Вы экономите.

Как найти клиента на такую услугу

Лучший демонстрационный пример можно сделать без доступа к чужим данным. Выберите B2B-компанию с понятным продуктом. Сформулируйте критерии потенциального клиента. Найдите 20 компаний из открытых источников. Для каждой добавьте причину включения и один публичный сигнал. Покажите результат владельцу или руководителю продаж.

Не говорите: «Я могу генерировать лиды при помощи AI».

Скажите: «Я собрал двадцать компаний, которые подходят по трём Вашим критериям. В таблице указано, почему каждая подходит и что можно проверить перед первым контактом. Если формат полезен, можно настроить регулярное обновление».

Разница примерно такая же, как между обещанием и продуктом.

Глава 7. Автоматизация заявок, документов и входящей информации

Есть работа, которая не выглядит интеллектуально сложной, но съедает удивительно много времени. Открыть письмо. Скачать вложение. Найти номер заказа. Переименовать файл. Внести сумму в таблицу. Переслать менеджеру. Поставить статус. Через час повторить всё сначала.

Для фрилансера это один из самых интересных классов задач. Здесь легко показать экономический эффект, а решение часто можно собрать без разработки большой системы.

Направление 10. Автоматизация обработки заявок

Типичный малый бизнес получает обращения из нескольких каналов: форма на сайте, Telegram, VK, почта, телефон, иногда мессенджеры и маркетплейсы. Чем больше каналов, тем выше вероятность, что часть информации будет внесена с ошибкой или не попадёт в систему вообще.

Простейшая автоматизация строится вокруг одного принципа: любое обращение должно пройти одинаковый маршрут.

Сначала система принимает данные. Затем проверяет обязательные поля. Потом нормализует их: приводит телефон к единому виду, отделяет имя от комментария, определяет источник. При необходимости модель классифицирует тему обращения: продажа, поддержка, возврат, партнёрство. После этого создаётся запись в CRM, таблице или базе, а ответственному сотруднику приходит уведомление.

Где здесь ИИ? Не обязательно везде. Передать поля из формы в CRM можно обычной автоматизацией. Модель нужна там, где информация неструктурированная: человек написал свободным текстом, прислал письмо, добавил длинный комментарий.

Хорошая архитектура разделяет детерминированную часть и вероятностную. Телефон лучше проверять правилом. Категорию свободного сообщения можно определить моделью. Если уверенность низкая, заявка идёт человеку.

Такой проект удобен для новичка тем, что его легко разбить на маленькие этапы. Сначала один источник и одна таблица. Потом CRM. Потом классификация. Потом дополнительные каналы. Вы не обязаны сразу строить «единую омниканальную AI-платформу».

Что спросить у клиента

Сколько заявок приходит в день и откуда? Где они хранятся сейчас? Какие поля обязательны? Что считается дублем? Кто отвечает за заявку? Какие статусы используются? Что делать при ошибке? Нужно ли отвечать клиенту автоматически или достаточно уведомить сотрудника?

Последний вопрос особенно важен. Автоматически создать карточку — одно. Автоматически общаться от имени компании — другое. На первом этапе чаще безопаснее оставлять внешнее сообщение человеку.

Как показать результат

До автоматизации измерьте хотя бы приблизительно время обработки одной заявки и число ручных действий. После запуска покажите, сколько шагов исчезло. Если раньше менеджер пять раз копировал данные, а теперь только проверяет карточку, эффект понятен без сложной презентации.

Направление 11. Обработка документов и извлечение данных

Счета, акты, накладные, заявки, анкеты, прайс-листы, спецификации, резюме, коммерческие предложения — бизнес постоянно получает документы, которые человек должен прочитать и превратить в структурированные данные.

Раньше такие задачи требовали специализированного OCR, ручных шаблонов и сложной настройки. Современные мультимодальные модели значительно упростили извлечение информации из документов, хотя надёжность зависит от качества файла и структуры.

Представим строительную компанию. Поставщики присылают счета в PDF и фотографиях. Сотрудник открывает каждый документ, выписывает номер, дату, поставщика, позиции и итоговую сумму, затем заносит данные в реестр.

Сервис может принять файл, распознать содержание, извлечь нужные поля, сохранить ссылку на оригинал и сформировать запись для проверки. Если сумма в строках не сходится с итогом, запись помечается. Если поле не найдено — не додумывается, а остаётся пустым.

Вот здесь появляется профессиональная разница. Плохая система старается «обязательно заполнить всё». Хорошая умеет сказать: «Не уверен, нужна проверка».

Не обещайте стопроцентное распознавание

Документы бывают плохого качества, со штампами, рукописными пометками, нестандартными таблицами и неоднозначными названиями. До договора соберите выборку реальных файлов клиента и протестируйте.