Признательные показания

Мы не занимаемся цифровой трансформацией. Это словосочетание придумали, чтобы продавать презентации.

Dattel — группа инженеров, которая за деньги готова на любые технологические преступления против ручного труда. Мы приходим туда, где живой человек восемь часов в день работает как плохо написанный скрипт: переносит числа из одной таблицы в другую, печатает описание товара по шаблону, перекладывает коробки из точки А в точку Б, смотрит на ленту и ищет брак. И делаем так, чтобы этой работы больше не было.

Ниже — список наших преступлений. С датами, цифрами и последствиями.

Состав преступления

Чтобы не было недопонимания, определим предмет.

Ручной труд, против которого мы работаем, — это операция, которая:

повторяется десятки или сотни раз в день;
выполняется по одному и тому же алгоритму;
не требует решения — только исполнения;
начинает ошибаться к концу смены.

Ручной труд, против которого мы не работаем, — всё остальное: переговоры, инженерные решения, работа с исключениями, ответственность за результат. Робот-паллетайзер не придумает, как перестроить линию. ИИ-камера не объяснит заказчику, почему партия ушла в брак. Человек на этих местах незаменим — именно поэтому обидно держать его на вводе данных.

Мы не против людей. Мы против того, чтобы человек десять лет подряд делал то, что код делает за 200 миллисекунд.

Дело № 1. Ресторанное меню, 2013 год

Проект Click It: мобильное приложение и QR-меню, заказ сразу на кухню, без официанта. Сегодня это стоит в половине кафе страны, тогда — в Барнауле и Новосибирске — рынок оказался не готов, и проект мы закрыли.

Но внутри него родилась техника, которая определила всё дальнейшее: меню наполнялось парсерами, а не руками. В моменте это был просто способ не сажать человека перепечатывать блюда и цены. Оказалось — прототип схемы на следующие десять лет.

Приговор: проект закрыт, метод остался.

Дело № 2. Миллион карточек товаров

Маркетплейсы, модель FBS. Схема та же, что в ресторанном меню, только на три порядка крупнее: парсеры собирали товары поставщиков, ИИ генерировал карточки, цены и остатки, боты обрабатывали заказы. Свой фулфилмент — Барнаул, Краснодар, Москва.

Что обычно делают руками	Чем заменили	Что получилось на пике
Сбор и загрузка товаров поставщика	Парсеры	~100 магазинов на Ozon, WB и Яндекс.Маркете
Описания и категоризация	Генерация ИИ	1 000 000+ карточек товаров
Переоценка и синхронизация остатков	Автоматика по расписанию	до 3000 заказов в день
Приём и проведение заказа	Боты	6 программистов вместо отдела контент-менеджеров

В команде на пике было до 50 человек — кладовщики, водители, юристы, дизайнеры. Ни один из них не занимался перепечатыванием данных: это место было занято кодом.

Честная часть. В 2025-м снижение порога НДС для продавцов совпало с ростом комиссий площадок — маржа и обороты обвалились одновременно, и мы потеряли большую часть оборотных средств. Бизнес работает до сих пор, но на других оборотах. Автоматизация защищает от рутины, а не от налогового кодекса, и честнее сказать это сразу, чем изображать безупречный кейс.

Дела № 3–6. Что на столе прямо сейчас

ИИ-камера на производстве. Смотрит на брак, на соблюдение процесса и на то, есть ли люди на рабочих местах. Раньше это называлось «поставить человека смотреть».
Робот-паллетайзер для типографии. Снимает с людей самую честную разновидность ручного труда — таскать пачки восемь часов подряд.
Электронный логист на ИИ для транспортной компании: подбор и распределение рейсов там, где сейчас сидит диспетчер с таблицей.
ИИ-экскурсовод для музея. Здесь, справедливости ради, мы ручной труд не убираем, а добавляем то, чего раньше не было: собеседника, который отвечает каждому посетителю лично.

Статус называем как есть: часть этих проектов в работе, часть — в стадии переговоров. Мы рассказываем о них до подписания, а не только после.

Когда мы отказываемся

Инженер, который берётся за любую автоматизацию, — плохой инженер. Мы говорим «не надо», если:

операция выполняется пять раз в месяц: робот не окупится никогда;
процесс меняется каждую неделю — сначала его надо зафиксировать, потом автоматизировать;
нет данных: ИИ-модель не из чего обучать, а честный ответ — «сначала полгода собираем»;
проблема не в рутине, а в том, что внутри компании никто не договорился, как должно быть правильно. Это не лечится кодом.

Считаем всегда одинаково:

Срок окупаемости = стоимость внедрения / (годовая экономия ФОТ + снижение брака + ускорение цикла)

Если в формуле получается больше двух-трёх лет — мы скажем об этом на первом разговоре, а не на этапе акта приёмки.

Явка с повинной

Вызывайте нас, если в компании есть:

сотрудник, который полдня переносит данные из одной системы в другую;
Excel, который за годы незаметно стал корпоративной ERP;
контроль качества, который держится на внимательности конкретного человека;
склад или цех, где люди ходят больше, чем думают;
отчёт, который собирают три дня, а читают пятнадцать минут.

Что с этим делаем: автоматизация бизнес-процессов с ИИ, роботизация производства под ключ, ИИ-агенты под конкретный процесс. Первичный аудит процесса и расчёт окупаемости — до начала работ и без оплаты.

И последнее. Нас сейчас 12 инженеров, и мы растём. Интересны задачи, где автоматизации мешает не отсутствие технологии, а то, что её до сих пор никто не собрал в рабочую систему под конкретный процесс.

Если у вас есть работа, которую стыдно поручать человеку, — у нас есть инженеры, которым не стыдно её забрать.

Группа инженеров, готовых за деньги на любые технологические преступления против ручного труда