Когда метрики выглядят идеально, а графики растут, управленцы расслабляются.
Но в реальности — именно на этом этапе и начинаются сбои: незаметные, нарастающие, медленно разрушающие фундамент.
Один из проектов в экосистеме АО «Легат Бизнес» столкнулся с этим эффектом. Его спас не человек, а ИИ-модуль Legat, встроенный в BI-систему и трекерскую среду.
Суть проекта
Сфера: платформа для психологов и клиентов
Годовой оборот: 28 млн ₽
Рост: стабильный +14% ежемесячно
Команда: 17 человек, из них 6 в продакте
Фаза: расширение в регионы + запуск новых тарифов
На поверхности всё выглядело идеально:
рост по выручке,
удержание в норме,
новые пользователи идут стабильно,
отток — в пределах допустимого.
Что заметил Legat ИИ
ИИ-модуль, подключённый к BI и CRM, зафиксировал:
рост микрозадержек в onboarding новых клиентов: +17% к времени прохождения воронки;
снижение скорости ответов службы поддержки с 7 до 11 минут;
падение вовлечённости команды разработки в решение пользовательских проблем (в логах задач): -23%;
рост неявных жалоб в форме обратной связи (сигналы из NLP-анализа ИИ).
Решения команды на тот момент:
не замечались,
воспринимались как “рабочие колебания”,
не вызывали тревоги у трекера-человека.
Как сработал ИИ
ИИ:
сопоставил динамику текущего проекта с 40+ похожими кейсами в системе Legat,
предсказал отток клиентов на 2-й месяц вперёд,
сгенерировал сценарий “early correction”:
выделить ресурс в поддержку,
заморозить rollout новых тарифов,
усилить коммуникацию продакта с клиентами.
Реакция и результат
На экстренном разборе трекер и фаундеры:
признали, что сигналов не видели,
приняли рекомендации,
пересобрали нагрузку внутри команды.
Итог:
- падения не произошло,
- отток остался на уровне 7% вместо прогнозируемых 18%,
- проект сохранил рост,
- через 3 недели активировали масштабирование, но уже с новым маршрутом.
Почему это кейс не про технологии, а про подход
Legat ИИ — это не «гаджет в BI».
Это — архитектурная часть бизнес-инженерии, где:
отклонения фиксируются не на уровне цифр, а на уровне логики,
сценарии формируются не человеком, а нейросетью, обученной на базе сотен кейсов,
команда получает не просто тревогу, а чёткий маршрут восстановления.
Кейс показал:
даже идеальные графики не гарантируют стабильности.
а нейросетевая логика Legat ИИ способна видеть то, что ускользает от внимания опытной команды.
В экосистеме АО «Легат Бизнес» это стало нормой:
бизнес — это архитектура, и ИИ — её встроенная охранная система, а не «фича».