Фонд помощи бездомным животным в Пензе вёл лечение 200+ подопечных вручную. Заказная разработка стоила 400–800 тысяч, готовая ветеринарная CRM — 200 тысяч в год. Ни то, ни другое фонду было недоступно. Система собрана за счёт подписок на ИИ и окупилась меньше чем за месяц.
Кто, когда и что назначил конкретному животному, знал тот, кто назначил. При пересменке информация терялась.
Пропущенная процедура, повторно введённый препарат, сорванная схема лечения — каждая ошибка означала дополнительные расходы фонда и удлиняла лечение.
Сколько животных на лечении, что просрочено, где узкое место — на эти вопросы нельзя было ответить без обхода сотрудников.
| Вариант | Стоимость | Почему не подошёл |
|---|---|---|
| Заказная разработка | 400–800 000 ₽ единовременно | Сумма сопоставима с годовым бюджетом программы. Для фонда недоступна. |
| Готовая ветеринарная CRM | ~200 000 ₽ в год | Постоянный платёж, который нечем закрыть, плюс чужая логика процессов. |
| Оставить как есть | 0 ₽ | Ошибки и потери продолжают накапливаться и обходятся дороже любого из вариантов выше. |
| Собрать самим с ИИ | ~70 000 ₽ в год | Выбранный путь. Собственная логика процессов, свои данные, окупаемость меньше месяца. |
Путь животного от поступления до выписки разложен на конкретные действия с ответственными. До этого процесс существовал только как привычка команды.
Определено, что уходит системе, а что остаётся за человеком. Расписание, напоминания и сводки — системе. Клиническое решение — ветеринару, всегда.
Медкарта каждого подопечного, назначения, расписание процедур, распределение задач по сотрудникам, аналитика для руководства. Стек — Firebase, хостинг Timeweb.
Многопользовательский вход, роли, перенос данных. Система доведена до состояния, когда команда пользуется ей сама, без сопровождения автора.
Разработку вела тим-лид отдела фандрайзинга фонда, без профильного IT-образования. Основной инструмент разработки — ИИ-ассистент: фронтенд, бэкенд, многопользовательский вход, деплой.
Это не история про то, что программисты больше не нужны. Это история про то, что дорогой в проекте оказалась не разработка, а понимание процесса. Разобранный на шаги процесс ИИ собирает за недели. Неразобранный он превращает в дорогую неработающую систему — ровно так же, как это делает подрядчик за 800 тысяч.
Учёт лечения 200+ животных перешёл в единую систему: у каждого подопечного медкарта, назначения и расписание процедур. Количество ошибок в назначениях снизилось. Руководство получило аналитику вместо обхода сотрудников.
Экономический эффект — около 2 миллионов рублей в год при затратах порядка 70 тысяч на ИИ-подписки. Окупаемость меньше месяца.
Кейс вошёл в шорт-лист всероссийской премии «ИИ в НКО» 2026 в номинации «Эффективное применение ИИ в НКО». На премию было подано 52 заявки, 41 допущена до экспертной оценки, десять кейсов отобраны жюри из 15 специалистов IT-сферы и некоммерческого сектора. Страница премии
Ситуация повторяется в любой организации, где повторяющийся процесс держится на памяти людей, а автоматизация упирается в цену разработки. Учёт подопечных, ведение дел, распределение задач между сотрудниками, отчётность — механика та же.
Переносится не код, а последовательность: разобрать процесс на шаги, провести границу передачи, собрать под собственную логику, довести до самостоятельной работы команды. Стоимость такого пути на порядок ниже заказной разработки, а система остаётся вашей.
Диагностика показывает, какой процесс в организации имеет смысл автоматизировать первым, что можно передать ИИ, а что нельзя, и сколько это стоит. На выходе — карта процесса и расчёт.
Обсудить задачуВиктория Щёлкова — основатель Build by Victory, методолог, фандрайзинговый аналитик, член экспертного совета премии «ИИ в НКО».