Вторая часть проекта: от CRM к операционному контуру
Первый этап работы Кирилла Лодвикова с «Аргоном» - внедрение CRM, маршрутизации и телеметрии - описан в отдельном кейсе: минус 50% времени приема заявки, плюс 30% объема доставки. С августа 2026 идет второй, значительно больший этап: сквозной операционный контур всей компании поверх 1С. Не замена учетной системы, а управляющий слой над ней - для собственника, совета директоров и каждой службы.
Формат - операционная интеграция: Кирилл Лодвиков с командой бизнес-инженеров строит и эксплуатирует систему, принимая задачи напрямую от служб заказчика - коммерческого блока, производства, лаборатории, логистики, финансов. Система живет в ежедневной эксплуатации: ей пользуются менеджеры, мастера, водители и совет директоров.
Сначала правда в данных, потом дашборды
Первое, что вскрыл сквозной взгляд на данные: управленческая отчетность годами строилась на неправильной методике. «Просрочка 85,5% дебиторки» оказалась на три четверти фантомом - залоги за оборотную тару, авансы, договоры без заполненного срока оплаты. После исправления методики просрочка составила 27,7%, при том что сам долг не изменился ни на рубль. Отдельная находка: из-за ошибки выгрузки треть справочника клиентов терялась, и привязка выручки к менеджерам была 76,7% - после починки стала 99,4%.
Что вошло в контур
- Коммерция: сводный дашборд, дебиторка с видимостью сроков оплаты до просрочки, 14 рабочих столов менеджеров с планом, прогнозом и ожидаемыми поступлениями по ритму каждого клиента.
- Совет директоров: отдельная страница с 13 ключевыми показателями, большинство считается из 1С автоматически.
- Производство и склад: KPI выпуска и отгрузки, баланс сырья с прогнозом исчерпания, реестр емкостей, приемка криожидкости по регламенту.
- Качество: рекламации из Битрикс24, калькуляторы стоимости плохого качества, паспорта качества по 14 шаблонам, прослеживаемость «где баллон».
- Логистика: экран логиста, телеметрия 31 машины, разбор переработок водителей, ИИ-решатель маршрутов в теневом режиме.
- Мобильный ввод: мастера и водители вносят данные со смартфона с фото, офлайн-очередью и интерфейсом на русском и узбекском языках.
Показательная деталь про скорость: контур производства и склада - KPI, сырье, емкости - был собран за один день. Не потому что задача простая, а потому что платформа и методика уже отработаны: подключение данных, сверка, витрина. Это эффект системы, а не героизма.
ИИ внутри, а не сбоку
В контуре работает ИИ - не как презентация, а как узлы системы. Языковая модель разбирает свободные комментарии заказов («привезти до обеда», «позвонить за час», «без попутного груза») в структурные поля - стоимость порядка нескольких долларов в месяц на весь поток заказов. ИИ-решатель маршрутов в первом же разборе реального дня собрал 10 рейсов на 10 машинах против 28 рейсов на 18 машинах у ручной расстановки - оценка первого разбора, до калибровки времени на точках.
Принцип, на котором строится весь ИИ-контур: ИИ советует - решение принимает человек. Расстановка решателя живет рядом с расстановкой логиста как «сравнить с ИИ», заказы на режимные объекты система только подсвечивает. Каждое возражение логистов превращается в ограничение модели - так решатель набирает отраслевой опыт, оставаясь проверяемым.
Чем этот кейс полезен собственнику
Этот кейс показывает, как выглядит зрелая форма работы Кирилла Лодвикова как Fractional COO и операционного интегратора: не отдельное внедрение CRM или BI, а операционная система компании - данные из 1С и с площадки, ИИ в контуре решений, дисциплина исполнения. Собственник и совет директоров видят одну и ту же правду, сверенную до рубля; службы работают в одном контуре; ИИ забирает рутину, оставляя людям решения.
Путь к такому контуру начинается с диагностики: какие данные уже есть, где методика врет, что даст каждый следующий шаг. Это та же логика лестницы, что и в продукте «Операционная система выработки» - каждый этап закрывается самостоятельным измеримым результатом.