призер премии «ИИ в НКО» 2026 года
номинации: ИИ в организационном развитии НКО,
ИИ в содержательной работе НКО
номинации: ИИ в организационном развитии НКО,
ИИ в содержательной работе НКО
CRM-система «ДОМ»: ИИ помогает фонду вести учёт помощи для людей в ситуации бездомности
Пермская региональная благотворительная общественная организация «Территория передышки», Пермь
На какую проблему, задачу откликается этот кейс
«Территория передышки» помогает людям в ситуации бездомности или под угрозой её наступления: предоставляет горячую еду, одежду, средства гигиены, возможность помыться и постирать вещи, помогает восстановить документы, получить консультацию специалиста, найти жильё и работу.
Каждый день сотрудники фиксируют десятки обращений и услуг. Раньше эти данные хранились в разных местах: таблицах, рабочих документах, чатах и личных записях специалистов. Собрать из этого целостную картину по клиенту было сложно, а подготовка отчётности занимала несколько дней и требовала участия нескольких сотрудников. Организации был нужен инструмент, который хранил бы все данные в единой системе и позволял видеть историю помощи каждому человеку.
Каждый день сотрудники фиксируют десятки обращений и услуг. Раньше эти данные хранились в разных местах: таблицах, рабочих документах, чатах и личных записях специалистов. Собрать из этого целостную картину по клиенту было сложно, а подготовка отчётности занимала несколько дней и требовала участия нескольких сотрудников. Организации был нужен инструмент, который хранил бы все данные в единой системе и позволял видеть историю помощи каждому человеку.
Какое решение было найдено/разработано, какое было участие ИИ
Была создана CRM-система «ДОМ». (CRM, Customer Relationship Management — система управления взаимоотношениями с клиентами; здесь — инструмент учёта людей, которые обращаются за помощью, и всех оказанных им услуг.) Она охватывает работу дневного центра и выездного автобуса «Еда на колёсах», ведёт учёт гуманитарной помощи, консультаций, сопровождений, мероприятий, прачечной и временного проживания, а также формирует отчёты.
На практике сотрудник открывает нужный раздел CRM и вносит данные через форму, они сразу сохраняются в единой структуре. В системе есть рабочие разделы для каждого направления, включая специальный режим для водителя автобуса. Постепенно CRM превратилась из электронного журнала в общую рабочую среду для всей организации.
ИИ участвовал в разработке и совершенствовании системы: помогал проектировать логику форм и модулей, составлять технические задания, генерировать и проверять фрагменты кода, находить ошибки и формулировать инструкции для сотрудников. Иными словами, брал на себя роль технического переводчика, превращая рабочую проблему в понятное техническое описание или прототип решения.
ИИ участвовал в разработке и совершенствовании системы: помогал проектировать логику форм и модулей, составлять технические задания, генерировать и проверять фрагменты кода, находить ошибки и формулировать инструкции для сотрудников. Иными словами, брал на себя роль технического переводчика, превращая рабочую проблему в понятное техническое описание или прототип решения.
Почему было уместно и здорово применить ИИ
Готовые CRM-системы и похожие решения не годились. Они не учитывали специфику социальной работы с людьми в ситуации бездомности. Команда пошли по пути глубокой доработки и развития собственной системы.
ИИ решает именно ту задачу, ради которой его и начали использовать: помогает быстрее переходить от рабочей проблемы к техническому описанию, прототипу или доработке CRM. Для небольшой НКО без постоянного разработчика в штате это особенно ценно: не всегда есть возможность долго формулировать техническое задание или ждать специалиста ради каждой небольшой правки.
Этапы создания ИИ-решения
- Проблема с прежней системойСуществующий инструмент учёта не позволял быстро собирать данные, видеть целостную картину по клиентам и оперативно готовить отчёты.
- Первый тестовый прототипС июня 2025 года специалист по социальной работе Павел Суслов начал строить тестовую систему, используя ИИ и Google Apps Script (Google Apps Script — инструмент для создания небольших программ и автоматизации задач внутри сервисов Google: таблиц, форм, почты и других).
Для тестирования использовались обезличенные данные, чтобы не рисковать конфиденциальностью клиентов. - Привлечение IT-волонтёраПосле проверки базовой идеи к разработке подключился IT-волонтёр Александр Никонов. Он помог перейти от прототипа к полноценной CRM-системе и продолжает участвовать в технической поддержке и доработках.
- Доработка и развитиеПосле запуска системы ИИ стал инструментом постоянного совершенствования: сотрудники находят неудобные места в работе, Павел Суслов описывает необходимые изменения и передаёт задачи на доработку. Так система постепенно подстраивается под процессы организации.
Как работает ИИ-решение
1
2
Система «ДОМ» — это отдельное веб-приложение, размещённое на сервере. Сотрудники входят в него по логину и паролю с рабочего компьютера или ноутбука. Каждый заполняет свой раздел: журнал дневного центра, карточку клиента, раздел сопровождений, мероприятий, прачечной или жилых помещений. Данные сохраняются в единой структуре, и на их основе система автоматически строит отчёты.
ИИ полезен в этом процессе как помощник при разработке и обновлении системы. Специалист описывает рабочую задачу или проблему, ИИ предлагает техническое решение: логику формы, структуру модуля или фрагмент кода. IT-волонтёр проверяет и реализует доработки.
Изменилось качество работы организации. CRM фиксирует каждую оказанную услугу: дату, данные о клиенте и специалисте, направление помощи, при необходимости — подтверждающие фотографии.
ИИ ускорил и развитие самой CRM: новые модули появляются быстрее, а система точнее отражает реальные рабочие процессы
ИИ ускорил и развитие самой CRM: новые модули появляются быстрее, а система точнее отражает реальные рабочие процессы
Докажите, что с ИИ ситуация стала лучше, чем без него
На основе накопленных данных видно, какие группы клиентов обращаются чаще, какие услуги наиболее востребованы, как меняется нагрузка на специалистов и как складывается путь конкретного человека в системе помощи.
Это даёт основу для управленческих решений: планирования графика, распределения ресурсов, оценки отдельных направлений. Сотрудники видят, какая помощь уже была оказана человеку, что запланировано, и могут быстро подготовить данные для анализа или отчёта.
Маркетолог организации больше не отвлекает коллег из социальной службы, чтобы собрать информацию для публикаций, потому что нужные данные доступны напрямую в системе. Иными словами, стала проще подготовка публичной отчетности.
Гораздо быстрее и меньшими усилиями готовятся теперь донорские отчеты:
Это даёт основу для управленческих решений: планирования графика, распределения ресурсов, оценки отдельных направлений. Сотрудники видят, какая помощь уже была оказана человеку, что запланировано, и могут быстро подготовить данные для анализа или отчёта.
Маркетолог организации больше не отвлекает коллег из социальной службы, чтобы собрать информацию для публикаций, потому что нужные данные доступны напрямую в системе. Иными словами, стала проще подготовка публичной отчетности.
Гораздо быстрее и меньшими усилиями готовятся теперь донорские отчеты:
- Крупный отчёт для грантодателя раньше готовили 3 специалиста за 5 рабочих дней. Теперь с той же задачей справляется 1 специалист за 1 рабочий день.
- Ежемесячный отчёт раньше занимал около 1,5 часов работы одного специалиста. Сейчас — около 30 минут.
ИИ не заменил сотрудников, но заметно ускорил ряд процессов. Он берёт на себя черновую техническую работу: помогает формулировать требования к новым функциям, проверяет логику форм, ищет ошибки в коде и готовит понятные инструкции для персонала. Благодаря этому специалист по социальной работе может самостоятельно инициировать и описывать доработки.
Итоговые решения по-прежнему принимают люди: ИИ предлагает вариант, человек оценивает его с учётом контекста социальной работы и передаёт в реализацию.
Итоговые решения по-прежнему принимают люди: ИИ предлагает вариант, человек оценивает его с учётом контекста социальной работы и передаёт в реализацию.
Команда оценивает эффективность по 4 показателям:
- Сокращение времени на сбор данных — на основе сравнения, сколько времени уходило на подготовку отчётов до и после внедрения CRM.
- Полнота учёта — насколько полно и регулярно сотрудники заполняют систему.
- Скорость доработки системы — как быстро новые модули и изменения появляются в рабочей версии.
- Обратная связь от сотрудников — качественная оценка удобства и полезности инструмента.
Опишите экономику процесса: сколько потратили на ИИ решение, на что. Как это окупится?
Экономический эффект команда считает как сэкономленное рабочее время и предотвращённые расходы. При стоимости часа работы специалиста 420 рублей примеры расчётов выглядят так:
Если бы организация заказывала аналогичную систему на рынке, минимальная стоимость разработки составила бы ориентировочно от 300 000 рублей. Таким образом, совокупный экономический эффект команда осторожно оценивает примерно в 491 100 рублей за 2025−2026 годы.
- Экономия на одном крупном отчёте для Фонда грантов губернатора Пермского края — 47 040 рублей. За период 2025—2026 годов таких отчётов было 4, итого — 188 160 рублей.
- Экономия на ежемесячных отчётах с октября 2025 по апрель 2026 года (7 отчётов) — 2 940 рублей.
- Итого расчётная экономия рабочего времени на отчётности — 191 100 рублей.
Если бы организация заказывала аналогичную систему на рынке, минимальная стоимость разработки составила бы ориентировочно от 300 000 рублей. Таким образом, совокупный экономический эффект команда осторожно оценивает примерно в 491 100 рублей за 2025−2026 годы.
Прямые денежные затраты на создание системы были минимальными. Основной вклад — время сотрудника, работа IT-волонтёра и использование ИИ-инструментов
ограничения и этика
-
Что нельзя доверить ИИ?Предложенное искусственным интеллектом всегда нужно проверять: он может не учесть контекст социальной работы или предложить технически неудачный вариант. Поэтому итоговое решение всегда остаётся за сотрудниками и IT-волонтёром.
Категорически недопустимо передавать в сторонние ИИ-сервисы персональные данные клиентов или подробности их жизненных ситуаций. -
Какие этические моменты важно было учесть?Главный этический вопрос — защита данных клиентов. Организация работает с людьми в уязвимом положении, и даже рабочие описания случаев могут содержать чувствительную информацию.
Команда специально обсуждала границы применения ИИ: вместе со специалистами по социальной работе и IT-волонтёром проговаривали, где ИИ уместен, а где его использование недопустимо. Договорились, что ИИ можно применять для проектирования системы и работы с обезличенными примерами. Эти решения закреплены во внутренних правилах использования ИИ и CRM.
Идея, постановка задачи, логика рабочих процессов и требования к системе сформированы внутри организации. Основную роль в этом играл специалист по социальной работе Павел Суслов: он собирал обратную связь от коллег, описывал необходимые изменения, придумывал новые модули и проверял, насколько система соответствует реальной логике работы.
Техническую реализацию CRM обеспечил IT-волонтёр Александр Никонов. Он участвовал в разработке, внедрении и продолжает заниматься поддержкой и доработками.
Техническую реализацию CRM обеспечил IT-волонтёр Александр Никонов. Он участвовал в разработке, внедрении и продолжает заниматься поддержкой и доработками.
Запрос на создание системы пришёл от сотрудников консультационной службы, которые ежедневно фиксируют услуги, ведут сопровождение, готовят отчёты и отслеживают историю взаимодействия с каждым клиентом.
Google Apps Script (инструмент для создания веб-приложений на основе сервисов Google). ИИ используется как вспомогательный инструмент в процессе разработки и доработки системы.
Для тестирования системы было создано 623 обезличенных записи. Каждая запись включала: дату обращения, место получения услуги, пол и возраст клиента, его статус, сведения о задействованных специалистах, вид оказанной помощи, краткое описание запроса и технические идентификаторы для учёта.
Тестовый массив позволил проверить корректность работы форм, журналов, поиска и формирования отчётов без риска для конфиденциальности реальных клиентов.
Тестовый массив позволил проверить корректность работы форм, журналов, поиска и формирования отчётов без риска для конфиденциальности реальных клиентов.
На момент подачи заявки система используется только внутри «Территории передышки» и продолжает развиваться.
Павел Суслов, специалист по социальной работе. Telegram @pavel_suslov_271
Чем этот кейс примечателен, чем выделяется среди других, отличается от других?
Кейс показывает, как небольшая НКО может использовать ИИ для постоянного развития собственной системы учёта услуг. Решение порождено практикой социальной работы: система строилась вокруг пути человека, который обращается за помощью. Основной принцип — сочетание экспертизы сотрудников и ИТ-волонтёра с возможностями ИИ. Это позволило создать и развивать CRM без значительного бюджета, сохранив при этом контроль над данными, процессами и этическими ограничениями.
Какие фишки, результаты ИИ изумляют в этом кейсе?
- CRM позволяет увидеть полную историю клиента: с чем человек пришёл, какие услуги получил, к каким специалистам обращался, как менялась его ситуация. Это помогает не терять человека при переходе между разными направлениями работы.
- Система показывает, какие услуги наиболее востребованы, какие группы клиентов обращаются чаще и где растёт нагрузка на специалистов. Управленческие решения теперь опираются на конкретные данные и числа.
- Отчёт, который раньше готовили 3 человека за 5 дней, теперь делает 1 специалист за 1 день.
- Фотографии для отчётов раньше искали, подписывали и сопоставляли с датами и клиентами вручную. Теперь фото прикрепляются к конкретной услуге, и система сохраняет весь контекст: что произошло, когда, в рамках какого направления помощи.
Отзывы от команды
- Для моей работы главный эффект внедрения новой CRM в том, что стало меньше ручного сбора данных и связанных с этим проблем. Раньше, чтобы понять реальную картину по услугам, клиентам, нагрузке специалистов или особенностям целевых групп, приходилось собирать информацию из разных рабочих систем, таблиц, сообщений в чатах, и пр.
Сейчас эти данные накапливаются вместе. Я могу быстрее увидеть, какие услуги востребованы, с какими проблемами обращаются клиенты, как меняется нагрузка команды и какая помощь уже была оказана конкретному человеку.
Это история про системное развитие. Мы меньше времени тратим на техническую сборку информации и больше на её анализ, планирование и развитие помощи людям в ситуации бездомности.Сергей Жаврид, исполнительный директор
- Изначально у нас была другая система, где мы отмечали клиентов, обратившихся к нам за помощью. Консультации отмечались и описывались в этой системе, категории — в других таблицах, фотоотчёт вели отдельно. Для итоговых отчётов приходилось поднимать всю информацию в ручном режиме, это отнимало приличное количество времени.
На данный момент всё, что нужно отобразить и зафиксировать специалисту по социальной работе, ведётся в одной CRM-системе и выгружается затем автоматически. Это здорово облегчает и упорядочивает работу. Всё достаточно просто, удобно и понятно. Сбор данных происходит в разы быстрее.Илона Киселева, координатор женского проекта и специалист по социальной работе
- Теперь не отвлекаю коллег из соц. службы, чтобы собрать данные для PR и маркетинговых коммуникаций. Время на сбор контента уменьшилось в несколько раз.Наташа Шарапова, маркетолог
Что бы авторы порекомендовали другим НКО, которые только присматриваются к ИИ или делают первые шаги?
- Если бы команда принимала решение заново, то снова внедряла бы ИИ, но с одной поправкой. Надо с самого начала внимательно фиксировать исходные трудозатраты сотрудников и время выполнения ключевых процессов. Именно эти данные позволяют потом отразить изменения в цифрах.
Ещё три рекомендации для других НКО:- Начинайте не с выбора технологии, а с формулировки конкретной проблемы. В нашем случае это был учёт помощи и подготовка отчётности. ИИ оказался полезен не сам по себе, а как инструмент решения понятной задачи.
- Заранее определите, кто внутри организации будет отвечать за развитие и поддержку системы после запуска. Даже хороший инструмент требует постоянной настройки и адаптации под новые задачи.
- Когда за развитие системы есть понятная ответственность, то инструмент приносит больше пользы и продолжает совершенствоваться вместе с организацией.