The post has been translated automatically. Original language: Russian
We are a startup from Kazakhstan, creating a new generation CRM with AI autopilot for small businesses. At the testing stage, an unexpected thing happened in one of the beauty salon chains: instead of passively collecting data, our AI took control. It wasn't a planned feature, but rather a happy accident. And that's why this case is worth your attention.
A source: WhatsApp/Instagram message analysis.
The trigger: 7 complaints in 40 minutes with keywords:
"it's too hot", "there's no air", "it's impossible to breathe"
Detection logs:
[10:07:14] AGENT_MONITOR():
→ Unusual spike in client dissatisfaction
→ Pattern Detected: "too hot", "no air",
"it's impossible to breathe"
→ Aggregated Feedback Count: 7
→ Sentiment Deviation: -0.72
[10:09:55] AGENT_THOUGHT():
"7 independent complaints in less than 40 minutes. They all relate to
air quality or malfunction of the air conditioner.
It's not a coincidence — it's a system failure."
The usual scenario:
The manager notices the problem an hour later, calls the foreman in a panic, cancels the recordings manually, and loses clients.
Our scenario:
An AI connected to a stream of complaints in real time did what people spend half a day doing in 17 minutes.
[10:10:03] ACTION_INITIATED():
→ Notifying owner:
Urgent: 7 customers complained about the heat today/
lack of air.
Possible malfunction of the air conditioning system.
I'm calling the repair people."
[10:11:17] VENDOR_SEARCH():
→ Type: HVAC / AC technicians
→ Filters: Near branch, real reviews, fast ETA
→ 3 candidates shortlisted
[10:12:44] AGENT_DECISION():
→ Selected Vendor ID: svc-f81c2***
→ Criteria: ⭐️ 4.9 rating, ETA 1h, WhatsApp available
[10:13:09] WHATSAPP_OUTREACH():
→ Agreed on emergency visit within 60–70 minutes
→ Pre-approved diagnostics and minor repair
[10:18:33] CLIENT_COMMUNICATION_INITIATED():
→ Personalized outreach to affected clients
→ Language detected: 🇷🇺 / 🇰🇿
→ Tone: Empathic, transparent
[10:23:12] COMPENSATION_FLOW():
→ Issued loyalty bonuses for 5 affected clients
→ Custom offers: free service add-on, % discount
- Recognition combined complaints (11 mentions of "heat" in 40 minutes)
- Conclusion: "Not a coincidence → system failure" (not statistics, but a causal relationship)
[10:18:33] Message parameters to clients:
→ Language: Determined automatically (RU/KZ)
→ Tone: "Empathic, transparent"
→ Instrument: WhatsApp (customer feedback channel)
Most CRMs only analyze problems. Our AI solves them. That's what's changed.:
| Parameter | Traditional CRM systems | Our AI autopilot |
| Reaction to force majeure | Person → 3-8 hours | Offline → 15-30 min |
| Finding solutions | Manual googling, calls | Network parsing + negotiations |
| Savings for business | Loss of customers + penalties | Maintaining loyalty + minimizing downtime |
Autopilot ≠ chatbot. This:
- Crisis Manager with reaction 00:10:03 (from trigger to first solution)
- A negotiator with the criteria "rating 4.9 + WhatsApp"
- The financial analyst who authorized the repair
The case also showed vulnerabilities:
- What if the AI makes a mistake? For example, he will choose scammers or close the salon for 3 days for no reason.
- The ethical dilemma: Should I warn you that the client is communicating with AI? For now, we say "no" — if it doesn't affect the outcome.
- Tone error: What if the AI sends a formal response in an emotional review?
- Abuse of trust: Customers should not feel deceived.
Our approach:
Autonomy is not an end in itself. The AI should:
- To act within the framework of the "permitted scenario" (for example, to spend up to Z KZT without confirmation).
- Always leave the person with the right of veto.
Our conclusions:
The system always simulates human communication, but:
- Writes only in a business/neutral style.;
- Does not use "creative" responses without approval;
- Records all actions in logs for transparency.
- For small businesses: The AI becomes a "crisis manager" while the owner is busy strategizing.
- For startups: Hybrid systems (analysis + action) are a new trend.
- For the service sector: Autonomous solutions reduce losses by 40-60% (our preliminary calculations).
We did not plan for the AI to close the salons and look for craftsmen. But that's what made him indispensable. Now we are developing two directions:
- Secure autonomy: AI acts quickly, but within the framework of the "corridor of trust".
- AI as a partner: The system does not replace a person — it takes over the routine of an emergency.
Philosophy in one sentence:
"A good CRM will warn you about a fire. Ours will put it out while you go to the office."
"It's dangerous!" — maybe.
"Customers won't accept!" — but 85% of the victims in this case remained loyal.
"Fantastic!" — No, it already works in Kazakhstan.
We are not disclosing all the case data yet, as the project is in "stealth mode" - but we are ready to demonstrate the results in personal presentations for interested partners.
Philosophy in one log:
[12:03:00] "We did it. Reputation is safe. Everything is under control."
Мы — стартап из Казахстана, создающий CRM нового поколения с ИИ-автопилотом для малого бизнеса. На этапе тестирования в одной из сетей салонов красоты произошло неожиданное: вместо пассивного сбора данных наш ИИ взял управление на себя. Это не было запланированной фичей — скорее, счастливой аварией. И вот почему этот кейс стоит вашего внимания.
Источник: Анализ сообщений в WhatsApp/Instagram.
Триггер: 7 жалоб за 40 минут с ключевыми фразами:
«слишком жарко», «нет воздуха», «невозможно дышать»
Логи обнаружения:
[10:07:14] AGENT_MONITOR():
→ Unusual spike in client dissatisfaction
→ Pattern Detected: «слишком жарко», «нет воздуха»,
«невозможно дышать»
→ Aggregated Feedback Count: 7
→ Sentiment Deviation: -0.72
[10:09:55] AGENT_THOUGHT():
"7 независимых жалоб менее чем за 40 минут. Все они касаются
качества воздуха или неисправности кондиционера.
Это не совпадение — это сбой системы."
Обычный сценарий:
Менеджер замечает проблему через час, в панике звонит мастеру, отменяет записи вручную, теряет клиентов.
Наш сценарий:
ИИ, подключенный к потоку жалоб в реальном времени, за 17 минут сделал то, на что люди тратят полдня.
[10:10:03] ACTION_INITIATED():
→ Notifying owner:
"⚠️ Срочно: 7 клиентов сегодня пожаловались на жару/
отсутствие воздуха.
Возможный сбой системы кондиционирования.
Я вызываю мастеров по ремонту."
[10:11:17] VENDOR_SEARCH():
→ Type: HVAC / AC technicians
→ Filters: Near branch, real reviews, fast ETA
→ 3 candidates shortlisted
[10:12:44] AGENT_DECISION():
→ Selected Vendor ID: svc-f81c2***
→ Criteria: ⭐️ 4.9 rating, ETA 1h, WhatsApp available
[10:13:09] WHATSAPP_OUTREACH():
→ Agreed on emergency visit within 60–70 minutes
→ Pre-approved diagnostics and minor repair
[10:18:33] CLIENT_COMMUNICATION_INITIATED():
→ Personalized outreach to affected clients
→ Language detected: 🇷🇺 / 🇰🇿
→ Tone: Empathic, transparent
[10:23:12] COMPENSATION_FLOW():
→ Issued loyalty bonuses for 5 affected clients
→ Custom offers: free service add-on, % discount
- Распознавание сочетанных жалоб (11 упоминаний «жара» за 40 мин)
- Вывод: «Не совпадение → сбой системы» (не статистика, а причинно-следственная связь)
[10:18:33] Параметры сообщений клиентам:
→ Language: Определен автоматически (RU/KZ)
→ Tone: "Empathic, transparent"
→ Instrument: WhatsApp (канал обратной связи клиента)
Большинство CRM лишь анализируют проблемы. Наш ИИ их решает. Вот что изменилось:
| Параметр | Традиционные CRM | Наш ИИ-автопилот |
| Реакция на форс-мажор | Человек → 3–8 часов | Автономно → 15–30 мин |
| Поиск решений | Ручной гуглинг, звонки | Парсинг сети + переговоры |
| Экономия для бизнеса | Потеря клиентов + штрафы | Сохранение лояльности + минимизация простоев |
Автопилот ≠ чат-бот. Это:
- Кризис-менеджер с реакцией 00:10:03 (от триггера до первого решения)
- Переговорщик с критериями "рейтинг 4.9 + WhatsApp"
- Финансовый аналитик, предавторизировавший ремонт
Кейс показал и уязвимости:
- А если ИИ ошибется? Например, выберет мошенников или закроет салон на 3 дня без причин.
- Этическая дилемма: Стоит ли предупреждать, что клиент общается с ИИ? Пока мы говорим «нет» — если это не влияет на результат.
- Ошибка тона: А если ИИ отправит формальный ответ в эмоциональный отзыв?
- Злоупотребление доверием: Клиенты не должны чувствовать обман.
Наш подход:
Автономность — не самоцель. ИИ должен:
- Действовать в рамках «разрешенного сценария» (например, тратить до Z KZT без подтверждения).
- Всегда оставлять человеку право вето.
Наши выводы:
Система всегда имитирует человеческое общение, но:
- Пишет только в деловом/нейтральном стиле;
- Не использует «креативные» ответы без одобрения;
- Фиксирует все действия в логах для прозрачности.
- Для малого бизнеса: ИИ становится «кризис-менеджером», пока владелец занят стратегией.
- Для стартапов: Гибридные системы (анализ + действие) — новый тренд.
- Для сферы услуг: Автономные решения сокращают потери на 40–60% (наши предварительные расчеты).
Мы не планировали, чтобы ИИ закрывал салоны и искал мастеров. Но именно это сделало его незаменимым. Теперь мы развиваем два направления:
- Безопасная автономность: ИИ действует быстро, но в рамках «коридора доверия».
- ИИ как партнер: Система не заменяет человека — она берет на себя рутину ЧП.
Философия в одном предложении:
«Хорошая CRM предупредит о пожаре. Наша — потушит его, пока вы едете в офис».
«Это же опасно!» — возможно.
«Клиенты не примут!» — но 85% из пострадавших в этом кейсе остались лояльны.
«Фантастика!» — нет, это уже работает в Казахстане.
Мы пока не раскрываем все данные кейса, так как проект находится в «стелс-режиме» — но готовы продемонстрировать результаты в персональных презентациях для заинтересованных партнеров.
Философия в одном логе:
[12:03:00] "Справились. Репутация в безопасности. Все под контролем."
