{ "ru": { "skip_main": "К основному содержимому", "back_to_top": "Наверх", "nav_cycle": "Как работает", "nav_ask": "Спросите Pragma", "nav_noerp": "Не ERP", "nav_contours": "Старт", "nav_agents": "Агенты", "nav_effect": "Эффект", "nav_pilot_first": "Первый пилот", "nav_safe": "Контроль", "nav_pilot": "Обсудить пилот", "nav_login": "Войти", "lang_aria": "Язык", "lang_ru": "RU", "lang_en": "EN", "cookie_text": "Мы не подключаем сторонние аналитические cookies. Нажимая «Понятно», вы сохраняете выбор.", "cookie_ok": "Понятно", "hero_badge": "AI-операционный слой для HoReCa", "hero_h1": "Вы управляете — или наблюдаете?", "hero_sub": "Дашборд показывает, что конверсия упала. Pragma показывает, почему — и что сделать сейчас. AI-операционный слой для отелей, санаториев и ресторанных комплексов: превращает события в сигналы, сигналы — в подтверждённые человеком действия, действия — в результат, измеренный в деньгах. Работает поверх ваших систем — PMS, POS, CRM, 1С, задачи, коммуникации, звонки, кухонные чек-листы и IoT. Не заменяет их.", "morning_label": "Утренний экран", "morning_h2": "Что Pragma показывает управляющему каждое утро", "morning_intro": "Один экран вместо разрозненных отчётов из PMS, POS и мессенджеров. Конкретные сигналы, потенциал в деньгах и кнопки действия — а не пять вкладок и пятая чашка кофе.", "morning_card_title": "Сегодня 09:00 · отель X · ночная смена", "morning_section_title": "3 риска требуют решения", "morning_risk1_amount": "потенциал 42 000 ₽", "morning_risk1": "Бронь на выходные: гость ушёл без альтернативной даты", "morning_risk2_amount": "заезд в 14:00", "morning_risk2": "SLA уборки 304-го номера просрочен на 18 мин", "morning_risk3_amount": "2-й повтор", "morning_risk3": "Жалоба на завтрак от того же гостя", "morning_stats": "8 задач закрыты за ночь · 2 эскалированы · 0 нарушений регламентов", "morning_cta1": "Открыть Decision Card", "morning_cta2": "Все сигналы", "morning_disclaimer": "Пример сигналов первого пилота. Конкретные цифры публикуются только с согласия клиента.", "impact_trace_label": "Полный след Impact ID #UA-00421", "impact_trace_1": "13:42 · 📞 Звонок гостя (PMS-event 9821)", "impact_trace_2": "13:43 · ⚠️ Сигнал «упущенный booking intent», confidence 0.87", "impact_trace_3": "13:44 · 🤖 Рекомендация: follow-up + 3 альтернативные даты", "impact_trace_4": "13:51 · 👤 Алексей М. подтвердил, выбрал «follow-up»", "impact_trace_5": "14:30 · ✅ Гость связался, забронировал 2 ночи", "impact_trace_6": "15:00 · 💰 ΔRevenue +21 000 ₽ зачтено объекту", "dc_label": "Decision Card", "dc_h2_a": "Карточка решения", "dc_h2_b": "как AI попадает на экран менеджера", "dc_intro": "Когда сигнал требует решения по деньгам, гостям или персоналу, AI не делает ничего сам. Он показывает руководителю карточку с источником, оценкой потерь, рекомендацией и понятным набором кнопок. Один интерфейс — для звонков, жалоб, SLA-просрочек, штрафов, кадровых сигналов.", "dc_card_signal_id": "Сигнал #UA-00421", "dc_card_status": "Ожидает решения", "dc_card_meta": "Источник: звонок 13:42 · Алексей М., менеджер брони", "dc_card_finding_label": "Что нашёл AI", "dc_card_finding": "Гость спросил номер на выходные. Альтернативные даты не предложили, follow-up не запланирован.", "dc_card_loss_label": "Оценка упущенной выручки", "dc_card_loss": "~42 000 ₽ (2 ночи × средний тариф объекта)", "dc_card_reco_label": "Рекомендация", "dc_card_reco": "Follow-up до 18:00 + сценарий из 3 альтернативных дат · черновик сообщения сгенерирован", "dc_card_confidence_rest": "· опирается на 412 разрешённых случаев", "dc_btn_create_task": "Создать задачу", "dc_btn_assign": "Назначить менеджеру", "dc_btn_edit": "Изменить рекомендацию", "dc_btn_reject": "Отклонить с причиной", "dc_after_label": "Что произойдёт после нажатия", "dc_after": "Действие получает Impact ID, попадает в Frontline App исполнителю, фиксируется в audit-trail. Через 30 / 60 / 90 дней эффект сверяется с baseline в Impact Report.", "dc_oneliner": "Один и тот же тип карточки — для звонка, жалобы гостя, штрафа, эскалации задачи, кадрового сигнала. Менеджер учится одному интерфейсу, а не пяти.", "ask_label": "Спросите Pragma", "ask_h2_a": "Pragma сама приносит решения.", "ask_h2_b": "А вы можете спросить её напрямую.", "ask_intro": "Утренний экран и Decision Card — это режим «push»: система сама замечает риск и выносит его на ваш экран. Но управляющему нужен и обратный ход — спросить самому. Поэтому у операционного слоя есть второй режим — «pull»: строка, в которой вы задаёте вопрос обычными словами по всем подключённым данным сразу — PMS, POS, CRM, Яндекс.Директ, финансы, задачи, звонки.", "ask_field_placeholder": "Спросите Pragma о чём угодно по вашим объектам…", "ask_field_hint": "Например: «Где за неделю просела загрузка и почему?» · «Сколько прямых броней против OTA по объектам?» · «Какие кампании в Директе тратят бюджет впустую?»", "ask_q_example": "Почему у «Морского» упала выручка на прошлой неделе?", "ask_a_label": "Ответ Pragma", "ask_a_headline": "−180 000 ₽ за неделю · «Морской»", "ask_a_body": "Основной вклад — ≈7 упущенных follow-up по броням и просадка прямых продаж против OTA. Сводка собрана из PMS, CRM и звонков отдела бронирования.", "ask_prov_label": "Откуда ответ", "ask_prov_1": "PMS Shelter · загрузка и тариф", "ask_prov_2": "CRM amoCRM · воронка и follow-up", "ask_prov_3": "Звонки · потерянные брони", "ask_conf_label": "Confidence", "ask_conf_value": "0.83 · 3 источника, неделя", "ask_action_btn": "Поставить задачу управляющему", "ask_card_caption": "Ответ приходит не как текст в чате, а как карточка решения: число или график, источники данных, оценка уверенности и кнопка действия — то же качество, что у сигналов, которые Pragma приносит сама.", "ask_p1_title": "Не «ещё один чат-бот»", "ask_p1_desc": "Ответ — это поток решений с провенансом и confidence, а не переписка. Если данных нет, Pragma честно говорит «нет данных», а не выдумывает цифру.", "ask_p2_title": "По всем интеграциям сразу", "ask_p2_desc": "Один вопрос проходит по PMS, POS, CRM, Яндекс.Директу, финансам, задачам и звонкам — там, где раньше нужно было открыть пять систем и свести вручную.", "ask_p3_title": "AI предлагает — человек контролирует", "ask_p3_desc": "Любое действие из ответа — задача, follow-up, изменение — уходит через ваше подтверждение и получает Impact ID. Те же гарантии, что и в режиме push.", "ask_p4_title": "Данные в вашем контуре", "ask_p4_desc": "Вопросы идут по вашим данным в вашем периметре, с минимизацией ПДн. Ничего не уходит третьим сторонам.", "ask_status": "Свободные вопросы по всем данным — возможность операционного слоя Pragma, которую мы разворачиваем на ассистенте сейчас. На пилоте показываем её на ваших данных и согласованном наборе источников.", "panels_label": "Панели продукта", "panels_h2_a": "Видно, где теряется выручка", "panels_h2_b": "— и почему цифре можно верить", "panels_intro": "Не ещё один дашборд, который персонал забросит. Живой сценарий: сигнал с передовой → ваше решение → результат с доказательством. Нажмите шаги — пройдите путь сами.", "panels_tab_mgr": "Что требует решения сегодня", "panels_tab_exe": "Моя смена и доказательства", "panels_tab_own": "Картина по объектам", "panels_btn_prev": "Назад", "panels_btn_next": "Дальше →", "panels_clarity_q": "Понятно, что делает экран?", "panels_clarity_thanks": "Спасибо — учтём.", "panels_mgr_intro": "Экран, который управляющий открывает первым: не список всех данных, а то, что прямо сейчас стоит денег и ждёт одного решения.", "panels_mgr_src": "Источник: жалоба гостя · стол 14 · 19:42", "panels_mgr_headline": "Остыло горячее, гость недоволен", "panels_mgr_row_where": "Где", "panels_mgr_row_where_v": "Зал · стол 14", "panels_mgr_row_risk": "Под угрозой", "panels_mgr_row_risk_v": "−4 800 ₽", "panels_mgr_ai_tag": "Рекомендация Pragma", "panels_mgr_ai_text": "Компенсировать блюдо и предложить десерт за счёт заведения — гость остаётся, отзыв не уходит.", "panels_mgr_act_headline": "Одно решение — одна кнопка", "panels_mgr_btn": "Компенсировать", "panels_mgr_done_headline": "Решено за 40 секунд", "panels_mgr_res_guest": "Гость", "panels_mgr_res_guest_v": "удержан", "panels_mgr_res_loss": "Потери", "panels_mgr_res_loss_v": "−4 800 ₽ предотвращены", "panels_mgr_res_audit": "Запись", "panels_mgr_res_audit_v": "в аудит-трейл", "panels_mgr_note0_t": "Шаг 1 · Пришёл сигнал.", "panels_mgr_note0_b": " Pragma собрала жалобу с источником, оценила ущерб и предложила, что делать.", "panels_mgr_note1_t": "Шаг 2 · Ваше действие.", "panels_mgr_note1_b": " Управляющий нажимает одну кнопку — «Компенсировать». Без совещаний и переписок.", "panels_mgr_note2_t": "Шаг 3 · Результат.", "panels_mgr_note2_b": " Гость удержан, потери предотвращены, решение записано в историю. Вот что показывает экран в итоге.", "panels_mgr_out1": "За одну смену так ловят потери, которые иначе ушли бы незаметно", "panels_mgr_out2": "Решение — за 40 секунд, без совещаний и переписок", "panels_mgr_out3": "Каждое действие остаётся в истории — видно, кто и почему решил", "panels_exe_intro": "Экран сотрудника на смене: ровно то, что нужно сделать сейчас, и кнопка, чтобы подтвердить фото — в два касания.", "panels_exe_user": "Ирина М. · смена 14:00–22:00", "panels_exe_section": "Сейчас на смене", "panels_exe_task": "Подготовить номер 304", "panels_exe_task_meta": "До 13:50 · нужно фото готового номера", "panels_exe_btn_photo": "📷 Снять фото", "panels_exe_cam_section": "Камера · номер 304", "panels_exe_cam_live": "LIVE", "panels_exe_cam_hint": "Фото делается в приложении — старое из галереи не подойдёт.", "panels_exe_sent_title": "Отправлено на проверку", "panels_exe_sent_meta": "Руководитель подтвердит — задача закроется.", "panels_exe_note0_t": "Шаг 1 · Задача на смену.", "panels_exe_note0_b": " Никаких пяти приложений — только то, что сделать сейчас и до какого времени.", "panels_exe_note1_t": "Шаг 2 · Съёмка в приложении.", "panels_exe_note1_b": " Фото делается прямо в Pragma — старое из галереи подставить нельзя.", "panels_exe_note2_t": "Шаг 3 · Отправлено руководителю.", "panels_exe_note2_b": " Работа уйдёт на проверку и закроется только после подтверждения. Вот что показывает экран в итоге.", "panels_exe_out1": "Доказательство — свежее фото из приложения, а не старое из галереи", "panels_exe_out2": "Сотруднику — два касания, без обучения новой системе", "panels_exe_out3": "Руководитель видит подтверждённую работу, а не «вроде сделали»", "panels_own_intro": "Ваш экран: где по всем объектам теряется выручка — и почему цифре можно верить. Данные внизу заносит смена, а не вы вручную.", "panels_own_url": "app.pragma · портфель", "panels_own_src": "Сводка · 3 объекта · неделя", "panels_own_headline": "Видно, где теряется выручка — и откуда взялась цифра", "panels_own_o1": "«Центральный»", "panels_own_o1_v": "в норме", "panels_own_o2": "«Приморский»", "panels_own_o2_v": "в норме", "panels_own_o3": "«Морской»", "panels_own_o3_v": "−180 000 ₽ за неделю", "panels_own_proof_h": "Откуда −180 000 ₽:", "panels_own_proof_1": "зафиксировали сотрудники на сменах", "panels_own_proof_2": "подтвердил управляющий", "panels_own_proof_3": "свела Pragma", "panels_own_ai_tag": "Вывод Pragma", "panels_own_ai_text": "«Морской» — это ≈7 упущенных броней за неделю по среднему тарифу. Сколько таких у вас? Посчитаем на ваших объектах и тарифах.", "panels_own_act_headline": "Один объект — одно действие", "panels_own_btn": "Поставить задачу управляющему", "panels_own_done_headline": "Делегировано за 30 секунд", "panels_own_res_who": "Кому", "panels_own_res_who_v": "управляющий «Морского»", "panels_own_res_due": "Срок", "panels_own_res_due_v": "до завтра, 12:00", "panels_own_res_ctl": "Контроль", "panels_own_res_ctl_v": "в недельной сводке + аудит", "panels_own_note0_t": "Шаг 1 · Где теряется выручка.", "panels_own_note0_b": " Цифре можно верить: внизу её занесла смена, подтвердил управляющий — Pragma только свела. Дальше — одно действие.", "panels_own_note1_t": "Шаг 2 · Одно действие.", "panels_own_note1_b": " Не нужно звонить и разбираться вручную — задача управляющему ставится в один клик, со сроком.", "panels_own_note2_t": "Шаг 3 · Под контролем.", "panels_own_note2_b": " Задача ушла со сроком и попадёт в недельную сводку — видно, выполнили или нет.", "panels_own_out1": "Все объекты — на одном экране, без ручного сбора отчётов", "panels_own_out2": "Аномалия видна сразу, а не в конце месяца", "panels_own_out3": "Задача уходит со сроком и остаётся в истории — видно, выполнили или нет", "panels_cta_note": "Это три экрана из продукта. Остальное проще показать на ваших данных, чем описать.", "panels_cta_btn": "Персональное демо реального продукта", "proof_label": "Доказательная методика", "proof_h2_a": "Как Pragma", "proof_h2_b": "доказывает эффект", "proof_intro": "Pragma — это не презентация. Это четырёхшаговый фреймворк, в конце которого вы получаете не интерфейс, а отчёт с измеримой дельтой по согласованным метрикам.", "proof_step1_num": "1", "proof_step1_title": "Baseline", "proof_step1_when": "3–5 дней", "proof_step1_desc": "Согласуем список метрик и фиксируем их текущие значения по объекту: SLA задач, time-to-first-action (время до первого действия), потерянные follow-up, выполнение регламентов, RevPAR и др. Без этого замера остальные шаги бессмысленны.", "proof_step2_num": "2", "proof_step2_title": "Shadow Mode", "proof_step2_when": "7–10 дней", "proof_step2_desc": "Pragma наблюдает и формирует сигналы, но не запускает никаких действий. Сравниваем, что AI увидел, против того, что увидел персонал. Здесь мы калибруем confidence и отсекаем шум.", "proof_step3_num": "3", "proof_step3_title": "Recommendation Mode", "proof_step3_when": "14–20 дней", "proof_step3_desc": "AI предлагает действия. Менеджер подтверждает, редактирует или отклоняет каждое. Каждое решение получает Impact ID. Override rate — отдельная метрика: показывает, насколько часто человек не согласен с AI.", "proof_step4_num": "4", "proof_step4_title": "Impact Report", "proof_step4_when": "30 / 60 / 90 дней", "proof_step4_desc": "Сводный отчёт по изменению baseline-метрик. Не «нравится / не нравится», а количественная разница, разнесённая по сигналам, с цепочкой рекомендация → подтверждение → действие → результат.", "report_label": "Пример Impact Report · 90 дней", "report_disclaimer": "Поля X / Y — placeholders. Конкретные дельты фиксируются на baseline вашего объекта и публикуются только с письменного согласия клиента.", "report_col_metric": "Метрика", "report_col_baseline": "Baseline", "report_col_after": "На 90 день", "report_col_delta": "Δ", "report_m1": "Time-to-first-action по жалобам гостей", "report_m1_b": "X мин", "report_m1_a": "Y мин", "report_m1_d": "−Z%", "report_m2": "Доля задач, закрытых в SLA", "report_m2_b": "X%", "report_m2_a": "Y%", "report_m2_d": "+Z пп.", "report_m3": "Потерянные follow-up брони", "report_m3_b": "X/нед", "report_m3_a": "Y/нед", "report_m3_d": "−Z%", "report_m4": "Повторные жалобы (по теме)", "report_m4_b": "X/мес", "report_m4_a": "Y/мес", "report_m4_d": "−Z%", "report_m5": "% сотрудников, прошедших регламентные тесты", "report_m5_b": "X%", "report_m5_a": "Y%", "report_m5_d": "+Z пп.", "report_m6": "Override rate (AI ↔ менеджер)", "report_m6_b": "—", "report_m6_a": "X%", "report_m6_d": "целевой коридор", "report_override_note": "Override rate — дисциплинарная метрика самого AI. Слишком низкий процент означает, что менеджеры подтверждают всё без чтения; слишком высокий — что рекомендации не попадают в реальность. У зрелого пилота override rate стабилизируется в осмысленном коридоре, и это сигнал, что обе стороны контура работают.", "proof_oneliner": "Мы не обещаем гарантированный рост. Мы обещаем измеримое сравнение «до и после» по согласованным с вами метрикам — и берём на себя обязательство показать его в течение 90 дней.", "conv_compliance_note": "Запись и анализ звонков выполняются на стороне ваших систем телефонии, на основании согласия гостя и в рамках вашей политики обработки персональных данных. Pragma не записывает звонки самостоятельно и не хранит аудио вне периметра объекта.", "hyg_label": "Модуль", "hyg_h2": "Pragma Hygiene Intelligence: кухня и склад как источник операционных рисков", "hyg_sub": "Не отдельный HACCP-журнал, а санитарный risk layer внутри Pragma Command Center.", "hyg_intro": "Pragma Hygiene Intelligence связывает POS, 1С/склад, чек-листы, фото-доказательства и IoT-датчики в единый контур контроля кухни и хранения. Система не просто фиксирует температуру или факт уборки. Она определяет риск, предлагает корректирующее действие, назначает ответственного, требует доказательство выполнения и сохраняет результат в Impact ID.", "hyg_c1_title": "Холодильный контур", "hyg_c1_desc": "Температурные отклонения, длительное открытие дверей, ручная проверка щупом, риск списаний и задача ответственному.", "hyg_c2_title": "Санитарные чек-листы", "hyg_c2_desc": "Открытие и закрытие смены, уборка зон, дезинфекция, маркировка, товарное соседство, фото-подтверждения.", "hyg_c3_title": "Сроки и склад", "hyg_c3_desc": "Партии, остатки, сроки годности, риск списаний, связь с продажами и закупками.", "hyg_c4_title": "Audit Pack", "hyg_c4_desc": "Температурные журналы, чек-листы, инциденты, корректирующие действия и доказательства для внутренней или внешней проверки.", "hyg_status": "Roadmap · пилотный контур для ресторанов, кухонь, санаториев и SPA-отелей.", "risk_label": "Модуль", "risk_h2": "Pragma Risk Intelligence: где бизнес теряет деньги — раньше, чем это увидит отчёт", "risk_sub": "Не «ИБ-надстройка», а слой контроля денег внутри Pragma Command Center.", "risk_intro": "Pragma Risk Intelligence ищет финансовые, операционные и управленческие аномалии в данных PMS, POS, CRM и 1С, превращает их в сигналы с оценкой потерь в рублях, объясняет причину и выводит руководителю Decision Card с доказательствами. AI не «ищет откаты» сам и ничего не исполняет: он показывает аномалию, собирает доказательства и передаёт решение человеку.", "risk_c1_title": "План-факт аномалии", "risk_c1_desc": "Резкое отклонение выручки, рост food cost и labor cost, падение RevPAR, несоответствие загрузки и выручки — на действующих план-факт порогах.", "risk_c2_title": "Подозрительные закупки", "risk_c2_desc": "Цены выше медианных, дробление платежей под лимит согласования, повторяющиеся суммы, рост закупок без роста выручки, закупки в обход регламента.", "risk_c3_title": "Контрагенты и 1С", "risk_c3_desc": "Риск-досье поставщика, повторяющиеся ИНН и банковские реквизиты, скрытые связи, подозрительная смена реквизитов, новые контрагенты с быстрым ростом оборота.", "risk_c4_title": "Операционные злоупотребления", "risk_c4_desc": "Скидки без основания, возвраты и отмены заказов, ручные корректировки чека, списания, операции в ночную смену и действия вне нормы.", "risk_c5_title": "AI-аудитор документов", "risk_c5_desc": "OCR договоров, счетов и актов, извлечение реквизитов, сверка «договор ↔ счёт ↔ акт», поиск несоответствий и объяснение риска цитатами из самих документов.", "risk_status": "Каждый риск-сигнал проходит через правила и подтверждение человека — никогда напрямую в штраф. Контур разворачивается по мере подключения ваших источников: 1С, POS, документы.", "hero_diag_l2": "Операционный контур Pragma", "hero_diag_m1": "Меньше ручного контроля", "hero_diag_m2": "Быстрее реакция", "hero_diag_m3": "Прозрачность исполнения", "hero_diag_m4": "Измеримый эффект", "hero_esai_legend": "E · S · A · I — Events → Signals → Actions → Intelligence: от сырых событий до управляемых действий и обучения.", "hero_cta_p": "Запустить пилот Pragma", "hero_cta_s": "Посмотреть, как это работает", "hero_cta_deck": "Скачать обзор (PDF)", "hero_cta_calls": "Проверить 50 звонков на потерянные бронирования", "hero_reassure": "Не заменяет PMS, POS, CRM или 1С — работает поверх них как AI-слой управления действиями.", "hero_limit": "Только 3 объекта принимаем на пилот до конца 2026 года. Пилот 30–45 дней, частично бесплатно.", "prob_label": "Где теряется управление", "prob_h2_a": "Ваш отель уже цифровой.", "prob_h2_b": "Управление — всё ещё ручное.", "prob_p1": "Брони — в PMS", "prob_p2": "Выручка — в POS", "prob_p3": "Лиды — в CRM", "prob_p4": "Финансы — в 1С", "prob_p5": "Задачи и поручения — в мессенджерах", "prob_p6": "Жалобы гостей — в разговорах", "prob_p7": "Контроль — в голове руководителя", "prob_p8": "Санитарные журналы, кухня и склад — в бумаге, Excel или мессенджерах", "prob_conclusion": "Данные есть. Но дашборд показывает температуру, а не диагноз: «конверсия просела» — это результат, а причина живёт внутри конкретного разговора, смены, процесса. «Подтянуть» — не действие. Единого слоя, который превращает цифру в подтверждённое действие и измеримый результат, — нет. Руководитель узнаёт о проблеме не раньше гостя.", "prob_hygiene_note": "Когда температура, уборка, маркировка, сроки годности и списания живут отдельно от POS, 1С и задач, управляющий видит нарушение слишком поздно. Pragma превращает эти события в сигналы и действия внутри общего операционного контура.", "noerp_h2_a": "Pragma не заменяет ваши системы.", "noerp_h2_b": "Она заставляет их работать как единый контур.", "noerp_lead": "Shelter, R-Keeper, amoCRM, 1C и другие системы хранят данные и закрывают свои участки. Pragma связывает их с задачами, регламентами, персоналом и управленческими действиями. Владелец видит не разрозненные отчёты, а понятные сигналы и действия.", "noerp_card_pms": "PMS показывает бронирования — Pragma видит риск потери выручки.", "noerp_card_pos": "POS показывает чеки — Pragma видит падение среднего чека или списания.", "noerp_card_crm": "CRM показывает лиды — Pragma видит потерянные обращения и follow-up.", "noerp_card_1c": "1C показывает финансы — Pragma видит отклонения и кассовые риски.", "noerp_card_tasks": "Задачи показывают исполнение — Pragma видит блокеры, просрочки и повторяемые сбои.", "noerp_card_calls": "Телефония и мессенджеры хранят разговоры — Pragma видит потерянные брони, причины отказов и слабый follow-up.", "noerp_partial": "частично", "noerp_chip_erp": "Учёт — фиксирует", "noerp_chip_bi": "BI — показывает", "noerp_chip_crm": "CRM — продаёт", "noerp_chip_pragma": "Pragma — действует", "noerp_col_feat": "Возможность", "noerp_col_erp": "Учёт / ERP", "noerp_col_bi": "BI", "noerp_col_crm": "CRM", "noerp_col_pragma": "Pragma", "noerp_r1": "Сквозной операционный контур", "noerp_r2": "Задачи и эскалации из сигналов", "noerp_r3": "Трассировка ответственности", "noerp_r4": "Работает между системами", "noerp_r5": "Без замены PMS/POS/CRM", "noerp_r6": "Агенты и сценарии действий", "noerp_r7": "Аудит и подтверждения", "noerp_scen_title": "Пример: смена номера", "noerp_scen_1": "Учёт: выезд гостя зафиксирован", "noerp_scen_2": "BI: сводка будет завтра", "noerp_scen_3": "Pragma: задача горничной → контроль SLA → заезд без ожидания", "contours_label": "Внедрение", "contours_h2": "С чего начинается внедрение", "contour_1_title": "Operations Control", "contour_1_desc": "Задачи, блокеры, просрочки, эскалации, контроль исполнения.", "contour_2_title": "Guest Experience", "contour_2_desc": "Жалобы, запросы гостей, скорость реакции, сервисные сценарии, повторные обращения.", "contour_3_title": "Revenue & Occupancy", "contour_3_desc": "Загрузка, upsell, потерянные лиды, рекламные сигналы, выручка на гостя.", "contour_4_title": "HRM & Regulations", "contour_4_desc": "Смены, нагрузка, регламенты, тестирование знаний, дисциплина исполнения.", "contour_5_title": "Food Safety & Loss Prevention", "contour_5_desc": "Температурные отклонения, санитарные чек-листы, сроки годности, риск списаний, фото-доказательства, Audit Pack.", "contour_ad_label": "Из практики аудита", "contour_ad_note": "По нашему опыту аудита контекстной рекламы значительная доля бюджета — нередко до трети и больше — уходит на нерелевантный трафик и перехват по брендам конкурентов с отдачей, близкой к нулю. Контур Revenue & Occupancy ловит это сигналом — а не вы в конце квартала.", "examples_h2_a": "Пять примеров:", "examples_h2_b": "событие → действие.", "examples_intro": "Один и тот же цикл в ресторане, в отеле, в HR и бронировании — без лишней техники в интерфейсе.", "hiw_tab1": "Ресторан", "hiw_tab1_e": "Событие: отклонение по себестоимости в отчёте POS", "hiw_tab1_s": "Сигнал: выход за порог по категории", "hiw_tab1_a": "Действие: задача шефу — проверить закупку и списания", "hiw_tab1_i": "Итог: сигнал закрыт, причина зафиксирована для следующего цикла", "hiw_tab2": "Отель", "hiw_tab2_e": "Событие: выезд гостя в PMS", "hiw_tab2_s": "Сигнал: окно уборки под давлением", "hiw_tab2_a": "Действие: задача горничной и таймер эскалации", "hiw_tab2_i": "Итог: заезд следующего гостя без срыва SLA", "hiw_tab3": "Персонал", "hiw_tab3_e": "Событие: новый сотрудник в контуре", "hiw_tab3_s": "Сигнал: незакрытые регламенты и тесты", "hiw_tab3_a": "Действие: цепочка обучения и допуска", "hiw_tab3_i": "Итог: понятный статус готовности к сменам", "hiw_tab4": "Бронирование", "hiw_tab4_e": "Событие: гость позвонил и спросил номер на выходные", "hiw_tab4_s": "Сигнал: гость готов бронировать, альтернативную дату не предложили", "hiw_tab4_a": "Действие: задача менеджеру и подготовленный follow-up", "hiw_tab4_i": "Итог: контакт с гостем зафиксирован; причины отказов обновлены для отдела бронирования", "hiw_tab5": "Кухня", "hiw_tab5_e": "Датчик холодильника фиксирует отклонение температуры; чек-лист закрытия смены не подтверждён", "hiw_tab5_s": "Pragma определяет риск списания и санитарного нарушения, проверяет контекст смены, складские остатки и повторяемость проблемы", "hiw_tab5_a": "Создаёт задачу су-шефу, требует ручную проверку щупом и фото, запускает эскалацию при просрочке", "hiw_tab5_i": "Фиксирует корректирующее действие, связывает его с партией, сменой и Impact ID; повторная проблема попадает в Risk Memory", "esai_h2_a": "E / S / A / I", "esai_h2_b": "четыре опоры контура", "esai_intro": "Сокращения на схеме — не маркетинг, а рабочая логика: что вошло, что важно, что сделали, что измерили.", "esai_e_title": "E — Events", "esai_e_desc": "События из PMS, POS, CRM, 1С, задач, мессенджеров, отзывов, звонков и диалогов гостей, обращений и операционных процессов.", "esai_s_title": "S — Signals", "esai_s_desc": "Отклонения, риски, просрочки, жалобы, просадка выручки, блокеры.", "esai_a_title": "A — Actions", "esai_a_desc": "Задачи, уведомления, эскалации, рекомендации, рекламные действия, проверки.", "esai_i_title": "I — Intelligence", "esai_i_desc": "Измерение результата, learning loop, улучшение будущих решений.", "esai_bridge": "Наблюдение — это цифры без ответа. Управление — это действие с доказанным эффектом. Pragma превращает событие в сигнал, сигнал — в решение, решение — в подтверждённое человеком действие, а действие — в измеримый результат.", "cycle_label": "Цикл продукта", "cycle_h2": "Как Pragma управляет операционной реальностью", "cycle_intro": "Цепочка, которую мы закрепляем на пилоте: Event → Signal → Decision → Action → Outcome → Learning.", "cycle_1_title": "Событие", "cycle_1_desc": "Гость заселился, задача просрочена, выручка упала, жалоба появилась, сотрудник не выполнил регламент.", "cycle_2_title": "Сигнал", "cycle_2_desc": "Система определяет, что событие важно: это риск, потеря, блокер или возможность для роста.", "cycle_3_title": "Решение", "cycle_3_desc": "Decision Engine и агенты выбирают безопасное действие с учётом правил, контекста и прошлых результатов.", "cycle_4_title": "Действие", "cycle_4_desc": "Pragma создаёт задачу, отправляет уведомление, запускает эскалацию, предлагает upsell или готовит управленческое решение.", "cycle_5_title": "Результат", "cycle_5_desc": "Система измеряет, что изменилось после действия: SLA, выручка, жалобы, загрузка, дисциплина, повторяемость проблем.", "cycle_6_title": "Обучение", "cycle_6_desc": "Успешные действия усиливаются, слабые сценарии уходят в пересмотр. Контур становится точнее.", "cycle_example_label": "Пример на пилоте", "cycle_example_aria": "Пример цикла на звонке в отдел бронирования", "cycle_example_title": "Звонок в отдел бронирования", "cycle_ex_1": "Гость позвонил и спросил номер на выходные.", "cycle_ex_2": "AI понял, что гость был готов бронировать, но ему не предложили альтернативную дату.", "cycle_ex_3": "Pragma оценила риск потерянной брони и потенциальную выручку.", "cycle_ex_4": "Система создала задачу менеджеру и подготовила follow-up.", "cycle_ex_5": "Менеджер связался с гостем, результат зафиксирован.", "cycle_ex_6": "Pragma обновила причины отказов и рекомендации для отдела бронирования.", "cycle_ex_caption": "Пример на пилоте · звонок в отдел бронирования", "cycle_sync_1": "Гость позвонил и спросил номер на выходные.", "cycle_sync_2": "AI понял: гость был готов бронировать, но альтернативную дату не предложили.", "cycle_sync_3": "Pragma оценила риск потерянной брони и потенциальную выручку.", "cycle_sync_4": "Система создала задачу менеджеру и подготовила follow-up.", "cycle_sync_5": "Менеджер связался с гостем, результат зафиксирован.", "cycle_sync_6": "Pragma обновила причины отказов и рекомендации для отдела бронирования.", "sources_label": "Источники", "sources_chips_aria": "Источники операционных сигналов", "sources_h2": "Источники операционных сигналов", "sources_intro": "Pragma не требует единой системы учёта. Каждый канал даёт события, которые превращаются в сигналы и действия.", "sources_calls_note": "Звонки гостей становятся ещё одним источником операционных сигналов: Pragma видит, где бронь была потеряна, почему гость отказался и какое действие нужно сделать.", "src_pms": "PMS", "src_pos": "POS", "src_crm": "CRM", "src_1c": "1С", "src_tasks": "Задачи", "src_messenger": "Мессенджеры", "src_reviews": "Отзывы", "src_appeals": "Обращения", "src_calls": "Звонки гостей", "src_dialogs": "Диалоги гостей", "src_kitchen": "Кухня", "src_storage": "Склад", "src_checklists": "Чек-листы", "src_iot": "IoT-датчики", "src_photo": "Фото-доказательства", "src_sanitary": "Санитарные регламенты", "sources_hygiene_note": "Кухня, склад и санитарные регламенты становятся ещё одним источником операционных сигналов: Pragma видит температурные отклонения, просроченные чек-листы, риск списаний, отсутствие доказательств и повторяющиеся нарушения — и превращает их в задачи, эскалации и Impact ID.", "conv_label": "Модуль", "conv_h2": "Conversation Intelligence: причину видно там, где она возникает — в разговоре с гостем", "conv_intro": "Pragma анализирует звонки и диалоги гостей, чтобы находить потерянные бронирования, причины отказов, неотработанные жалобы и ситуации, где нужен follow-up. AI не заменяет менеджера: он показывает сигнал, предлагает действие и передаёт его на подтверждение человеку.", "conv_c1_title": "Потерянные бронирования", "conv_c1_desc": "AI определяет звонки, где гость был готов забронировать, но ушёл без следующего шага.", "conv_c2_title": "Причины отказов", "conv_c2_desc": "Цена, нет нужных дат, не предложили альтернативу, слабое объяснение условий, нет follow-up.", "conv_c3_title": "Follow-up задачи", "conv_c3_desc": "Pragma создаёт задачу менеджеру и предлагает текст сообщения или сценарий повторного контакта.", "conv_c4_title": "Упущенная выручка", "conv_c4_desc": "Система оценивает потенциальные потери и показывает, кого можно вернуть.", "notdo_label": "Границы", "notdo_h2": "Что Pragma не делает", "notdo_lead": "Pragma не является PMS, POS, CRM, 1С, телефонией или контакт-центром. Она работает поверх этих систем и превращает события из них в управленческие действия.", "notdo_conv": "Conversation Intelligence не заменяет телефонию и не является call-center. Это модуль Pragma, который анализирует звонки и диалоги как источник операционных сигналов: потерянные бронирования, причины отказов, жалобы и follow-up задачи.", "hitl_label": "Контроль", "hitl_h2": "AI предлагает. Человек подтверждает. Pragma фиксирует результат.", "hitl_intro": "На пилоте Pragma не выполняет критические действия автоматически. AI формирует сигнал и рекомендацию, менеджер подтверждает, редактирует или отклоняет действие, а система сохраняет историю решения и результат.", "hitl_t1_title": "Human-in-the-loop", "hitl_t1_desc": "Решения по гостям, деньгам и персоналу подтверждает человек.", "hitl_t2_title": "Audit trail", "hitl_t2_desc": "Каждое действие фиксируется: кто увидел, кто подтвердил, кто выполнил.", "hitl_t3_title": "Privacy-by-design", "hitl_t3_desc": "Записи и транскрипты обрабатываются по правилам доступа, хранения и согласия.", "uc_h2_a": "Три зоны внимания", "uc_h2_b": "для владельца и директоров", "uc_1_type": "Ресторанный комплекс", "uc_1_role": "Операционный директор", "uc_1_pain": "Просадки в зале видны поздно — между POS и управленческими задачами нет связки", "uc_1_kpi": "Меньше «слепых зон» в операционном дне", "uc_1_before": "Реакция на отклонения разрознена", "uc_1_after": "Сигнал превращается в задачу с владельцем", "uc_2_type": "SPA-отель", "uc_2_role": "Собственник / управляющий", "uc_2_pain": "Жалоба или инцидент всплывает в мессенджере раньше официального контура", "uc_2_kpi": "Быстрее доведение до ответственных", "uc_2_before": "История обращений не связана с задачами", "uc_2_after": "Единая цепочка реакции и контроль SLA", "uc_3_type": "Группа объектов", "uc_3_role": "Коммерческий директор", "uc_3_pain": "Лиды и маркетинг живут отдельно от загрузки и выручки на гостя", "uc_3_kpi": "Меньше потерянных follow-up", "uc_3_before": "Нет единого сигнала по воронке и загрузке", "uc_3_after": "Сигналы и действия в одном контуре", "uc_before_label": "Без контура", "uc_after_label": "С Pragma", "meas_label": "Пилот", "meas_h2": "Pragma должна доказывать эффект, а не просто работать", "meas_intro": "Перед внедрением фиксируется baseline по объектам. После запуска Pragma измеряет изменение показателей через 30, 60 и 90 дней — без обещаний «автоматического роста», с прозрачной методикой.", "meas_card_1": "Задачи в SLA", "meas_card_1_hint": "Доля закрытых в срок", "meas_card_2": "Время реакции на инциденты", "meas_card_2_hint": "От сигнала до первого действия", "meas_card_3": "Лиды без ответа", "meas_card_3_hint": "Очередь и возврат в работу", "meas_card_4": "Upsell на гостя", "meas_card_4_hint": "Связка офферов и факта продаж", "meas_card_5": "Повторные жалобы", "meas_card_5_hint": "Темы и точки, где цикл рвётся", "meas_card_6": "Списания и возвраты", "meas_card_6_hint": "Сигналы из POS и кухни", "meas_card_7": "Загрузка и RevPAR", "meas_card_7_hint": "Согласованность с маркетингом", "meas_card_8": "Выполнение регламентов", "meas_card_8_hint": "Тесты, допуски, нарушения", "meas_card_9": "Температурные отклонения", "meas_card_9_hint": "Частота и время устранения", "meas_card_10": "Санитарные чек-листы", "meas_card_10_hint": "Доля выполненных в срок", "meas_card_11": "Повторные нарушения по зонам", "meas_card_11_hint": "Зоны с системными сбоями", "meas_card_12": "Риск списаний", "meas_card_12_hint": "Предотвращённые потери vs факт", "meas_impact_id": "Каждое действие получает Impact ID: рекомендация → подтверждение → выполнение → результат.", "meas_disclaimer": "Конкретные дельты задаёт пилот на ваших данных; мы не публикуем чужие кейсы и обещанные проценты роста.", "agents_label": "Агенты", "agents_h2_a": "Агентный слой", "agents_h2_b": "Pragma", "agents_intro": "Ниже — целевой набор первого контура: ядро продукта поддерживает задачи, сигналы и контроль исполнения; специализированные агенты наращиваются по мере внедрения интеграций.", "agent_ops_name": "Operations Agent", "agent_ops_role": "Превращает сигналы из систем, задач и коммуникаций в понятные действия для команды.", "agent_ops_note": "Первый контур: поддерживается логикой задач и эскалаций.", "agent_sig_name": "Signal Analyzer Agent", "agent_sig_role": "Анализирует SLA, отклонения и операционные сигналы; помогает отличать шум от риска.", "agent_sig_note": "Расширяется по мере подключения источников.", "agent_occ_name": "Occupancy Agent", "agent_occ_role": "Реагирует на загрузку, выручку и рекламные отклонения; предлагает безопасные действия.", "agent_occ_note": "Проектируется как контур для отельера; сценарии согласуются на пилоте.", "agent_gx_name": "Guest Experience Agent", "agent_gx_role": "Видит жалобы, обращения, отзывы и диалоги гостей, помогает быстрее создать задачу и закрыть проблему до негативного отзыва.", "agent_gx_note": "Первый контур: связка мессенджер ↔ задачи; NLP-обогащение по roadmap.", "agent_rev_name": "Revenue Agent", "agent_rev_role": "Находит потерянные лиды, слабый follow-up, упущенный upsell и потенциальную выручку в бронях, CRM и звонках гостей.", "agent_rev_note": "Рекомендации проходят через подтверждение; без автономных финансовых действий.", "agent_hy_name": "Hygiene Risk Agent", "agent_hy_role": "Видит сигналы кухни, склада, чек-листов и IoT-датчиков: температурные отклонения, просроченные проверки, риск списаний и отсутствие доказательств. Предлагает корректирующие действия, но не списывает продукты и не применяет санкции без подтверждения человека.", "agent_hy_note": "Roadmap · пилотный контур для ресторанов, кухонь, санаториев и SPA-отелей.", "arch_h2_a": "Как устроен контур", "arch_h2_b": "технически (коротко)", "arch_l1_title": "Источники", "arch_l1_items": "PMS · POS · CRM · 1С · задачи · мессенджеры · отзывы · звонки и диалоги → API, webhooks, выгрузки (поэтапно)", "arch_l2_title": "Слой событий", "arch_l2_items": "Нормализация, идемпотентность (один и тот же сигнал не задвоится), журнал входящих сигналов", "arch_l3_title": "Pragma Core", "arch_l3_items": "Сигналы → политики → задачи и уведомления → аудит", "arch_l4_title": "Интерфейсы", "arch_l4_items": "Веб-приложение · мобильный контур · API · дашборды", "arch_l5_title": "Инфраструктура", "arch_l5_items": "Развёртывание под вашим контролем; состав стека согласуется на пилоте", "arch_dep1_title": "VPS заказчика", "arch_dep1_desc": "Типовой старт пилота. Данные остаются в вашем периметре.", "arch_dep2_title": "Managed Cloud", "arch_dep2_desc": "По согласованию. Упрощённая эксплуатация.", "arch_dep3_title": "Private / On-Prem", "arch_dep3_desc": "Для корпоративных требований — отдельный контур.", "arch_pr1": "Human-in-the-loop", "arch_pr2": "Аудит действий", "arch_pr3": "Суверенитет данных", "arch_pr4": "Без замены PMS/POS", "roi_h2_a": "Оценка эффекта", "roi_h2_b": "на пилоте", "roi_col_pot": "Ориентир потенциала", "roi_col_pay": "Горизонт окупаемости", "roi_t1_label": "Малый формат", "roi_t1_pot": "По результатам baseline", "roi_t1_pay": "Индивидуально", "roi_t2_label": "Средняя группа", "roi_t2_pot": "По результатам baseline", "roi_t2_pay": "Индивидуально", "roi_t3_label": "Холдинг", "roi_t3_pot": "По результатам baseline", "roi_t3_pay": "Индивидуально", "roi_src1": "Меньше операционного хаоса", "roi_src2": "Возврат времени руководства", "roi_src3": "Снижение стоимости инцидентов", "roi_src4": "Дисциплина регламентов", "roi_method_title": "Методика", "roi_method_1": "Baseline: фиксируем показатели по согласованному списку", "roi_method_2": "Запуск контура задач и сигналов на выбранных объектах", "roi_method_3": "Срезы на 30 / 60 / 90 дней к baseline", "roi_method_4": "Отчёт пилота с выводами и решением о масштабировании", "roi_promise": "Мы не обещаем гарантированный рост выручки: фиксируем измеримые метрики до старта и честно сравниваем после.", "safe_label": "Контроль", "safe_h2": "Pragma не действует без человека", "safe_intro": "На старте пилота Pragma работает только в режиме наблюдения. Активные действия — только после вашего подтверждения.", "safe_g1": "Pragma не меняет цены и тарифы без подтверждения менеджера", "safe_g2": "Pragma не списывает деньги и не начисляет штрафы автоматически", "safe_g3": "Pragma не принимает кадровые решения без человека", "safe_g4": "Каждая рекомендация — на экране руководителя с объяснением причины", "safe_g5": "Любой тип рекомендаций можно отключить в любой момент", "safe_g6": "Ваши данные остаются в вашей инфраструктуре (self-hosted)", "safe_auto_title": "Автоматически", "safe_auto_1": "Уведомления и напоминания", "safe_auto_2": "Создание низкорисковых задач", "safe_auto_3": "Сбор статусов исполнения", "safe_auto_4": "Фиксация сигналов и признаков", "safe_auto_5": "Маршрутизация на ответственных по правилам", "safe_confirm_title": "Через подтверждение человека", "safe_confirm_1": "Штрафы и дисциплинарные последствия", "safe_confirm_2": "Изменение рекламного бюджета", "safe_confirm_3": "Финансовые проводки и платежи", "safe_confirm_4": "Критичные кадровые решения", "safe_confirm_5": "Действия с высоким операционным риском", "cta_h2_a": "Перестаньте наблюдать.", "cta_h2_b": "Начните управлять.", "cta_scarcity": "Принимаем только 3 объекта на пилот до конца 2026 года. Одно место занято. Осталось 2.", "cta_step1": "Диагностика", "cta_step1_when": "3–5 дней", "cta_step2": "Настройка", "cta_step2_when": "3–5 дней", "cta_step3": "Shadow Mode", "cta_step3_when": "7–10 дней", "cta_step4": "Первые действия", "cta_step4_when": "14–20 дней", "cta_f_intro": "Ответим в течение рабочего дня. Без скриптов продаж.", "cta_f_name": "Имя и должность", "cta_f_contact": "Телефон или email", "cta_f_outlet_type_label": "Тип объекта", "cta_f_outlet_hotel": "Отель / SPA-отель", "cta_f_outlet_sanatorium": "Санаторий", "cta_f_outlet_restaurant": "Ресторанный комплекс", "cta_f_outlet_apart": "Апарт-комплекс / УК", "cta_f_outlet_other": "Другое", "cta_f_submit": "Обсудить пилот →", "cta_r1": "Без обязательств", "cta_r2": "Ответ в рабочий день", "cta_r3": "Без скриптов продаж", "cta_r4": "Данные в вашем контуре", "pilot_form_endpoint": "/api/v1/landing/pilot-request", "pilot_form_success": "Заявка принята — ответим в течение рабочего дня.", "pilot_form_error": "Не удалось отправить. Напишите на demo@anapaerp.ru", "cta_form_label_contact": "Контакт", "faq_label": "Вопросы", "faq_title": "Перед пилотом", "faq_desc": "Нет вашего вопроса — напишите на demo@anapaerp.ru", "faq1_q": "Pragma заменяет PMS или CRM?", "faq1_a": "Нет. Pragma работает поверх Shelter, R-Keeper, amoCRM, 1С и других систем. Она собирает события, находит сигналы и запускает управленческие действия.", "faq2_q": "Речевая аналитика — это отдельный call-center?", "faq2_a": "Нет. Conversation Intelligence — это модуль Pragma, который анализирует звонки и диалоги как источник сигналов: потерянные бронирования, причины отказов, жалобы и follow-up.", "faq3_q": "Можно ли начать без интеграции с телефонией?", "faq3_a": "Да. Первый аудит можно провести на выгрузке звонков или вручную загруженных аудиофайлах. Для пилота подключается один провайдер телефонии.", "faq4_q": "AI сам отправляет сообщения гостям?", "faq4_a": "На пилоте — нет. AI готовит follow-up, но менеджер подтверждает, редактирует или отклоняет действие.", "faq5_q": "Как Pragma доказывает эффект?", "faq5_a": "Каждое действие получает измеримый след: событие, сигнал, рекомендация, подтверждение человеком, выполнение и результат.", "faq6_q": "Что нужно для пилота?", "faq6_a": "Один объект, ответственный управляющий, доступ к части данных, примеры звонков или подключение одного телефонного провайдера, согласованные правила обработки данных.", "faq7_q": "Можно ли спросить Pragma самому, или она только сама присылает сигналы?", "faq7_a": "И то, и другое. Pragma сама приносит сигналы на экран (push), и вы можете задать ей вопрос обычными словами по всем подключённым данным (pull) — PMS, POS, CRM, Директ, финансы, задачи, звонки. Ответ приходит карточкой с источниками, оценкой уверенности и действием под вашим подтверждением, а не перепиской в чате. Свободные вопросы по всем данным мы разворачиваем на ассистенте сейчас и показываем на пилоте на ваших данных.", "impact_label": "Прозрачность", "impact_h2": "Pragma не просто рекомендует. Она доказывает эффект.", "impact_step1": "Зафиксировала сигнал", "impact_step2": "Предложила действие с объяснением", "impact_step3": "Менеджер подтвердил", "impact_step4": "Действие выполнено — с доказательством", "impact_step5": "Результат измерен: ΔВыручка / ΔSLA / ΔОтзывы", "impact_id_example": "Impact ID #UA-00421 — сохранён в истории", "impact_desc": "Каждое действие Pragma получает уникальный идентификатор. Вы всегда видите: что предложила система, кто подтвердил, что выполнено и каков измеримый итог.", "impact_tagline": "AI предлагает. Человек контролирует. Результат — в деньгах, времени и качестве сервиса.", "anchor_label": "Первый пилот", "anchor_h2_a": "SPA-отель в Анапе —", "anchor_h2_b": "первый кейс Pragma", "anchor_intro": "Активный пилот, 2026. Имя клиента раскроем после его согласия — пока приводим формат и контекст обезличенно. Замеры публикуем по итогам пилота, только то, что согласует клиент. Гарантированных процентов не обещаем — каждый объект уникален.", "anchor_what_label": "Что было до Pragma", "anchor_what": "Задачи горничным — в WhatsApp, штрафы — в Excel, жалобы гостей становятся известны post-factum от ресепшена. Регламенты есть, но проверки знаний — раз в полгода устно. Управляющий не видит SLA-просрочек до конца смены.", "anchor_did_label": "Что сделали", "anchor_did": "Подключили ручной ввод событий + Shelter API-коннектор (брони, check-in/out). Внедрили decision card flow для одобрения задач и каскадных апелляций. Запустили регламенты с обязательным тестированием. Первые 7-10 дней — Shadow Mode без активных действий.", "anchor_meas_label": "Что измеряем", "anchor_meas": "Time-to-first-action по жалобам гостей · доля задач, закрытых с evidence · процент сотрудников, прошедших регламентные тесты · отклонения SLA по сменам. Срезы 30 / 60 / 90 дней относительно baseline пилота.", "anchor_status": "Статус: активный пилот, 2026 · сейчас — этап Baseline и Shadow Mode (сбор данных и наблюдение) · стек PMS — Shelter", "anchor_disclaimer": "Полное упоминание клиента, логотип и конкретные цифры — только с письменного согласия. На этой странице показываем формат и контекст без раскрытия чувствительных данных.", "footer_tagline": "AI-операционный слой для HoReCa", "footer_copyright": "© 2026 Pragma. Все права защищены.", "footer_developer": "Разработка — Synapster", "footer_privacy": "Политика конфиденциальности", "footer_deck": "Материалы", "materials_label": "Материалы", "materials_h2": "Документы о Pragma", "materials_desc": "Короткий обзор для первого знакомства и полная презентация продукта. Скачайте перед разговором — так разговор будет предметнее.", "mat1_title": "Pragma за 2 минуты", "mat1_desc": "Короткий обзор: что делает Pragma и какой эффект даёт. Для первого знакомства.", "mat1_meta": "PDF · 5 слайдов · 1,5 МБ · RU/EN", "mat2_title": "Презентация продукта", "mat2_desc": "Операционный слой целиком: модули, утренний экран управляющего, decision cards и формат пилота.", "mat2_meta": "PDF · 20 слайдов · 4,1 МБ", "mat3_title": "Pitch deck", "mat3_desc": "Бизнес-взгляд: рынок, модель, метрики и планы развития Pragma.", "mat_download": "Скачать", "mat_soon": "Скоро", "anchor_stage_h": "Где пилот сейчас", "anchor_stage_now": "сейчас", "anchor_stage_1": "Baseline — фиксируем точку отсчёта по согласованным метрикам", "anchor_stage_2": "Shadow Mode — Pragma наблюдает и собирает данные, без активных действий", "anchor_stage_3": "Recommendation Mode — AI предлагает, человек подтверждает", "anchor_stage_4": "Impact Report — измеримая дельта к baseline на 30 / 60 / 90 день", "anchor_stage_cap": "Внедрение только началось — идёт сбор данных и наблюдение. Поэтому здесь нет «процентов роста»: первые измеримые срезы появятся по итогам Shadow и Recommendation Mode. Мы покажем только то, что подтверждено на данных объекта и согласовано клиентом.", "nav_menu": "Меню" }, "en": { "skip_main": "Skip to main content", "back_to_top": "Back to top", "nav_cycle": "How it works", "nav_ask": "Ask Pragma", "nav_noerp": "Not ERP", "nav_contours": "Start", "nav_agents": "Agents", "nav_effect": "Impact", "nav_pilot_first": "First pilot", "nav_safe": "Control", "nav_pilot": "Discuss pilot", "nav_login": "Sign in", "lang_aria": "Page language", "lang_ru": "RU", "lang_en": "EN", "cookie_text": "We do not load third-party analytics cookies. Press OK to save your preference.", "cookie_ok": "OK", "hero_badge": "AI operations layer for hospitality", "hero_h1": "Are you managing — or just watching?", "hero_sub": "Your dashboard says conversion dropped. Pragma says why — and what to do about it now. An AI operations layer for hotels, resorts and restaurant groups: it turns events into signals, signals into human-confirmed actions, and actions into a result measured in money. Works on top of your systems — PMS, POS, CRM, 1C, tasks, communications, calls, kitchen checklists and IoT. Doesn’t replace them.", "morning_label": "Morning screen", "morning_h2": "What Pragma shows the manager every morning", "morning_intro": "One screen instead of scattered reports from PMS, POS, and messengers. Concrete signals, money at stake, and action buttons — not five tabs and a fifth cup of coffee.", "morning_card_title": "Today 09:00 · Hotel X · night shift", "morning_section_title": "3 risks need a decision", "morning_risk1_amount": "upside 42,000 ₽", "morning_risk1": "Weekend booking: guest left without an alternative date", "morning_risk2_amount": "check-in at 14:00", "morning_risk2": "Housekeeping SLA on room 304 overdue by 18 min", "morning_risk3_amount": "2nd repeat", "morning_risk3": "Breakfast complaint from the same guest", "morning_stats": "8 tasks closed overnight · 2 escalated · 0 policy breaches", "morning_cta1": "Open Decision Card", "morning_cta2": "All signals", "morning_disclaimer": "Illustrative signals from the first pilot. Real figures are published only with client consent.", "impact_trace_label": "Full trail · Impact ID #UA-00421", "impact_trace_1": "13:42 · 📞 Guest call (PMS event 9821)", "impact_trace_2": "13:43 · ⚠️ Signal “lost booking intent”, confidence 0.87", "impact_trace_3": "13:44 · 🤖 Recommendation: follow-up + 3 alternative dates", "impact_trace_4": "13:51 · 👤 Alexey M. approved, chose “follow-up”", "impact_trace_5": "14:30 · ✅ Guest contacted, booked 2 nights", "impact_trace_6": "15:00 · 💰 ΔRevenue +21,000 ₽ credited to the property", "dc_label": "Decision Card", "dc_h2_a": "Decision Card", "dc_h2_b": "how AI reaches the manager's screen", "dc_intro": "When a signal calls for a decision on guests, money, or staff, AI does nothing on its own. It surfaces a card with source, loss estimate, recommendation, and a clear set of buttons. One interface — for calls, complaints, SLA breaches, penalties, HR signals.", "dc_card_signal_id": "Signal #UA-00421", "dc_card_status": "Awaiting decision", "dc_card_meta": "Source: call 13:42 · Alexey M., reservations manager", "dc_card_finding_label": "What AI detected", "dc_card_finding": "Guest asked for a weekend room. No alternative dates were offered, no follow-up was scheduled.", "dc_card_loss_label": "Estimated lost revenue", "dc_card_loss": "~42,000 ₽ (2 nights × property average rate)", "dc_card_reco_label": "Recommendation", "dc_card_reco": "Follow up by 18:00 with 3 alternative dates · draft message generated", "dc_card_confidence_rest": "· grounded in 412 resolved cases", "dc_btn_create_task": "Create task", "dc_btn_assign": "Assign to manager", "dc_btn_edit": "Edit recommendation", "dc_btn_reject": "Reject with reason", "dc_after_label": "What happens after a click", "dc_after": "The action gets an Impact ID, lands in the executor's Frontline App, and is recorded in the audit trail. At 30 / 60 / 90 days, impact is compared to baseline in the Impact Report.", "dc_oneliner": "The same card type — for a call, a complaint, a penalty, a task escalation, an HR signal. Managers learn one interface, not five.", "ask_label": "Ask Pragma", "ask_h2_a": "Pragma brings decisions to you.", "ask_h2_b": "And you can ask it directly.", "ask_intro": "The morning screen and the Decision Card are the push mode: the system spots a risk and brings it to your screen. But a manager also needs the reverse — to ask. So the operations layer has a second mode, pull: a line where you ask a question in plain words across all connected data at once — PMS, POS, CRM, Yandex.Direct, finance, tasks, calls.", "ask_field_placeholder": "Ask Pragma anything about your properties…", "ask_field_hint": "For example: “Where did occupancy drop this week, and why?” · “How many direct bookings vs OTA across properties?” · “Which Direct campaigns are spending budget with no return?”", "ask_q_example": "Why did revenue at “Morskoy” fall last week?", "ask_a_label": "Pragma's answer", "ask_a_headline": "−180,000 ₽ for the week · “Morskoy”", "ask_a_body": "The main driver is ≈7 missed booking follow-ups and a dip in direct sales versus OTA. The summary is assembled from PMS, CRM, and reservation-desk calls.", "ask_prov_label": "Where the answer comes from", "ask_prov_1": "PMS Shelter · occupancy and rate", "ask_prov_2": "CRM amoCRM · pipeline and follow-up", "ask_prov_3": "Calls · lost bookings", "ask_conf_label": "Confidence", "ask_conf_value": "0.83 · 3 sources, one week", "ask_action_btn": "Assign a task to the GM", "ask_card_caption": "The answer arrives not as a chat message, but as a decision card: a number or chart, the data sources, a confidence score, and an action button — the same grade as the signals Pragma surfaces on its own.", "ask_p1_title": "Not “another chatbot”", "ask_p1_desc": "An answer is a stream of decisions with provenance and confidence, not a conversation. If the data isn't there, Pragma says “no data” honestly rather than inventing a figure.", "ask_p2_title": "Across every integration at once", "ask_p2_desc": "One question runs across PMS, POS, CRM, Yandex.Direct, finance, tasks, and calls — where before you had to open five systems and reconcile them by hand.", "ask_p3_title": "AI proposes — humans decide", "ask_p3_desc": "Any action from an answer — a task, a follow-up, a change — goes through your confirmation and gets an Impact ID. The same safeguards as the push mode.", "ask_p4_title": "Data in your perimeter", "ask_p4_desc": "Questions run over your data inside your perimeter, with personal data minimised. Nothing leaves for third parties.", "ask_status": "Free-form questions across all your data are a capability of the Pragma operations layer that we are rolling out on the assistant now. On the pilot we show it on your data and an agreed set of sources.", "panels_label": "Product screens", "panels_h2_a": "See where revenue leaks", "panels_h2_b": "— and why the number is trustworthy", "panels_intro": "Not another dashboard your staff will abandon. A live scenario: a signal from the floor → your decision → a documented result. Step through it yourself.", "panels_tab_mgr": "What needs a decision today", "panels_tab_exe": "My shift and proof of work", "panels_tab_own": "Picture across properties", "panels_btn_prev": "Back", "panels_btn_next": "Next →", "panels_clarity_q": "Is it clear what this screen does?", "panels_clarity_thanks": "Thanks — noted.", "panels_mgr_intro": "The screen a manager opens first: not a list of all the data, but the one thing that is costing money right now and waiting for a single decision.", "panels_mgr_src": "Source: guest complaint · table 14 · 19:42", "panels_mgr_headline": "Hot dish went cold, guest unhappy", "panels_mgr_row_where": "Where", "panels_mgr_row_where_v": "Dining · table 14", "panels_mgr_row_risk": "At risk", "panels_mgr_row_risk_v": "−4,800 ₽", "panels_mgr_ai_tag": "Pragma recommendation", "panels_mgr_ai_text": "Comp the dish and offer a dessert on the house — the guest stays, the review never gets posted.", "panels_mgr_act_headline": "One decision — one button", "panels_mgr_btn": "Comp the dish", "panels_mgr_done_headline": "Resolved in 40 seconds", "panels_mgr_res_guest": "Guest", "panels_mgr_res_guest_v": "retained", "panels_mgr_res_loss": "Loss", "panels_mgr_res_loss_v": "−4,800 ₽ prevented", "panels_mgr_res_audit": "Logged", "panels_mgr_res_audit_v": "to audit trail", "panels_mgr_note0_t": "Step 1 · A signal arrives.", "panels_mgr_note0_b": " Pragma captured the complaint with its source, estimated the loss, and proposed what to do.", "panels_mgr_note1_t": "Step 2 · Your action.", "panels_mgr_note1_b": " The manager taps a single button — comp the dish. No meetings, no chat threads.", "panels_mgr_note2_t": "Step 3 · The result.", "panels_mgr_note2_b": " Guest retained, loss prevented, the decision logged to history. That's what the screen shows in the end.", "panels_mgr_out1": "Over one shift this catches losses that would otherwise slip away unnoticed", "panels_mgr_out2": "A decision in 40 seconds — no meetings, no message threads", "panels_mgr_out3": "Every action stays in history — who decided, and why", "panels_exe_intro": "The on-shift staff screen: exactly what to do now, and a button to confirm with a photo — in two taps.", "panels_exe_user": "Irina M. · shift 14:00–22:00", "panels_exe_section": "On shift now", "panels_exe_task": "Prepare room 304", "panels_exe_task_meta": "By 13:50 · photo of the ready room required", "panels_exe_btn_photo": "📷 Take photo", "panels_exe_cam_section": "Camera · room 304", "panels_exe_cam_live": "LIVE", "panels_exe_cam_hint": "The photo is taken inside the app — an old one from the gallery won't do.", "panels_exe_sent_title": "Sent for review", "panels_exe_sent_meta": "Once the manager confirms, the task closes.", "panels_exe_note0_t": "Step 1 · A task for the shift.", "panels_exe_note0_b": " No five different apps — just what to do now and by when.", "panels_exe_note1_t": "Step 2 · Capture inside the app.", "panels_exe_note1_b": " The photo is taken right in Pragma — an old shot from the gallery can't be substituted.", "panels_exe_note2_t": "Step 3 · Sent to the manager.", "panels_exe_note2_b": " The work goes for review and only closes once it's confirmed. That's what the screen shows in the end.", "panels_exe_out1": "Proof is a fresh in-app photo, not an old one from the gallery", "panels_exe_out2": "Two taps for staff — no training on a new system", "panels_exe_out3": "The manager sees confirmed work, not a vague \"think it's done\"", "panels_own_intro": "Your screen: where revenue leaks across every property — and why the number is trustworthy. The data underneath is logged by the shift, not by you by hand.", "panels_own_url": "app.pragma · portfolio", "panels_own_src": "Summary · 3 properties · this week", "panels_own_headline": "See where revenue leaks — and where the number came from", "panels_own_proof_h": "Where −180,000 ₽ comes from:", "panels_own_proof_1": "logged by staff on shift", "panels_own_proof_2": "confirmed by the manager", "panels_own_proof_3": "compiled by Pragma", "panels_own_o1": "\"Central\"", "panels_own_o1_v": "on track", "panels_own_o2": "\"Seaside\"", "panels_own_o2_v": "on track", "panels_own_o3": "\"Marine\"", "panels_own_o3_v": "−180,000 ₽ this week", "panels_own_ai_tag": "Pragma's conclusion", "panels_own_ai_text": "\"Marine\" is ≈7 missed bookings this week at the average rate. How many of those do you have? We'll run the math on your properties and rates.", "panels_own_act_headline": "One property — one action", "panels_own_btn": "Assign a task to the manager", "panels_own_done_headline": "Delegated in 30 seconds", "panels_own_res_who": "To", "panels_own_res_who_v": "manager of \"Marine\"", "panels_own_res_due": "Due", "panels_own_res_due_v": "by tomorrow, 12:00", "panels_own_res_ctl": "Control", "panels_own_res_ctl_v": "in the weekly summary + audit trail", "panels_own_note0_t": "Step 1 · Where revenue leaks.", "panels_own_note0_b": " The number is trustworthy: the shift logged it, the manager confirmed it — Pragma only compiled it. Next, one action.", "panels_own_note1_t": "Step 2 · One action.", "panels_own_note1_b": " No calls or manual digging — a task goes to the manager in one click, with a deadline.", "panels_own_note2_t": "Step 3 · Under control.", "panels_own_note2_b": " The task is out with a deadline and lands in the weekly summary — you can see whether it got done.", "panels_own_out1": "Every property on one screen — no manual report-gathering", "panels_own_out2": "An anomaly is visible right away, not at month-end", "panels_own_out3": "The task goes out with a deadline and stays in the history — you see whether it was done", "panels_cta_note": "These are three screens from the product. The rest is easier to show on your data than to describe.", "panels_cta_btn": "Personal demo of the real product", "proof_label": "Proof framework", "proof_h2_a": "How Pragma", "proof_h2_b": "proves impact", "proof_intro": "Pragma is not a pitch deck. It is a four-step framework that ends not with an interface, but with a report — a measurable delta on the metrics you agreed up front.", "proof_step1_num": "1", "proof_step1_title": "Baseline", "proof_step1_when": "3–5 days", "proof_step1_desc": "We agree the metric set and capture current values for your property: tasks-in-SLA, time-to-first-action, lost follow-ups, policy execution, RevPAR, etc. Without this snapshot, every later step is meaningless.", "proof_step2_num": "2", "proof_step2_title": "Shadow Mode", "proof_step2_when": "7–10 days", "proof_step2_desc": "Pragma watches and emits signals — but takes no actions. We compare what AI saw against what staff saw. This is when we calibrate confidence and cut out noise.", "proof_step3_num": "3", "proof_step3_title": "Recommendation Mode", "proof_step3_when": "14–20 days", "proof_step3_desc": "AI proposes actions. The manager confirms, edits, or rejects each one. Every decision gets an Impact ID. Override rate becomes a metric of its own: how often a human disagrees with AI.", "proof_step4_num": "4", "proof_step4_title": "Impact Report", "proof_step4_when": "30 / 60 / 90 days", "proof_step4_desc": "Roll-up of baseline metric changes. Not opinion, but a quantitative gap, broken down by signal, with the chain recommendation → approval → action → outcome.", "report_label": "Sample Impact Report · 90 days", "report_disclaimer": "X / Y fields are placeholders. Concrete deltas are anchored on your property's baseline and only published with the client's written consent.", "report_col_metric": "Metric", "report_col_baseline": "Baseline", "report_col_after": "Day 90", "report_col_delta": "Δ", "report_m1": "Time-to-first-action on guest complaints", "report_m1_b": "X min", "report_m1_a": "Y min", "report_m1_d": "−Z%", "report_m2": "Share of tasks closed within SLA", "report_m2_b": "X%", "report_m2_a": "Y%", "report_m2_d": "+Z pp", "report_m3": "Lost booking follow-ups", "report_m3_b": "X/wk", "report_m3_a": "Y/wk", "report_m3_d": "−Z%", "report_m4": "Repeat complaints (by topic)", "report_m4_b": "X/mo", "report_m4_a": "Y/mo", "report_m4_d": "−Z%", "report_m5": "Staff who passed policy tests", "report_m5_b": "X%", "report_m5_a": "Y%", "report_m5_d": "+Z pp", "report_m6": "Override rate (AI ↔ manager)", "report_m6_b": "—", "report_m6_a": "X%", "report_m6_d": "target corridor", "report_override_note": "Override rate is a discipline metric for the AI itself. Too low — managers rubber-stamp everything; too high — recommendations miss reality. A mature pilot settles into a meaningful corridor, and that's the signal that both sides of the loop are working.", "proof_oneliner": "We do not promise guaranteed growth. We promise a measurable before/after on the metrics you agreed — and we commit to showing it within 90 days.", "conv_compliance_note": "Call recording and analysis happen on your telephony stack, on the basis of guest consent and your data-processing policy. Pragma does not record calls on its own and does not store audio outside the property perimeter.", "hyg_label": "Module", "hyg_h2": "Pragma Hygiene Intelligence: kitchen and storage as a source of operational risks", "hyg_sub": "Not a standalone HACCP log — a sanitary risk layer inside Pragma Command Center.", "hyg_intro": "Pragma Hygiene Intelligence connects POS, 1C/storage, checklists, photo evidence and IoT sensors into a unified kitchen and storage control loop. It doesn't just record temperatures or cleaning. It identifies the risk, suggests a corrective action, assigns responsibility, requires proof of completion and saves the result to Impact ID.", "hyg_c1_title": "Cold chain", "hyg_c1_desc": "Temperature deviations, prolonged door openings, manual probe verification, write-off risk and a task for the responsible person.", "hyg_c2_title": "Sanitary checklists", "hyg_c2_desc": "Shift opening and closing, zone cleaning, disinfection, labelling, product placement, photo confirmations.", "hyg_c3_title": "Shelf life & storage", "hyg_c3_desc": "Batches, stock levels, expiry dates, write-off risk, link to sales and procurement.", "hyg_c4_title": "Audit Pack", "hyg_c4_desc": "Temperature logs, checklists, incidents, corrective actions and evidence for internal or external audits.", "hyg_status": "Roadmap · pilot loop for restaurants, kitchens, sanatoria and SPA hotels.", "risk_label": "Module", "risk_h2": "Pragma Risk Intelligence: where the business loses money — before the report shows it", "risk_sub": "Not a security add-on — a money-control layer inside Pragma Command Center.", "risk_intro": "Pragma Risk Intelligence looks for financial, operational and managerial anomalies across PMS, POS, CRM and 1C data, turns them into signals with a rouble loss estimate, explains the cause and surfaces a Decision Card with evidence to the manager. The AI never hunts for fraud on its own and never acts by itself: it shows the anomaly, gathers the evidence and hands the decision to a human.", "risk_c1_title": "Plan-vs-actual anomalies", "risk_c1_desc": "Sharp revenue deviations, rising food and labour cost, falling RevPAR, occupancy that doesn't match revenue — on your existing plan-vs-actual thresholds.", "risk_c2_title": "Suspicious procurement", "risk_c2_desc": "Prices above the median, payments split under the approval limit, repeating amounts, procurement growing without revenue, purchases bypassing policy.", "risk_c3_title": "Counterparties & 1C", "risk_c3_desc": "Supplier risk dossier, repeating tax IDs and bank details, hidden links, suspicious detail changes, new counterparties with fast-growing turnover.", "risk_c4_title": "Operational abuse", "risk_c4_desc": "Unjustified discounts, refunds and order cancellations, manual cheque adjustments, write-offs, night-shift operations and out-of-norm actions.", "risk_c5_title": "AI document auditor", "risk_c5_desc": "OCR of contracts, invoices and acts, detail extraction, contract-invoice-act reconciliation, mismatch detection and risk explained with quotes from the documents themselves.", "risk_status": "Every risk signal passes through rules and human approval — never straight into a fine. The loop expands as your sources connect: 1C, POS, documents.", "hero_diag_l2": "Pragma operational loop", "hero_diag_m1": "Less manual control", "hero_diag_m2": "Faster response", "hero_diag_m3": "Execution visibility", "hero_diag_m4": "Measured impact", "hero_esai_legend": "E · S · A · I — Events → Signals → Actions → Intelligence: from raw events to governed action and learning.", "hero_cta_p": "Start a Pragma pilot", "hero_cta_s": "See how it works", "hero_cta_deck": "Download overview (PDF)", "hero_cta_calls": "Audit 50 calls for lost bookings", "hero_reassure": "Does not replace your PMS, POS, CRM, or ERP — sits above them as an AI action-control layer.", "hero_limit": "We accept only 3 properties for pilot through end of 2026. Pilot is 30–45 days, partially free.", "prob_label": "Where control slips", "prob_h2_a": "Your property is already digital.", "prob_h2_b": "Management is still manual.", "prob_p1": "Reservations — in the PMS", "prob_p2": "Revenue — in the POS", "prob_p3": "Leads — in the CRM", "prob_p4": "Finances — in the ERP", "prob_p5": "Tasks and assignments — in messengers", "prob_p6": "Guest complaints — in conversations", "prob_p7": "Control — in the manager's head", "prob_p8": "Sanitary logs, kitchen and storage — in paper, Excel or messengers", "prob_conclusion": "The data exists. But a dashboard shows the temperature, not the diagnosis: “conversion is down” is a result, while the cause lives inside a specific conversation, shift, or process. “Let’s tighten up” is not an action. What’s missing is the layer that turns the number into a confirmed action and a measurable result. Managers learn about a problem no earlier than the guest does.", "prob_hygiene_note": "When temperatures, cleaning, labelling, expiry dates and write-offs exist separately from POS, 1C and tasks, managers see violations too late. Pragma turns these events into signals and actions within the unified operational loop.", "noerp_h2_a": "Pragma does not replace your stack.", "noerp_h2_b": "It makes it behave as one loop.", "noerp_lead": "Shelter, R-Keeper, amoCRM, 1C, and other tools hold data in their lanes. Pragma ties them to tasks, regulations, people, and management actions — so owners see signals and actions, not only disconnected reports.", "noerp_card_pms": "PMS shows reservations — Pragma surfaces revenue-at-risk.", "noerp_card_pos": "POS shows checks — Pragma spots average-check drops and write-offs.", "noerp_card_crm": "CRM shows leads — Pragma highlights missed follow-ups.", "noerp_card_1c": "1C shows finance — Pragma highlights deviations and cash-flow risks.", "noerp_card_tasks": "Tasks show execution — Pragma surfaces blockers, delays, and repeat failures.", "noerp_card_calls": "Telephony and messengers hold conversations — Pragma surfaces lost bookings, refusal reasons, and weak follow-up.", "noerp_partial": "Partial", "noerp_chip_erp": "ERP — records", "noerp_chip_bi": "BI — shows", "noerp_chip_crm": "CRM — sells", "noerp_chip_pragma": "Pragma — acts", "noerp_col_feat": "Capability", "noerp_col_erp": "ERP / accounting", "noerp_col_bi": "BI", "noerp_col_crm": "CRM", "noerp_col_pragma": "Pragma", "noerp_r1": "Cross-system operational loop", "noerp_r2": "Tasks and escalations from signals", "noerp_r3": "Accountability trace", "noerp_r4": "Works between systems", "noerp_r5": "No PMS/POS/CRM replacement", "noerp_r6": "Agents and action playbooks", "noerp_r7": "Audit and approvals", "noerp_scen_title": "Example: room turnover", "noerp_scen_1": "ERP: checkout recorded", "noerp_scen_2": "BI: summary arrives tomorrow", "noerp_scen_3": "Pragma: housekeeping task → SLA control → next guest without friction", "contours_label": "Rollout", "contours_h2": "Where implementation starts", "contour_1_title": "Operations Control", "contour_1_desc": "Tasks, blockers, delays, escalations, and execution discipline.", "contour_2_title": "Guest Experience", "contour_2_desc": "Complaints, guest requests, response speed, service paths, repeats.", "contour_3_title": "Revenue & Occupancy", "contour_3_desc": "Occupancy, upsell, lost leads, marketing signals, revenue per guest.", "contour_4_title": "HRM & Regulations", "contour_4_desc": "Shifts, workload, policies, knowledge checks, execution compliance.", "contour_5_title": "Food Safety & Loss Prevention", "contour_5_desc": "Temperature deviations, sanitary checklists, expiry dates, write-off risk, photo evidence, Audit Pack.", "contour_ad_label": "From our ad audits", "contour_ad_note": "In our ad-audit work, a sizeable share of paid budget — often a third or more — leaks into irrelevant traffic and competitor-brand poaching with near-zero return. The Revenue & Occupancy loop surfaces it as a signal — instead of you finding it at quarter's end.", "examples_h2_a": "Five examples:", "examples_h2_b": "event to action.", "examples_intro": "The same loop in F&B, rooms, HR, and reservations — without turning the page into a technical manual.", "hiw_tab1": "Restaurant", "hiw_tab1_e": "Event: margin signal from POS reporting", "hiw_tab1_s": "Signal: category crosses an agreed threshold", "hiw_tab1_a": "Action: task to head chef — review purchasing and write-offs", "hiw_tab1_i": "Outcome: signal closed; root cause logged for the next loop", "hiw_tab2": "Hotel", "hiw_tab2_e": "Event: guest checkout in PMS", "hiw_tab2_s": "Signal: housekeeping window under pressure", "hiw_tab2_a": "Action: room task plus escalation timer", "hiw_tab2_i": "Outcome: next guest on time against SLA", "hiw_tab3": "People", "hiw_tab3_e": "Event: new hire enters the system", "hiw_tab3_s": "Signal: open policies and knowledge checks", "hiw_tab3_a": "Action: training and clearance chain", "hiw_tab3_i": "Outcome: clear readiness for shifts", "hiw_tab4": "Reservations", "hiw_tab4_e": "Event: guest called asking for a weekend room", "hiw_tab4_s": "Signal: booking intent, but no alternative dates offered", "hiw_tab4_a": "Action: manager task plus drafted follow-up", "hiw_tab4_i": "Outcome: guest contact logged; refusal reasons updated for reservations", "hiw_tab5": "Kitchen", "hiw_tab5_e": "Refrigerator sensor records a temperature deviation; shift-closing checklist not confirmed", "hiw_tab5_s": "Pragma identifies write-off and sanitary violation risk, checks shift context, stock levels and problem recurrence", "hiw_tab5_a": "Creates a task for the sous-chef, requires manual probe verification and photo, triggers escalation on overdue", "hiw_tab5_i": "Records the corrective action, links it to the batch, shift and Impact ID; repeat problems enter Risk Memory", "esai_h2_a": "E / S / A / I", "esai_h2_b": "four pillars of the loop", "esai_intro": "The letters are not decoration — they describe what enters the loop, what matters, what happens, and what we learn.", "esai_e_title": "E — Events", "esai_e_desc": "Events from PMS, POS, CRM, ERP, tasks, messengers, reviews, guest calls and dialogues, appeals, and operational processes.", "esai_s_title": "S — Signals", "esai_s_desc": "Variance, risk, overdue work, complaints, revenue dips, blockers.", "esai_a_title": "A — Actions", "esai_a_desc": "Tasks, notifications, escalations, recommendations, promos, checks.", "esai_i_title": "I — Intelligence", "esai_i_desc": "Outcome measurement, learning loop, better decisions next time.", "esai_bridge": "Watching is numbers without an answer. Managing is an action with a proven effect. Pragma turns an event into a signal, a signal into a decision, a decision into a human-confirmed action, and an action into a measurable outcome.", "cycle_label": "Product loop", "cycle_h2": "How Pragma runs operational reality", "cycle_intro": "The chain we anchor on a pilot: Event → Signal → Decision → Action → Outcome → Learning.", "cycle_1_title": "Event", "cycle_1_desc": "A guest checks in, a task slips, revenue dips, a complaint lands, a policy step is missed.", "cycle_2_title": "Signal", "cycle_2_desc": "The system decides the event matters — risk, loss, blocker, or growth opportunity.", "cycle_3_title": "Decision", "cycle_3_desc": "Decisioning and agents pick a safe action using rules, context, and past outcomes.", "cycle_4_title": "Action", "cycle_4_desc": "Pragma creates tasks, sends notifications, escalates, proposes upsell, or prepares a management decision.", "cycle_5_title": "Outcome", "cycle_5_desc": "We measure what changed: SLA, revenue, complaints, occupancy, discipline, repeat issues.", "cycle_6_title": "Learning", "cycle_6_desc": "Strong plays are reinforced; weak playbooks are revised. The loop gets sharper.", "cycle_example_label": "Pilot vignette", "cycle_example_aria": "Booking call cycle example", "cycle_example_title": "Reservations call", "cycle_ex_1": "A guest called asking for a room on the weekend.", "cycle_ex_2": "AI detected booking intent, but no alternative dates were offered.", "cycle_ex_3": "Pragma scored lost-booking risk and potential revenue.", "cycle_ex_4": "The system created a manager task and drafted follow-up.", "cycle_ex_5": "The manager re-contacted the guest; the outcome was recorded.", "cycle_ex_6": "Pragma updated refusal reasons and recommendations for reservations.", "cycle_ex_caption": "Example from the pilot · call to the reservations desk", "cycle_sync_1": "A guest called asking for a weekend room.", "cycle_sync_2": "AI saw the guest was ready to book but no alternative date was offered.", "cycle_sync_3": "Pragma scored the risk of a lost booking and the revenue at stake.", "cycle_sync_4": "The system created a manager task and prepared a follow-up.", "cycle_sync_5": "The manager reached the guest; the outcome was recorded.", "cycle_sync_6": "Pragma updated the decline reasons and guidance for the reservations team.", "sources_label": "Sources", "sources_chips_aria": "Operational signal sources", "sources_h2": "Operational signal sources", "sources_intro": "Pragma does not require one system of record. Every channel feeds events that become signals and actions.", "sources_calls_note": "Guest calls become another signal source: Pragma shows where a booking was lost, why a guest declined, and what action to take next.", "src_pms": "PMS", "src_pos": "POS", "src_crm": "CRM", "src_1c": "ERP / 1C", "src_tasks": "Tasks", "src_messenger": "Messengers", "src_reviews": "Reviews", "src_appeals": "Appeals", "src_calls": "Guest calls", "src_dialogs": "Guest conversations", "src_kitchen": "Kitchen", "src_storage": "Storage", "src_checklists": "Checklists", "src_iot": "IoT sensors", "src_photo": "Photo evidence", "src_sanitary": "Sanitary standards", "sources_hygiene_note": "Kitchen, storage and sanitary standards become another source of operational signals: Pragma detects temperature deviations, overdue checklists, write-off risks, missing evidence and recurring violations — and turns them into tasks, escalations and Impact IDs.", "conv_label": "Module", "conv_h2": "Conversation Intelligence: the cause is where it happens — inside the guest conversation", "conv_intro": "Pragma analyses guest calls and dialogues to surface lost bookings, refusal reasons, unhandled complaints, and cases that need follow-up. AI does not replace the manager: it shows the signal, proposes an action, and routes it for human confirmation.", "conv_c1_title": "Lost bookings", "conv_c1_desc": "AI flags calls where the guest was ready to book but left without a next step.", "conv_c2_title": "Refusal reasons", "conv_c2_desc": "Price, no dates, no alternative offered, weak terms explanation, no follow-up.", "conv_c3_title": "Follow-up tasks", "conv_c3_desc": "Pragma creates a manager task and suggests message copy or a re-contact playbook.", "conv_c4_title": "Missed revenue", "conv_c4_desc": "The system estimates potential loss and highlights guests worth re-engaging.", "notdo_label": "Boundaries", "notdo_h2": "What Pragma is not", "notdo_lead": "Pragma is not your PMS, POS, CRM, ERP, telephony stack, or contact centre. It sits above them and turns their events into management actions.", "notdo_conv": "Conversation Intelligence does not replace telephony and is not a call centre product. It is a Pragma module that treats calls and dialogues as operational signals: lost bookings, refusal reasons, complaints, and follow-up tasks.", "hitl_label": "Control", "hitl_h2": "AI proposes. Humans confirm. Pragma records the outcome.", "hitl_intro": "On the pilot, Pragma does not run critical actions autonomously. AI forms the signal and recommendation; the manager confirms, edits, or rejects it; the system keeps the decision history and result.", "hitl_t1_title": "Human-in-the-loop", "hitl_t1_desc": "Decisions on guests, money, and people require human approval.", "hitl_t2_title": "Audit trail", "hitl_t2_desc": "Every action is logged: who saw it, who approved it, who executed it.", "hitl_t3_title": "Privacy-by-design", "hitl_t3_desc": "Recordings and transcripts follow your access, retention, and consent rules.", "uc_h2_a": "Three focus zones", "uc_h2_b": "for owners and directors", "uc_1_type": "Restaurant complex", "uc_1_role": "COO", "uc_1_pain": "Floor variance is noticed late — POS and management tasks are not tied", "uc_1_kpi": "Fewer blind spots in the operating day", "uc_1_before": "Responses to variance are fragmented", "uc_1_after": "Signals become owned tasks", "uc_2_type": "Spa hotel", "uc_2_role": "Owner / GM", "uc_2_pain": "Issues surface in chat before they exist as work items", "uc_2_kpi": "Faster routing to owners", "uc_2_before": "Guest history is not tied to tasks", "uc_2_after": "One response chain with SLA control", "uc_3_type": "Multi-site group", "uc_3_role": "Commercial director", "uc_3_pain": "Leads and marketing sit apart from occupancy and revenue per guest", "uc_3_kpi": "Fewer lost follow-ups", "uc_3_before": "No single signal across funnel and occupancy", "uc_3_after": "Signals and actions in one loop", "uc_before_label": "Without the loop", "uc_after_label": "With Pragma", "meas_label": "Pilot", "meas_h2": "Pragma must prove impact — not only run", "meas_intro": "We baseline sites before go-live, then measure change at 30, 60, and 90 days. No promised “auto-growth”; a transparent method instead.", "meas_card_1": "Tasks inside SLA", "meas_card_1_hint": "Share closed on time", "meas_card_2": "Incident response time", "meas_card_2_hint": "Signal to first action", "meas_card_3": "Leads without reply", "meas_card_3_hint": "Queue and return-to-work", "meas_card_4": "Upsell per guest", "meas_card_4_hint": "Offers tied to actual sales", "meas_card_5": "Repeat complaints", "meas_card_5_hint": "Themes and breakpoints", "meas_card_6": "Write-offs and returns", "meas_card_6_hint": "Signals from POS and kitchen", "meas_card_7": "Occupancy & RevPAR", "meas_card_7_hint": "Aligned with marketing signals", "meas_card_8": "Policy execution", "meas_card_8_hint": "Tests, clearances, violations", "meas_card_9": "Temperature deviations", "meas_card_9_hint": "Frequency and resolution time", "meas_card_10": "Sanitary checklists", "meas_card_10_hint": "Completion rate on time", "meas_card_11": "Recurring violations by zone", "meas_card_11_hint": "Zones with systemic failures", "meas_card_12": "Write-off risk", "meas_card_12_hint": "Prevented losses vs actual", "meas_impact_id": "Each action gets an Impact ID: recommendation → approval → execution → outcome.", "meas_disclaimer": "Concrete deltas come from your pilot data; we do not publish borrowed case figures or guaranteed percentages.", "agents_label": "Agents", "agents_h2_a": "Pragma agent layer", "agents_h2_b": "First wave", "agents_intro": "Below is the first-wave target set: the product core supports tasks, signals, and execution control; specialised agents expand as integrations land.", "agent_ops_name": "Operations Agent", "agent_ops_role": "Turns signals from systems, tasks, and communications into clear actions for the team.", "agent_ops_note": "First wave: supported by tasks and escalations.", "agent_sig_name": "Signal Analyzer Agent", "agent_sig_role": "Reviews SLA, variance, and operational signals; helps separate noise from risk.", "agent_sig_note": "Expands as sources connect.", "agent_occ_name": "Occupancy Agent", "agent_occ_role": "Reacts to occupancy, revenue, and marketing variance with safe, approvable actions.", "agent_occ_note": "Designed with hoteliers; playbooks agreed on the pilot.", "agent_gx_name": "Guest Experience Agent", "agent_gx_role": "Sees complaints, appeals, reviews, and guest dialogues — helps create tasks faster and close issues before a negative review.", "agent_gx_note": "First wave: messenger ↔ tasks; richer NLP on the roadmap.", "agent_rev_name": "Revenue Agent", "agent_rev_role": "Finds lost leads, weak follow-up, missed upsell, and revenue potential across bookings, CRM, and guest calls.", "agent_rev_note": "Recommendations require approval — no autonomous financial moves.", "agent_hy_name": "Hygiene Risk Agent", "agent_hy_role": "Monitors kitchen, storage, checklist and IoT signals: temperature deviations, overdue checks, write-off risk and missing evidence. Suggests corrective actions but does not write off products or apply sanctions without human confirmation.", "agent_hy_note": "Roadmap · pilot loop for restaurants, kitchens, sanatoria and SPA hotels.", "arch_h2_a": "How the loop is built", "arch_h2_b": "in brief", "arch_l1_title": "Sources", "arch_l1_items": "PMS · POS · CRM · ERP · tasks · messengers · reviews · calls & dialogues → APIs, webhooks, exports (phased)", "arch_l2_title": "Event layer", "arch_l2_items": "Normalisation, idempotency (the same signal won't double-count), inbound signal journal", "arch_l3_title": "Pragma Core", "arch_l3_items": "Signals → policies → tasks and notifications → audit", "arch_l4_title": "Interfaces", "arch_l4_items": "Web app · mobile surface · API · dashboards", "arch_l5_title": "Infrastructure", "arch_l5_items": "Customer-controlled deployment; stack details agreed per pilot", "arch_dep1_title": "Customer VPS", "arch_dep1_desc": "Typical pilot start. Data stays in your perimeter.", "arch_dep2_title": "Managed cloud", "arch_dep2_desc": "Optional. Lighter operations.", "arch_dep3_title": "Private / on-prem", "arch_dep3_desc": "For enterprise constraints — dedicated footprint.", "arch_pr1": "Human-in-the-loop", "arch_pr2": "Action audit trail", "arch_pr3": "Data sovereignty", "arch_pr4": "No PMS/POS replacement", "roi_h2_a": "Impact sizing", "roi_h2_b": "on the pilot", "roi_col_pot": "Illustrative upside", "roi_col_pay": "Payback horizon", "roi_t1_label": "Small footprint", "roi_t1_pot": "Based on your baseline", "roi_t1_pay": "Case by case", "roi_t2_label": "Mid-size group", "roi_t2_pot": "Based on your baseline", "roi_t2_pay": "Case by case", "roi_t3_label": "Holding", "roi_t3_pot": "Based on your baseline", "roi_t3_pay": "Case by case", "roi_src1": "Less operational chaos", "roi_src2": "Leadership time returned", "roi_src3": "Lower incident cost", "roi_src4": "Policy discipline", "roi_method_title": "Method", "roi_method_1": "Baseline: agree the metric set and capture current values", "roi_method_2": "Go-live: tasks and signals on selected sites", "roi_method_3": "Checkpoints at 30 / 60 / 90 days vs baseline", "roi_method_4": "Pilot report with decisions on scaling", "roi_promise": "We do not promise guaranteed revenue uplift — we agree measurable metrics up front and compare honestly afterwards.", "safe_label": "Control", "safe_h2": "Pragma does not act without a human", "safe_intro": "At pilot start, Pragma operates in observation mode only. Active actions only after your manager confirms.", "safe_g1": "Pragma does not change prices or rates without manager approval", "safe_g2": "Pragma does not charge money or apply penalties automatically", "safe_g3": "Pragma does not make HR decisions without a human", "safe_g4": "Every recommendation appears on the manager's screen with an explanation", "safe_g5": "Any type of recommendation can be disabled at any time", "safe_g6": "Your data stays in your infrastructure (self-hosted)", "safe_auto_title": "Automated", "safe_auto_1": "Notifications and reminders", "safe_auto_2": "Creating low-risk tasks", "safe_auto_3": "Collecting execution status", "safe_auto_4": "Recording signals and evidence", "safe_auto_5": "Routing to owners by rules", "safe_confirm_title": "Requires human approval", "safe_confirm_1": "Fines and disciplinary outcomes", "safe_confirm_2": "Changes to advertising budget", "safe_confirm_3": "Financial postings and payments", "safe_confirm_4": "Sensitive HR decisions", "safe_confirm_5": "High operational-risk actions", "cta_h2_a": "Stop watching.", "cta_h2_b": "Start managing.", "cta_scarcity": "We accept only 3 properties for pilot through end of 2026. One slot taken. 2 remain.", "cta_step1": "Diagnostic", "cta_step1_when": "3–5 days", "cta_step2": "Setup", "cta_step2_when": "3–5 days", "cta_step3": "Shadow Mode", "cta_step3_when": "7–10 days", "cta_step4": "First actions", "cta_step4_when": "14–20 days", "cta_f_intro": "We reply within one business day. No sales scripts.", "cta_f_name": "Name and role", "cta_f_contact": "Phone or email", "cta_f_outlet_type_label": "Property type", "cta_f_outlet_hotel": "Hotel / SPA resort", "cta_f_outlet_sanatorium": "Sanatorium", "cta_f_outlet_restaurant": "Restaurant group", "cta_f_outlet_apart": "Apart-complex / MC", "cta_f_outlet_other": "Other", "cta_f_submit": "Discuss pilot →", "cta_r1": "No obligation", "cta_r2": "Reply within one business day", "cta_r3": "No sales scripts", "cta_r4": "Data in your perimeter", "pilot_form_endpoint": "/api/v1/landing/pilot-request", "pilot_form_success": "Request received — we will reply within one business day.", "pilot_form_error": "Could not send. Please email demo@anapaerp.ru", "cta_form_label_contact": "Contact", "faq_label": "FAQ", "faq_title": "Before the pilot", "faq_desc": "Missing a question? Email demo@anapaerp.ru", "faq1_q": "Does Pragma replace our PMS or CRM?", "faq1_a": "No. Pragma sits above Shelter, R-Keeper, amoCRM, 1C, and other systems. It collects events, finds signals, and triggers management actions.", "faq2_q": "Is speech analytics a separate call centre product?", "faq2_a": "No. Conversation Intelligence is a Pragma module that treats calls and dialogues as signal sources: lost bookings, refusal reasons, complaints, and follow-up.", "faq3_q": "Can we start without telephony integration?", "faq3_a": "Yes. The first audit can run on call exports or manually uploaded audio. The pilot connects one telephony provider.", "faq4_q": "Does AI message guests on its own?", "faq4_a": "Not on the pilot. AI prepares follow-up; the manager confirms, edits, or rejects the action.", "faq5_q": "How does Pragma prove impact?", "faq5_a": "Every action leaves a measurable trail: event, signal, recommendation, human confirmation, execution, and outcome.", "faq6_q": "What do we need for a pilot?", "faq6_a": "One property, an accountable GM, access to a subset of data, sample calls or one telephony provider, and agreed data-processing rules.", "faq7_q": "Can I ask Pragma myself, or does it only send signals on its own?", "faq7_a": "Both. Pragma surfaces signals to your screen (push), and you can ask it a question in plain words across all connected data (pull) — PMS, POS, CRM, Direct, finance, tasks, calls. The answer comes as a card with sources, a confidence score, and an action under your confirmation — not as a chat thread. Free-form questions across all data are being rolled out on the assistant now and shown on the pilot using your data.", "impact_label": "Traceability", "impact_h2": "Pragma doesn't just recommend. It proves impact.", "impact_step1": "Detected a signal", "impact_step2": "Proposed an action with explanation", "impact_step3": "Manager confirmed", "impact_step4": "Action completed — with evidence", "impact_step5": "Result measured: ΔRevenue / ΔSLA / ΔReviews", "impact_id_example": "Impact ID #UA-00421 — saved in history", "impact_desc": "Every Pragma action gets a unique identifier. You always see: what the system proposed, who confirmed it, what was done, and what the measurable outcome is.", "impact_tagline": "AI proposes. Humans decide. Results — in money, time, and service quality.", "anchor_label": "First pilot", "anchor_h2_a": "A spa hotel in Anapa —", "anchor_h2_b": "Pragma's first reference", "anchor_intro": "Active pilot, 2026. We will name the client only after they agree — for now we share the format and context anonymously. Measurements are published after the pilot, and only what the client approves. We do not promise guaranteed percentages — every property is different.", "anchor_what_label": "Before Pragma", "anchor_what": "Housekeeping tasks lived in WhatsApp, penalties in Excel, guest complaints reached managers after the fact through reception. Regulations existed, but knowledge was checked verbally once every six months. Managers couldn't see SLA breaches until the shift was over.", "anchor_did_label": "What we did", "anchor_did": "Connected manual event entry plus a Shelter API connector (bookings, check-in/out). Rolled out the decision-card flow for task approvals and cascading appeals. Launched regulations with mandatory testing. The first 7–10 days ran in Shadow Mode — no active actions.", "anchor_meas_label": "What we measure", "anchor_meas": "Time-to-first-action on guest complaints · share of tasks closed with evidence · percent of staff passing regulation tests · SLA variance by shift. Slices at 30 / 60 / 90 days against the pilot baseline.", "anchor_status": "Status: active pilot, 2026 · now — Baseline and Shadow Mode (data collection and observation) · PMS stack — Shelter", "anchor_disclaimer": "Full client name, logo, and specific numbers — only with written consent. This page shows format and context without revealing sensitive data.", "footer_tagline": "AI operations layer for hospitality", "footer_copyright": "© 2026 Pragma. All rights reserved.", "footer_developer": "Built by Synapster", "footer_privacy": "Privacy policy", "footer_deck": "Materials", "materials_label": "Materials", "materials_h2": "Pragma documents", "materials_desc": "A short overview for a first look, plus the full product presentation. Grab them before we talk — the conversation gets sharper.", "mat1_title": "Pragma in 2 minutes", "mat1_desc": "A short overview: what Pragma does and the impact it delivers. For a first look.", "mat1_meta": "PDF · 5 slides · 1.5 MB · RU/EN", "mat2_title": "Product presentation", "mat2_desc": "The full operations layer: modules, the manager’s morning screen, decision cards, and the pilot format.", "mat2_meta": "PDF · 20 slides · 4.1 MB", "mat3_title": "Pitch deck", "mat3_desc": "The business view: market, model, metrics, and Pragma’s roadmap.", "mat_download": "Download", "mat_soon": "Soon", "anchor_stage_h": "Where the pilot is now", "anchor_stage_now": "now", "anchor_stage_1": "Baseline — we capture the starting point on agreed metrics", "anchor_stage_2": "Shadow Mode — Pragma observes and collects data, no active actions", "anchor_stage_3": "Recommendation Mode — AI proposes, a human confirms", "anchor_stage_4": "Impact Report — a measurable delta vs baseline at day 30 / 60 / 90", "anchor_stage_cap": "The rollout has only just begun — data collection and observation are underway. That is why there are no “growth percentages” here: the first measurable cuts will come after Shadow and Recommendation Mode. We will show only what is confirmed on the property’s data and approved by the client.", "nav_menu": "Menu" }, "meta": { "ru": { "title": "Pragma — AI-операционный слой для отелей, санаториев и ресторанов", "description": "Pragma собирает события из PMS, POS, CRM, 1С, задач, звонков, кухонных чек-листов и IoT-датчиков — превращает в сигналы, действия и измеримый эффект. Работает поверх ваших систем. Пилот 30–45 дней.", "ogTitle": "Pragma — AI-операционный слой для отелей, санаториев и ресторанов", "ogDescription": "Видит, где теряется выручка, проседает сервис, возникает операционный и санитарный риск. Работает поверх PMS, POS, CRM, 1С — не заменяет их. Пилот 30–45 дней, частично бесплатно. Только 3 объекта до конца 2026.", "ogLocale": "ru_RU", "twitterTitle": "Pragma — AI-операционный слой для HoReCa", "twitterDescription": "AI-слой управления для отелей, санаториев и ресторанов: выручка, сервис, санитарный риск — сигналы, действия, измеримый эффект. Пилот 30–45 дней." }, "en": { "title": "Pragma — AI operations layer for hotels, resorts and restaurants", "description": "Pragma collects events from PMS, POS, CRM, 1C, tasks, calls, kitchen checklists and IoT sensors — turning them into signals, actions and measurable impact. Works on top of your systems. Pilot 30–45 days.", "ogTitle": "Pragma — AI operations layer for hotels, resorts and restaurants", "ogDescription": "Sees where revenue leaks, service slips and operational or sanitary risk arises. Works on top of PMS, POS, CRM, 1C — doesn't replace them. Pilot 30–45 days, partially free. Only 3 properties through 2026.", "ogLocale": "en_AE", "twitterTitle": "Pragma — AI operations layer for HoReCa", "twitterDescription": "AI management layer for hotels, resorts and restaurants: revenue, service, sanitary risk — signals, actions, measured impact. 30–45 day pilot." } } }