Внедрение ИИ-агентов в бизнес: с какой задачи начать

Автор: команда Guard-IT
Материал подготовлен на основе практики проектирования сайтов, интеграций и систем автоматизации для бизнеса.

Проверил: Константин Щеголев, руководитель Guard-IT
Участвует в проектировании веб-проектов, внедрении аналитики и развитии цифровых решений для компаний.

Внедрение ИИ-агентов в бизнес имеет смысл, когда в компании есть конкретная задача, которую можно выполнять быстрее, точнее или с меньшей нагрузкой на сотрудников.

Например:

• собирать сведения из обращений;
• проверять документы;
• находить информацию во внутренней базе;
• передавать данные в CRM.

Сам по себе интерес к искусственному интеллекту ещё не является основанием для разработки. Если агенту не определили понятную роль, он может отвечать на вопросы и обрабатывать файлы, но не давать бизнесу заметного результата.

Поэтому в Guard-IT работа начинается с разбора процесса. Мы выясняем, где компания теряет время, какие операции повторяются и что должно измениться после внедрения. Затем предлагаем решение и берём на себя его разработку, подключение к нужным системам и проверку перед запуском.

ИИ-агент должен решать измеримую задачу бизнеса. Количество функций само по себе не показывает ценность системы.

Почему начинать с технологии рискованно

На встрече руководитель может сказать: «Нам нужен ИИ-агент».

Но за этой формулировкой обычно скрывается другая проблема.

- Отдел продаж не успевает разбирать входящие обращения. 

- Сотрудники тратят время на поиск сведений в документах. 

- Технические задания приходят в разном виде. 

- Менеджеры вручную переносят одну и ту же информацию между почтой, таблицами и CRM. 

- Клиентам приходится долго ждать первичного ответа.

В каждом случае потребуется отдельное решение. Агент для анализа документов не должен разрабатываться по той же логике, что помощник отдела продаж. У них разные источники информации, действия, ограничения и критерии качества.

Если сначала выбрать платформу, а потом искать ей применение, проект быстро обрастает лишними функциями. Сроки увеличиваются, сотрудникам приходится менять привычный порядок работы, а пользу внедрения трудно подтвердить.

Guard-IT начинает с обратного. Мы изучаем проблему и только после этого определяем, нужен ли здесь ИИ-агент. Иногда задачу надёжнее решает обычная автоматизация, доработка сайта или настройка CRM. В таком случае нет смысла усложнять проект нейросетью.

Какие процессы подходят для ИИ-агента

Лучше всего агент показывает себя там, где сотрудники регулярно получают информацию, сопоставляют её с правилами компании и подготавливают следующий шаг.

Это может быть:

• первичная обработка заявок;
• проверка комплектности документов;
• поиск сведений во внутренней базе;
• распределение запросов;
• подготовка сводки для специалиста.

Важна повторяемость. Если похожая операция возникает несколько раз в год и каждый случай требует индивидуального решения руководителя, разработка отдельного агента может не окупиться. Если сотрудники выполняют её ежедневно и тратят на неё часы, появляется реальная точка для автоматизации.

Для первого внедрения подходит процесс, который регулярно повторяется, имеет понятный результат и допускает проверку сотрудником.

Необязательно сразу охватывать весь отдел. Один правильно выбранный процесс позволяет быстрее проверить пользу системы и увидеть, как она ведёт себя на реальных данных. После этого функциональность можно расширять без попытки перестроить работу компании за один запуск.

Пример: обработка технических заданий на производстве

Производственная компания получает заявки на расчёт продукции. Клиенты присылают технические задания, таблицы, чертежи и спецификации в разных форматах. Перед передачей запроса инженеру менеджер вручную проверяет, указаны ли материал, размеры, объём, требования к обработке и желаемый срок.

Если сведений не хватает, специалист не может начать расчёт. Заявка возвращается менеджеру, затем клиенту, а подготовка предложения откладывается. Чем больше обращений, тем чаще возникают задержки и повторные уточнения.

В таком процессе ИИ-агент может извлечь данные из присланных материалов, собрать их в единую структуру и отметить, какой информации не хватает. Инженер получает подготовленную сводку вместе с исходными файлами и быстрее переходит к оценке задачи.

При этом агент не назначает окончательную стоимость и не подтверждает возможность производства без специалиста. Его задача заключается в подготовке информации, а решение остаётся за сотрудником.

Для компании меняется сам порядок обработки обращения:

- Менеджеру не приходится каждый раз вручную искать параметры в нескольких файлах. 

- Инженер получает более полные вводные, а клиент быстрее узнаёт, какие сведения нужно дополнить.

Это пример возможного сценария, а не описание опубликованного кейса Guard-IT. Фактический результат можно оценить только после изучения процесса и тестирования на материалах конкретной компании.

Что Guard-IT проверяет перед разработкой

Качество агента зависит от информации, с которой он будет работать. Если в документах одновременно действуют разные цены, условия или инструкции, система не сможет постоянно выбирать правильный вариант.

На старте мы изучаем материалы компании и определяем, какие источники считать основными. Проверяем, достаточно ли сведений для поставленной задачи, как они обновляются и кому разрешён доступ.

Клиенту не нужно самостоятельно готовить техническую архитектуру или превращать все документы в единую базу. Guard-IT помогает определить необходимый состав материалов, выявляет противоречия и предлагает порядок их использования.

Иногда во время такой проверки становится понятно, что проблема находится не в скорости работы сотрудников. Например, сведения могут храниться в разных таблицах, а правила обработки обращения нигде не зафиксированы. Автоматизировать такой порядок без предварительной подготовки рискованно. Агент лишь начнёт воспроизводить уже существующую путаницу.

ИИ-агент не исправляет противоречивые правила компании. Сначала нужно определить, какие данные и решения считаются верными.

Подобная зависимость от качества исходных данных встречается и в других цифровых проектах. В статье «Что входит в интернет-магазин под ключ» мы показывали, почему сайт, учётная система и CRM не должны использовать разные сведения о товарах, ценах и остатках. При внедрении ИИ-агента согласованность данных имеет такое же значение.

Как агент встраивается в работу компании

Полезный результат редко ограничивается текстовым ответом в отдельном окне. Агент должен получать информацию из разрешённых источников и передавать результат туда, где продолжается работа.

Например, подготовленную заявку агент может отправить в CRM, сводку по документу передать ответственному сотруднику, а найденное расхождение направить специалисту на проверку. Если система не может выполнить задачу, она должна сообщить об этом, а не выдавать предположение за достоверный результат.

Guard-IT определяет логику такого взаимодействия во время проектирования. Мы устанавливаем, какие данные агент может читать, что ему разрешено создавать или изменять и в какой момент требуется подтверждение человека.

Устройство интеграции зависит от систем, используемых компанией. Само название CRM или учётной программы ещё не объясняет задачу. Нужно понимать, откуда поступают сведения, какие поля необходимо заполнить и что должно произойти при ошибке.

Похожий подход применяется при подготовке к разработке интернет-магазина.

До подключения CRM, 1С, оплаты или доставки определяется направление обмена и действия системы при сбое. Для ИИ-агента дополнительно задаются ограничения на интерпретацию информации и самостоятельные действия.

Почему нельзя полностью убирать человека из процесса

ИИ-агент способен понимать свободные формулировки и работать с неструктурированной информацией. Но он может неверно истолковать запрос, использовать устаревший фрагмент документа или сформулировать слишком уверенный вывод.

Поэтому степень самостоятельности зависит от возможных последствий ошибки. Агент может без дополнительного согласования классифицировать обращение или подготовить черновик. Изменение цены, подтверждение договорных условий, удаление данных и отправка значимого решения от имени компании требуют контроля сотрудника.

Особенно осторожно нужно работать с персональными данными, финансовой информацией, медицинскими сведениями и юридическими документами. Здесь агент может искать расхождения, собирать информацию или готовить предварительный результат. Окончательное решение принимает специалист.

Такие ограничения не уменьшают пользу системы. Они позволяют автоматизировать повторяющуюся часть работы и сохранить контроль там, где ошибка может привести к финансовым или репутационным последствиям.

Как Guard-IT проверяет решение перед запуском

До внедрения в рабочий процесс агент проходит проверку на ситуациях, с которыми он столкнётся в компании. Мы используем стандартные запросы, неполные данные, неоднозначные формулировки и случаи, которые должны передаваться человеку.

Важно проверить не красоту ответа, а правильность поведения.

Агент должен:

• обращаться к разрешённым источникам;
• соблюдать ограничения;
• фиксировать необходимые сведения;
• останавливаться, когда данных недостаточно.

Первый запуск проводится на ограниченном участке процесса. Это позволяет увидеть реальные отклонения без риска для всей компании. После проверки мы уточняем правила и только затем расширяем область применения.

Клиент участвует в согласовании результата и предоставляет знания о своём бизнесе. Техническую реализацию, настройку источников, интеграции и проверку логики берёт на себя Guard-IT.

На сайте нашей компании уже работает собственный ИИ-консультант. Он помогает посетителю разобраться в услугах и передаёт обращение специалисту, но не принимает решения за менеджера. Устройство такого решения подробно раскрывается в отдельном материале об AI-чате.

ИИ-консультант Guard-IT подбирает агента для строительной компании

Уточнение формата внедрения ИИ-агента на существующий сайт

Определение задач ИИ-агента для приёма заявок и расчёта

ИИ-консультант Guard-IT готовит обращение для специалиста

Посмотреть, как работает чат, можно на странице услуги «Разработка ИИ-агентов для бизнеса»

В этой статье мы рассматриваем более широкий вопрос. Как выбрать бизнес-процесс, в котором ИИ-агент действительно принесёт пользу?

Что получает компания после внедрения

Результат зависит от выбранного процесса.

ИИ-агент может:

• сократить время первичной обработки обращения;
• уменьшить количество ручных операций;
• быстрее находить сведения;
• выявлять неполные документы до того, как они попадут специалисту.

- Для отдела продаж это означает более подготовленные заявки.

- Для производства – быстрее разобранные технические задания.

- Для внутренней поддержки – меньше времени на поиск информации.

- Для документооборота – единый порядок первичной проверки.

Компании не обязательно сокращать сотрудников, чтобы получить пользу. Часто ценность состоит в другом. Команда обрабатывает больше задач, быстрее отвечает клиентам и тратит меньше времени на действия, которые не требуют профессионального решения.

Мы не обещаем заранее определённый рост выручки или точный срок окупаемости. До разработки можно оценить текущие затраты времени, количество операций и число ошибок. После запуска эти показатели сравниваются с исходными данными.

Если результат нельзя измерить, компания не сможет понять, помогло ли внедрение. Поэтому критерии оценки Guard-IT определяет ещё до технической реализации.

Когда ИИ-агент бизнесу пока не нужен

Разработка может быть неоправданной, если операция выполняется редко, в компании нет актуальных данных или каждый случай требует полностью индивидуального решения.

Также не стоит начинать проект только потому, что ИИ используют конкуренты. Их процессы, объём обращений и внутренние системы могут сильно отличаться.

Во время предварительного разбора Guard-IT оценивает не только возможность разработки, но и её целесообразность. Если проблему проще решить изменением формы, сайта, CRM или существующей автоматизации, мы предложим более подходящий вариант.

Такой подход защищает компанию от затрат на систему, которая выглядит современно, но не меняет работу бизнеса.

С чего начать внедрение ИИ-агента

Для первого разговора не требуется готовое техническое задание. Достаточно описать процесс, который занимает много времени, создаёт задержки или регулярно требует одинаковых действий.

Guard-IT изучит текущий порядок работы, используемые данные и системы. После этого мы определим, подходит ли задача для ИИ-агента, какой результат можно получить и что потребуется для запуска.

Если внедрение целесообразно, наша команда возьмёт на себя проектирование, разработку, интеграции, тестирование и поддержку решения.

Обсудить разработку ИИ-агента