Разработка и внедрение ИИ-агентов, которые встроены в работу компании: читают счёт или заявку, сверяют с тем, что уже есть в базе, и либо меняют данные, либо останавливаются и зовут человека.
Это примеры задач, с которыми можно начать аудит. Состав решения определяем вместе с вами. Работающие программы подключаем там, где это полезно.
ДВА СЦЕНАРИЯ — РАЗНАЯ ЗРЕЛОСТЬ
Документ можно проверить. Ответ продавца — сначала ограничить.
Не называем любое текстовое действие агентом. Для каждого сценария определяем источник, разрешённый результат и момент, когда решение обязан принять человек.
01 / ПОДТВЕРЖДЁННЫЙ СЦЕНАРИЙ
Обработка документов
Агент находит счёт, извлекает поля, сверяет их с записью и прикладывает источник. Если документа нет или значения расходятся, он не делает число фактом.
Источник остаётся рядом с результатом
Расхождение видно человеку
Повтор после сбоя — отдельный сценарий
02 / ТОЛЬКО ПОСЛЕ ПРОВЕРКИ
Ассистент отдела продаж
Может подготовить черновик ответа, собрать контекст сделки или подсветить следующий шаг. Самостоятельная отправка, обещание цены и изменение сделки не включаются по умолчанию.
Черновик не равен отправленному ответу
Факты берутся из CRM и документов
Полномочия расширяются только на проверенном участке
У нас есть свой агент для закупок: он собирает цены на химию для производственной линии. Цена в карточке не становится фактом оттого, что её кто-то однажды вписал.
01Есть счёт или предложение поставщика — цена помечена «по счёту».
02Документа нет — «из справочника, документом не подтверждена». Так и написано в карточке, которую видит человек.
03Дело агента — найти документ и приложить его к цене.
Когда мы это включили, в рабочей базе лежало двадцать цен и ни одного счёта. Система написала это прямо в карточке. Неприятно, зато закупщик перестал считать смету по числам, которые кто-то вписал год назад и уже не помнит откуда.
Это наша собственная закупка, не клиентский проект. В вашей задаче делаем так же: сначала описываем, чем проверяется результат, потом подключаем модель.
ПРЕДСКАЗУЕМОСТЬ ПРОЕКТИРУЕТСЯ
Умная система. Понятные правила.
Собираем весь путь: от исходных данных до выполненного действия. У AI — своя задача. У расчётов, проверок и прав доступа — свои правила.
СЛОИ ОДНОГО РЕШЕНИЯ01 — 06
КТО И ЗА ЧТО ОТВЕЧАЕТ
Сохранить контроль у человека
Определяем, кто может менять условия, согласовать исключение и разрешить значимое действие. Сотрудник видит данные, на которых основано предложение.
А ЧТО, ЕСЛИ ЧТО-ТО ПОЙДЁТ НЕ ТАК?
Попробуйте неидеальный сценарий.
Выберите ситуацию. Посмотрите, на каком шаге система остановится и что предложит дальше.
НУЖНО ПОДТВЕРЖДЕНИЕПРИМЕР · DEMO-100
Расчёт готов. Решение за сотрудником.
10 часов работы × согласованный тариф. Программа рассчитала основу, сотрудник проверяет условия перед созданием заказа.
Создано заказов 0Письмо в примере Не отправлено
Интерактивная схема принципа работы. Условные данные; реальные AI, заказы и отправка писем не используются.
ГЛУБИНА — В СВЯЗЯХ И ПРОВЕРКАХ
Не каждый шаг требует AI. Каждый шаг требует понятного результата.
Для вашей задачи определяем нужные слои и исключения. Лишняя сложность сама по себе не добавляет надёжности.
НАША ОСНОВНАЯ РАБОТА
Найти логику. Создать алгоритм.
Разбираем задачу, подбираем или создаём нужный алгоритм. Определяем правила и исключения — и только затем автоматизируем.
ПРОВЕРИМ НА ПРОСТОМ ПРИМЕРЕ
Можно подтвердить клиенту запись?
Решение зависит от условий, которые мы определили вместе с вами.
01 / ДАННЫЕКлиент выбрал времяУслуга, специалист и время
→
02 / ПРАВИЛОПроверить расписаниеСвободен ли специалист?
→
03 / РЕЗУЛЬТАТ ПРОВЕРКИ! Время уже занятоПредлагаем свободное время вместо двойной записи.
Система проверяет доступность до обещания клиенту.
Условный сценарий. Реальные записи не изменяются.
У AI есть задача. У всей системы — понятные правила.
Агент работает внутри учётной системы: оттуда берёт данные и туда же возвращает результат. Если системы нет, ему не с чем сверяться и некуда записывать.
Чат-бот отвечает текстом. Агент выполняет шаг процесса: читает документ, сверяет его с тем, что уже есть в системе, и меняет данные или останавливается и передаёт решение человеку. Разработка ИИ-агента начинается с описания этого шага: откуда берутся данные, какие проверки обязательны, что считается готовым результатом и кто отвечает, если результат сомнительный.
Что будет, когда модель ошибётся?+
Мы исходим из того, что ошибётся. В нашем закупочном агенте цена не становится фактом оттого, что её кто-то назвал: пока нет документа, она помечена «из справочника, документом не подтверждена», и человек видит эту пометку прямо в карточке. Дело агента — найти счёт и приложить его. В вашей задаче делаем так же: сначала описываем, чем проверяется результат, потом подключаем модель.
Можно посмотреть, как это работает, до договора?+
На этой странице стоит рабочий стенд. Выберите неидеальный сценарий — данных не хватает, AI ответил неверно, внешний сервис молчит — и увидите, на каком шаге система останавливается, что показывает человеку и как повторяет прерванную операцию. Это упрощённая схема принципа, без подключения к действующему производству.
Где AI не нужен?+
Там, где хватает формулы или обычного правила. Считать площадь, применять тариф, проверять права доступа моделью — дорого и менее надёжно, чем кодом. Мы разделяем эти зоны на этапе проектирования и говорим прямо, какую часть задачи AI не улучшит.
НАПИШИТЕ — РАЗБЕРЁМ
Покажите, где работа застревает.
НАЧНЁМ С РАЗГОВОРА
Расскажите своими словами. Можно голосовым.
Чем занимаетесь, где теряете время и что хотите изменить. Обсудим задачу, первый этап и бюджет.