Специалист в области автоматизации бизнес процессов и диджитализации бизнеса
Что было сделано?
С помощью мультиагентной системы мы автоматизировали сметирование садово-парковой мебели, малых архитектурных форм, металлоконструкций. Теперь за считанные минуты ИИ считает себестоимость производства малых-архитектурных форм, включая себестоимость материалов, труда и вычисляет рекомендованную цену.
После генерации сметы — искусственный интеллект создает персонализированное коммерческое предложение, которое убеждает клиента купить именно продукцию компании.
Зачем это клиенту и что дает?
К нам обратился клиент «Крафтвуд» — крупное производство малых архитектурных форм (детских площадок, скамеек, беседок и других отъемлемых элементов любого парка и сквера в крупном городе).
Компания столкнулась с двумя важными проблемами
- В компанию ежедневно приходят десятки обращений на просчет производства различных конструкций (например, детских площадок). А у сметчика компании уходит от 1 до 3 часов на составление каждой сметы (на просчет стоимости материалов, труда, стоимости доставки). Как итог — компания выставляет коммерческое предложение за 1-2 суток и ежедневно может выставлять до 30 КП, что существенно ограничивает возможность подаваться на участие во множестве тендерных закупках. Просто физически сметчик не успевает просчитать весь поступающий объем тендерных заявок от строительных компаний, которые регулярно заказывают садово-парковую мебель и малые архитектурные формы.
- коммерческое предложение также создается вручную. На это у менеджера уходит порядка 15-20 минут.
- Каждая продажа не персонализирована. Все отправляемые коммерческие предложения универсальны и не содержат описание преимуществ именно конкретного решения компании для клиентов.
Все эти проблемы мы предложили решить с помощью искусственного интеллекта. И нам удалось. Сейчас расскажем как работает решение.
Как работает наше решение?
Для решения запроса клиента мы создали сложную мультиагентную систему.
Всего было развернуто аж 7 ИИ агентов (автономных специальных агентов на базе искусственного интеллекта), которые:
- расшифруют изделие по фотографии (клиенты нашего заказчика часто присылают вместо описания рендер с дизайном малой архитектурной формы и сметчику раньше приходилось вручную оценивать из чего состоит это изделие), определяют материалы, состав
- рассчитывают стоимость изготовления материалов (считая как и себестоимость материалов, так и труда);
- формируют итоговую смету, закладывая коэффициенты розничной и тендерной цены;
- после утверждения сметы — генерируют описание продукта для клиента (почему конкретному клиенту стоит приобрести именно данную скамейку/урну/детскую площадку).
- генерируют уникальное, персонализированное коммерческое предложение.
Вся система связана с
- специализированным личным кабинетом сметчика (чтобы сметчик смог проверить качество сметы)
- c amocrm, где осуществляется работа отдела продаж
- с План-фикс, где осуществляется управление производством.
Как работает система?
Давайте последовательно и поэтапно разберем как устроено наше решение.
Показываем мы его с разрешения клиента, скрывая конфиденциальную информацию.
Итак, начнем с первого этапа. Менеджер по продажам компании заходит в CRM и создает сделку, указывая в полях
- наименование объекта;
- его описание (для кого требуется данный объект);
- название компании;
Сразу же в личном кабинете сметчика создается сделка.
Далее сметчик компании «нажимает» на сделку и в этот момент ИИ агент расшифровывает состав изделия, указывая из-чего оно состоит по прикрепленной ранее фотографии.
Расшифровка содержит детальный состав изделия, включая количество крепежей, описание элементов (например, горку), детально описывает материалы изделия и просчитывает их количество.
Сметчик смотрит расшифровку и при необходимости корректирует ее. Расшифровку (описание изделия) сметчик заполняет в поле. Именно на основании этой расшифровки осуществляется сметирование.
Далее сложная мультиагентная система на базе целого ряда моделей (о них поговорим позже)
- считает себестоимость труда
- считает себестоимость материала (дерева, железа, соединительных элементов).
- добавляет коэффициенты (налог, коэффициент про запас, коэффициенты на упаковку, брак элементов)
- добавляет маржинальность изделия (для каждого типа изделия утверждена своя маржа)
- выдает розничную стоимость.
Ниже пример сметы. Конфиденциальные цифры по просьбе клиента замазаны. Отражена розничная цена.
На данный момент наша мультиагентная система выдает 95-98% точность. Сравните: ниже скрин сметы (конфиденциальные данные замазаны) и розничная цена изделия на сайте.
Проконсультируем по внедрению искусственного интеллекта в ваш бизнес. Предложим наиболее подходящее решение с учетом ваших требований и бюджета.
Также проведем аудит и составим карту внедрения ИИ
Проведем детальный аудит бизнес процессов вашей компании.
На данный момент наша мультиагентная система выдает 95-98% точность. Сравните: ниже скрин сметы (конфиденциальные данные замазаны) и розничная цена изделия на сайте.
Погрешность составляет около 2% по детским площадкам, 5% по скамейкам. Для ИИ решений — это очень точный результат, превосходящий даже живого сметчика, который по статистике ошибается с 10% вероятностью.
После сметирования смета отправляется руководителю производства в систему «План-Фикс», где руководитель еще раз просматривает смету.
Здесь скриншоты показать не можем, клиент просил не показывать систему производственной конфиденциальности.
После того, как руководитель производства отсмотрел смету, он нажимает в личном кабинете кнопку «отправить смету».
После нажатия кнопки смета отправляется в другой ИИ агент, который генерирует уникальное КП по шаблону.
КП сразу же подгружается в сделку.
ИИ создает уникальное КП.
В нем генерируется уникальный текст для Заказчика (почему ему нужно купить именно это решение компании).
Обратите внимание, текст создан по описанию клиента, которое подтянулось из CRM. Благодаря тому, что менеджер заполнил описательное поле — ИИ сгенерировал уникальный текст КП, где подчеркивается что именно для Сочинского ЖК, возле моря — идеально подходит данная детская площадка.
В КП подтягивается товар, описание и фотография товара из сметы:
Наши эксперты (и сам автор статьи - Тимур) - разработали 10+ решений по внедрению ИИ в бизнес, которые вы прямо сейчас можете начать бесплатно тестировать.
Что под капотом?
Под капотом сложная мультиагентная система, которая развернута на нашем сервере.
На каждое действие (расшифровку изделия по фото, сметирование труда, сметирование материала, добавление коэффициента, создание текста, генерация КП — свой ИИ агент.
ИИ агенты при этом разные. Для расчета труда используется GTP 5.0, для генерации КП — Grok.
Что важно: чтобы улучшить качество расчетов нам пришлось написать мини агента, для каждой категории продукции. Он подставляет требования к расчету по каждому виду садово-парковой мебели и таблицу со стоимостями материалов. Таким образом расчет получается максимально точным, поскольку правила учета габаритов изделия, расчета материалов для простых лавок (где используются доски) и крупных детских комплексов где используется большой и массивный брус — отличаются.
Для создания этой системы мы использовали
- базу данных на Postgresql
- ИИ агентов на базе OpenAi и Grok
- Bubble для разработки кабинета сметирования (по просьбе Заказчика);
- N8N, который развернут на нашем локальном сервере, для связки агентов.
- Связку с AmoCrm и План-Фикс через API.
Решение развернуто локально на нашем сервере, что обеспечивает соблюдение 152-ФЗ.
Что дает клиенту данное решение?
Это решение мы установили клиенту в сентябре 2025 года и вот предварительные результаты:
- вместо 1,5 суток расчеты сметы в среднем требуется 3 минуты на генерацию сметы и 10 минут на утверждение сметы руководителем производства, что позволяет выставлять коммерческое предложение в течение часа.
- компания «Крафтвуд» смогла существенно нарастить количество выставленных коммерческих предложений. Теперь компания обрабатывает около 120 запросов в день (включая запросы из тендеров).
- благодаря персонализированным КП удалось увеличить конверсию на 2% за первый месяц применения системы.
На данный момент мы продолжаем совершенствовать систему. А именно в ежедневном порядке правим с техническими специалистами стоимость материалов (она в компании постоянно меняется), кроме того вместе с клиентом после генерации КП мы работаем над автоматическим созданием персонализированной рассылки, которая будет «догревать» клиента до заключения договора.
Наши эксперты написали для вас более 30 статей по автоматизации бизнес процессов с помощью искусственного интеллекта. Их прочтение поможет Вашему предприятию найти точки роста.
