Директор по продукту, специалист в области автоматизации бизнес процессов и диджитализации бизнеса
Сегодня автоматизация — не просто модное словечко из телеграмм каналов, а необходимость, если вы хотите, чтобы ваш бизнес не только выживал, но и развивался. Причём речь не о внедрении ERP-систем или настройке сложных BI-дашбордов и аналитики, а о понятной, реальной автоматизации с помощью искусственного интеллекта, которую можно внедрить за 2–3 дня — и уже через неделю получать выгоду.
В этой статье я расскажу, как работает автоматизация с использованием ИИ, где она применяется чаще всего, и на конкретном примере покажу, как мы внедрили такую систему на базе n8n и GPT для анализа звонков менеджеров.
Что такое автоматизация с помощью ИИ?
Автоматизация с помощью ИИ — это процесс внедрения искусственного интеллекта в бизнес, когда он берёт на себя не просто рутину, а задачи, где раньше нужен был человек с головой.
Для автоматизации очень рутинных задач (например, калькуляции стоимости доставки, которая складывается из простых и понятных параметров) существует множество более простых решений (от написания скриптов, но настройки CRM системы).
Автоматизация бизнес процессов с помощью ИИ позволяет решать более творческие и сложные задачи, на которых обычный скрипт или настройка в 1C – не помогут.
ИИ способен не просто выполняет шаблон, а способен анализировать, обобщать, интерпретировать. Причём делает это без усталости, с понятными метриками и в удобном виде.
Где чаще всего применяется автоматизация с ИИ?
Искусственный интеллект можно внедрить практически в любой отдел, если подходить к делу не как к «забавной игрушке», а как к реальному и практичному инструменту, который приносит конкретный и измеримый результат. На моей практике ИИ чаще всего используется для:
Автоматизации отдела продаж: анализ звонков, генерация коммерческих предложений, квалификация лидов.
Для маркетинга: генерация текстов, креативов, сценариев для рассылок и видео.
Для поддержки клиентов: чат-боты, которые знают всю базу знаний и отвечают быстрее любого сотрудника.
HR: онбординг новых сотрудников, ответы на типовые вопросы, оформление документов, разбор резюме и анализ лучших кандидатов.
Финансы и аналитика: автоматический сбор и анализ отчётности, предсказание выручки, выявление аномалий.
- Контроль качества производства. При подключении видеоаналитики можно контролировать качество производимой продукции и отсеивать брак.
- Контроль промышленной безопасности и охраны труда. С помощью видеоанализа можно выявлять нарушения в области промышленной безопасности (например, сотрудник забыл одеть каску).
Автоматизация процессов с помощью ИИ позволяет нивелировать регулярную, повторяющуюся работу, которая отнимает время и легко формализуется.
Пример из нашей практики: автоматизация анализа звонков
Покажу на примере нашего проекта «triadacompany.ru», как мы взяли один утомительный, повторяющийся процесс и буквально за неделю превратили его в автоматическую систему, которая экономит нам 120 часов в месяц (и экономит миллион нервных клеток руководителю отдела продаж – Ларисе Владимировне).
Каждый день наши менеджеры проводят по 30–40 звонков. Кто-то отрабатывает клиента по полной, кто-то говорит “да, конечно, я вам перезвоню” — и больше о нём никто не слышит.
Чтобы понять, кто реально работает, а кто только изображает бурную деятельность, мы слушали звонки вручную. Руководитель отдела продаж садился вечером, открывал записи и начинал: 5 минут звонка, 3 минуты комментариев, плюс сделать таблицу, отправить менеджерам, выписать замечания.
В итоге — 3–4 часа в день просто на прослушку. И это не считая, что всё это очень субъективно: кто-то жёстче, кто-то мягче, кто-то вообще не дослушивает до конца.
Мы поняли, что так больше нельзя. Слишком много ресурсов тратится на то, что можно спокойно отдать искусственному интеллекту.
Вот, что мы сделали:
Каждый вечер n8n забирает звонки из Bitix24, отфильтровывает короткие и нецелевые. Далее ChatGPT расшифровывает звонки (указывая спикеров) и оценивает звонки по шкале, отмечая ошибки и недожатие. Всё складывается в Google Таблицы и утром отправляется в Telegram-чат руководителя отдела продаж. Эта автоматизация дала нам 3–4 часа экономии в день и улучшило контроль качества работы менеджеров.
Как устроена архитектура автоматизации ИИ
Когда у вас есть конкретная задача и понятное ожидание результата, следующий шаг — выстроить архитектуру.
Архитектура автоматизации с ИИ — это сложная цепочка действий, в которой данные «перетекают» от одного модуля к другому: от источника информации — к обработке — к действию.
Как это работает (давайте разберем пошагово):
Получение данных. Сначала нужно получить данные. Это может быть CRM, почта, сайт, таблица — всё, откуда мы берём данные: заявку, письмо, звонок, текст, заказ. Для “забирания” данных система подключается в API (например, API CRM системы).
Передача данных. Далее эти данные попадают в платформу автоматизации (например, N8N) – это связующее звено, которое управляет логикой и направляет данные по нужному маршруту.
Отправка данных в нейросеть. Интегратор отправляет данные в выбранную нейросеть (например, в DeepSeek) с подготовленным промптом (инструкцией). ИИ делает свою работу — анализирует, генерирует, классифицирует, создаёт. Связывать таким образом можно множество нейросетей. Например, одна расшифровывает звонки, другая оценивает, третья пишет рекомендации менеджерам.
Обратная передача результата. Готовый результат возвращается в систему: либо в CRM, либо в Google Таблицы, либо уходит в письмо, либо идёт в мессенджер клиенту или сотруднику. На основе результата могут запускаться следующие шаги: формирование документа, отправка письма, постановка задачи, генерация отчёта, запуск рекламы и так далее.
Если в вашем бизнесе важна визуальная информация — например, поток людей, контроль сотрудников, поведение на складе или действия на производстве — тогда в цепочку автоматизации добавляется блок видеоаналитики.
Работает все по тому же принципу, но с небольшими изменениями. Сначала данные из видеокамер передаются в модуль распознавания (например, YOLO, OpenCV, DeepFace, Ultralytics, Vision). В системе распознавания извлекаются конкретные события (для этого система обучается). Например, систему обучают распознавать одел ли сотрудник каску или вместо каски отсвечивает его лысина (на первых порах система может перепутать эти события, поэтому ее важно обучать). После – результаты видеоанализа (например, «человек без каски») передаются в систему автоматизации и от туда в ИИ, где происходит оценка событий.
Особенности автоматизации с помощью ИИ
Автоматизация с помощью ИИ — очень мощный инструмент, но с особенностями. Давайте из разберем.
Во-первых, автоматизацию нужно тестировать. Вначале делать MVPЮ
MVP (минимально жизнеспособная версия) — это ваш маленький, но работающий кусочек автоматизации, который уже сегодня экономит вам время, деньги или снижает потери.
Не нужно сразу пытаться автоматизировать всю цепочку от генерации клиента до выдачи зарплаты директору. Начните с чего-то простого и важного. Например:
автоматический ответ на типовые заявки;
сбор обратной связи после встречи;
генерация КП по шаблону;
короткое резюме звонка для CRM.
Мы, например, начали с одной маленькой цепочки: выгрузка звонков → расшифровка → оценка → таблица. Работает? Работает. Только затем стали, расширять дальше.
Во-вторых, важен хороший промпт (инструкция).
Если вы не научились задавать ИИ правильные задачи — он будет делать глупости. Как студент, который вроде бы умный, но если спросить его не по теме — придумает чушь.
Промпт — это инструкция, как ИИ должен себя вести. Чем четке и точнее инструкция – тем лучше будет результат.
Вот пример хорошего промпта:
«Вы – голосовой аналитик. На входе – расшифровка звонка. Ваша задача — дать оценку по шкале от 1 до 10 по параметру “качество коммуникации”, обосновать решение в 3–4 предложениях. Ответ – строго в формате: оценка, обоснование, рекомендации.»
В-третьих, важно помнить автоматизация с помощью ИИ не отменяет людей. Она снимает с них рутину. Освобождает время для того, что действительно важно:
звонить клиенту, а не заполнять CRM;
анализировать, а не искать данные в 10 вкладках;
творить, а не составлять одинаковые письма каждый день.
- продумывать гипотезы развития бизнеса, а не собирать отчет 12 часов подряд.
Если всё сделано правильно, то ИИ работает как помощник: бесшумно, 24/7, без отпуска и жалоб.
С чего начать автоматизацию бизнеса с помощью ИИ?
В первую очередь проанализируйте самое больное место – процесс, который отнимает больше всего денег и времени.
Например, в нашем бизнесе в отделе продаж – это анализ звонков. Вот тут описал как мы это сделали.
Для приоритизации подойдет Impact-Frequency модель. Модель IF очень проста.
Рисуем табличку с двумя осями. По одной — частота выполнения задачи, по другой — её значимость.
Чем чаще нужно выполнять задачу и чем сильнее она влияет на показатели компании, тем скорее ее нужно автоматизировать с помощью искусственного интеллекта.
Следующий шаг – спроектировать результат и процесс.
Понять как именно будет работать автоматизация и что конкретно даст вашему бизнесу.
Здесь рекомендуем либо прочитать нашу статью о внедрении ИИ в бизнес – либо обратиться к нам за бесплатной консультацией.
Наши эксперты написали для вас более 30 статей по автоматизации бизнес процессов с помощью искусственного интеллекта. Их прочтение поможет Вашему предприятию найти точки роста.
