Как мы за 1,5 месяца внедрили прототип ИИ-ассистента для переговоров

Каждый раз при подготовке к переговорам о продлении контракта с ключевым клиентом сотрудники компании проводили настоящую детективную работу. Им вручную приходилось:

• Искать и сводить воедино разрозненные данные из ERP-системы и аналитической платформы Superset.
• Формировать отчёты, тратя на это ценные часы, которые могли бы уйти на анализ и стратегию.
• Сталкиваться с риском ошибок и упущений, так как процесс сильно зависел от опыта и внимательности конкретного сотрудника.

Бизнес-запрос был чётким: проверить, можно ли с помощью современных технологий искусственного интеллекта (LLM) полностью автоматизировать сбор и первичный анализ данных, чтобы сотрудник получал готовую аналитическую выжимку за пару минут простым запросом в чате.

Перед специалистами нашей компании стояла амбициозная цель — не просто применить возможности ИИ, а на практике и в сжатые сроки доказать жизнеспособность идеи:

• Технически “подружить” языковую модель с внутренними системами заказчика.
• Создать прототип, который понимает бизнес-запрос на естественном языке.
• Обеспечить масштабируемость решения под будущие задачи.

Решение: умный чат-бот с “бизнес-мышлением”

Мы реализовали рабочий прототип (Proof of Concept, PoC) интеллектуального ассистента. Его главная “фишка” — способность самостоятельно планировать и выполнять сложные задачи.

Как это выглядит для пользователя:

Сотрудник в привычном чат-интерфейсе пишет: “Подготовь сводку для встречи с клиентом [Название компании]”. Далее система работает как личный аналитик:

Ассистент понимает запрос на естественном языке, находит нужную информацию в корпоративных системах и возвращает готовый ответ, например:

В основе — гибкая архитектура, которая позволяет боту не просто следовать жёсткому сценарию, а адаптироваться под запрос, что открывает путь для масштабирования на другие бизнес-процессы (отчётность, мониторинг, обслуживание).

Проект стал для нас и Заказчика успешной практической проверкой. Мы подтвердили работоспособность концепции — на текущем этапе решение уже эффективно работает в пилотной группе из 7 специалистов, демонстрируя свою ценность. Полученная обратная связь, опыт интеграции и тестирования чётко определяют вектор для следующих шагов:

• Фокус на отладке. Мы оптимизируем систему для максимальной стабильности в самых сложных сценариях.

• Подготовка к масштабированию. Оцениваем необходимые ресурсы для развёртывания на полный отдел или компанию.

• Дорожная карта улучшений. Понимаем, какие функции добавить в первую очередь для перехода на уровень полноценного бизнес-инструмента.

Это классический путь от PoC к MVP: мы перешли от гипотезы к работающему прототипу и теперь уверенно движемся к полноценному внедрению.