Главные ошибки при попытке использовать нейросети
Простой ChatGPT не работает
Обычный бот выдает галлюцинации и ошибки. Нужна мультиагентная архитектура, где каждый агент проверяет другого.
Нет чистых данных
AI требует структурированных данных. Если знания в головах сотрудников, а CRM пустая — нейросети не на чем учиться.
IT-отдел не понимает бизнес
Технари могут настроить модель, но не понимают бизнес-процесс. Получается игрушка, которая не приносит денег.
Саботаж сотрудников
Команда боится, что AI их заменит, и не использует инструменты. Нужно обучение и правильная мотивация.
От аудита до работающей системы
Анализ процессов и данных
Мультиагентная архитектура
Безопасный контур
Обучение команды
Дешевле человека
Стоимость операции
Доступность
Нет выходных и сна
Реакция
Мгновенный ответ
Соблюдение скрипта
Без эмоций и усталости
Что умеют AI-ассистенты
CSКлиентский сервис
- ✓Консультации по товарам (подбор сложной техники)
- ✓Проверка статусов заказов в ERP/CRM
- ✓Оформление возвратов и претензий
- ✓Запись на услуги и напоминания (Slot Management)
- ✓Квалификация лидов (BANT) перед передачей в продажи
BPВнутренние процессы
- ✓Парсинг документов и занесение в 1С/CRM
- ✓Поиск по корпоративной базе знаний (Wiki/Confluence)
- ✓Автоматическая генерация отчетов для руководства
- ✓Onboarding новых сотрудников (AI-наставник)
- ✓Анализ звонков и контроль качества (Speech Analytics)
Реальные примеры
Поддержка 24/7 для ритейла
Закрыли 96% обращений первой линии автоматически. Время ответа сократилось с 15 минут до 10 секунд. NPS вырос с 45 до 78.
Техподдержка инженеров
AI обучился на документации и истории тикетов. Снял 70% нагрузки с инженеров, освободив их для продуктовых задач.
AI-администратор салонов
Бот записывает клиентов через WhatsApp/Instagram. Снизил No-Show с 15% до 3% благодаря умным напоминаниям.