Нужен ли бизнесу ИИ-агент: 7 задач, которые можно автоматизировать уже сейчас

Заказывая разработку ИИ-агента, Вы хотите получить не обычного чат-бота, а инструмент для оптимизации выполнения повторяемой работы. Причём работа, которую Вы хотите оптимизировать, скорее всего, как-то связана с «внешним миром». Этим «внешним миром» может быть Битрикс24, amoCRM, 1С, самописная ERP и даже 3D-принтер, который будет что-то печатать по сигналу свыше.

В каких случаях ИИ-агент не нужен

Если вся необходимая Вам оптимизация сводится к тому, чтобы «обработать текст», «прочитать документ» и «иногда сгенерировать PDF», то делать ИИ-агента затратно. Условные ChatGPT и Claude по подписке закроют все эти боли без каких-либо проблем в чате. А если генерировать PDF не надо, а обработка текста не требует какой-то критической точности, от которой зависит «жизнь или смерть», то вообще можно ограничиться бесплатным DeepSeek.

Если необходимая автоматизация связана с точными входящими данными, то ИИ-агент тут тоже не требуется. Например, если цель — сгенерировать обычный PDF-счёт, то достаточно написать обычный Node.js/Python-скрипт, который принимает основание счёта и сумму, а на выходе отдаёт готовый документ. Тут вообще ИИ можно не использовать.

В каких случаях нужен ИИ

Только в тех случаях, когда приходится работать с нестандартизированными входными данными. То, что нельзя стандартизировать, идеально передать ИИ для этой самой стандартизации. Например, проверить сотню новых писем в Яндекс Почте и передать пользователю только самые важные.

В каких случаях нужен ИИ-агент

ИИ-агент нужен там, где есть повторяемая цепочка действий, требуется связь с «внешним миром» и есть нестандартизированные данные.

ТОП 7 задач которые можно автоматизировать уже сейчас

Мы решили составить небольшой топ задач. Хотя нет — даже не задач, а процессов, которые можно автоматизировать с помощью ИИ со 100% вероятностью. И нет, 100% взято не из головы: мы советуем только то, что сами автоматизировали или помогали автоматизировать нашим клиентам.

Работа с CRM

Задачи, поиск по клиентам, помощь при создании коммерческих предложений.

Можно научить ИИ-агента взаимодействовать с CRM/ERP-системой. Нет, мы сейчас не про «дообучение» модели говорим, а про банальное: дать инструкцию, как что-то делать.

Агент может мониторить Telegram-чат и прямо оттуда, из текста, вычленять задачи и назначать их специалистам. Он может автоматически выставлять приоритет задаче и даже правильно выбирать нужного специалиста.

Агент может искать информацию в CRM: найти ID клиента, его номер телефона, текущий статус счёта и так далее. Вы даже можете просить его генерировать и отправлять коммерческие предложения, ведь все нужные данные уже есть в CRM.

База знаний

Вы можете сделать себе чат-бота и «вложить» в него все нужные знания о своей компании: от цен на услуги до работающих там людей. И теперь, если у клиента есть какой-то вопрос, он может сначала спросить его у ИИ-ассистента. И если ответ агента устроит клиента, то это снизит нагрузку на Ваш отдел технической поддержки.

Мы понимаем: когда рассказываешь про чат-ботов помощников, в голове всплывают «те самые» поделки от Ростелекома и Билайна, которые не могут даже позвать оператора. Но эти времена в прошлом: современные облачные модели способны на такие вещи, от которых у людей старшего поколения волосы дыбом встают.

Мониторинг почты

Агент может мониторить почту и искать там новые заявки от клиентов. При нахождении таковых он может отправлять Вам уведомления в любой желаемый мессенджер: от Telegram и Signal до Zalo и Max.

Причём неважно, какой именно источник проверять. Он ведь может и чат в мессенджере читать, и даже сортировать заявки в Битрикс24.

Фабрика контента

Можно настроить ИИ-агента на работу с социальными сетями, сделать что-то вроде ИИ-SMM-агента. Если кажется, что из-за этого потеряется «шарм» группы, то можно только генерировать изображения к постам или проверять текст на орфографические ошибки. Вариантов работы масса, нужно лишь проявить фантазию.

Создать полностью автоматизированную фабрику текстового контента — реально. Даже если кто-то говорит обратное. С видеоформатом пока сложнее, там много подводных камней.

В текстовом конвейере важно одно: если перестать контролировать такую ИИ-фабрику, то через пару месяцев можно растерять всю аудиторию из-за мусорного контента, который рано или поздно полезет из-под ИИ-конвейера. Лучшие кейсы — это когда ИИ-агент в паре с SMM-специалистом создаёт контент: агент делает классические общие короткие статьи (факты, научпоп), а человек отвечает за core-контент и стратегию.

Контроль сроков

ИИ-агент может напоминать о незакрытых задачах или о каких-то действиях, которые требуют решения человека. Например, на скриншоте выше ИИ-агент зовёт других специалистов проверить его Merge Request в GitLab, потому что автор статьи его «игнорирует». Тем самым он подгоняет рабочий процесс и ускоряет закрытие задачи.

Отчеты и графики

ИИ-агент может генерировать любые графики из Ваших данных. Причём выглядят они достаточно красиво. Такие графики можно вставлять в PowerPoint или Keynote и показывать клиентам.

P.S. Автор статьи уже год так делает, и ему это дико нравится. До этого приходилось генерировать графики в Chart.js, делать десятки скриншотов — и всё это руками.

А уже сгенерированные отчёты он может раз в месяц отправлять на почту или даже через СДЭК. Менеджеру требуется лишь мельком проверить документы. Ну, чтобы не было юридических казусов. Таким образом можно сильно автоматизировать документооборот.

3D печать

Можно настроить конвейер по печати на 3D-принтере. Например, ИИ-агент получает 3MF-модель (в Telegram или по почте), проверяет её характеристики, размеры модели, наличие пластика, может уточнить какие-то детали и запустить процесс печати. Тот же Bambu Studio поддерживает работу через командную строку, что позволяет автоматизировать часть операций с моделями и подключить ИИ-агента в эту цепочку.

На самом деле мест, куда можно подключить ИИ-агента, очень много. Многие предприниматели до сих пор думают, что в их сферу нельзя привнести автоматизацию, но они очень сильно ошибаются. Мы говорим это, основываясь на своём опыте.

Тем более ИИ-автоматизация — это не так дорого, как кажется, особенно при работе с облачными моделями. Все примеры, которые мы описали выше, в среднем обходятся от 10 до 100 долларов в месяц. Причём самый дорогой — это ИИ-консультант в чате, ибо при большой загрузке он может кушать много токенов, ну а остальное и 20 долларов в месяц не стоит.

Самое дорогое тут — разработать такую автоматизированную систему. И вот с этим мы, VVERH DIGITAL, можем помочь!