ИИ-агенты для бизнеса: примеры по отделам - продажи, поддержка, документы, аналитика

Что вы узнаете:

• примеры задач для ИИ-агентов в четырёх отделах: продажи, поддержка, документы, аналитика
• что из этого мы делали в проектах LLAIM и как это выглядело
• как выбрать первую задачу и не переплатить за лишнюю сложность
• когда агент не нужен и хватит обычной автоматизации

Коротко: что делают ИИ-агенты в бизнесе

ИИ-агент выполняет шаги процесса: читает обращение или документ, находит нужные данные, заполняет карточку, готовит черновик и передаёт сложный случай человеку. В отличие от простого чат-бота со сценариями, он учитывает контекст и может работать в ваших системах, а не только отвечать по заранее заданным веткам.

В зависимости от задачи агент подключают к Telegram, WhatsApp, VK, Avito или веб-чату, а также к CRM и ERP, 1С, корпоративным API и вебхукам.

Ниже - примеры задач для четырёх отделов. Отдельно отмечены проекты LLAIM. Остальные сценарии иллюстративные: готовых проектов с цифрами по ним у нас нет. Что такое ИИ-агент и как его внедрить, мы разбирали в статье «ИИ-агент для бизнеса: что это, с какой задачи начать и как внедрить». Здесь сосредоточимся на примерах.

Продажи

Что можно поручить агенту:

• разобрать обращение: определить, кто пишет, что ему нужно и насколько срочно;
• заполнить карточку клиента в CRM;
• подготовить коммерческое предложение по шаблону;
• обработать тендерную документацию.

Из проектов LLAIM. В строительной компании три агента готовили коммерческие предложения по фирменным Word-шаблонам, заполняли тендерные анкеты и анализировали тендеры. На подготовку предложения уходило 15-20 минут вместо 2-3 часов; вручную оставили финальную проверку. В проекте для оптовой торговли агент подбирал поставщика по автообновляемой базе и готовил коммерческое предложение по шаблону.

Где нужен человек. Цена, скидка и условия остаются за менеджером: агент готовит черновик, а решение принимает сотрудник. Подробнее о коммерческих предложениях - в статье «Коммерческое предложение с помощью ИИ», о Telegram-ботах для продаж - в статье «Чат-бот в Telegram для продаж».

Поддержка

Что можно поручить агенту:

• отвечать клиентам по базе знаний в мессенджерах и на сайте;
• собирать данные об обращении: номер заказа, суть вопроса, контакты;
• передавать сложный случай оператору вместе с собранной информацией.

Агенты LLAIM работают в Telegram, WhatsApp, VK, Avito и веб-чате. Ответы они ищут в вашей базе знаний, а не полагаются только на общие знания модели. Если нужной информации нет, агент должен сообщить об этом и передать диалог человеку, а не придумывать ответ.

Обобщённый пример. Клиент вечером спрашивает: «где мой заказ». Агент находит заказ, проверяет его статус и отвечает. Если клиент спорит или просит возврат, агент собирает подробности и передаёт сотруднику задачу с краткой сводкой.

Документы

Что можно поручить агенту:

• проверять договоры по чек-листу компании;
• извлекать данные из документов;
• готовить документы по шаблону и отмечать спорные пункты.

Из проектов LLAIM. Агент проверяет договоры аренды по чек-листу и оставляет замечания в Word в виде комментариев. Проверка сократилась с 4 часов до 15 минут, а решение по спорным пунктам осталось за юристом. В другом проекте сервис до учёта проверяет комплектность первичных документов, подписи, печати и реквизиты по статье 9 закона 402-ФЗ. Если система не уверена, документ отправляют на ручную проверку. О выборе программ для таких задач рассказывает статья «Программы для анализа договоров».

Где нужен человек. Подписание и итоговая оценка рисков остаются за сотрудником.

Аналитика

Что можно поручить агенту:

• сводить данные из нескольких источников;
• готовить отчёты;
• создавать скрипты для загрузки продаж, остатков и заказов с маркетплейсов.

Из проектов LLAIM. В одном проекте агент генерировал скрипт для загрузки данных с маркетплейса. В тендерном проекте агент строит сводки и графики, самостоятельно формируя запросы к базе. О том, что лучше поручить модели, а что - коду, мы писали в статье «ИИ для финансовой аналитики и учёта». Отдельно об агентах для маркетплейсов - в статье «ИИ-агенты для маркетплейсов».

Где нужен человек. Перед принятием решений стоит проверить числа в отчётах. Расчёты лучше поручать коду, а не модели.

Как выбрать первую задачу

Для первой задачи стоит выбрать ту, у которой есть:

1. Повторяющиеся шаги. Процесс регулярно проходит по одной и той же схеме.
2. Понятный результат. Вы можете определить, что задача выполнена правильно.
3. Доступные данные. У агента есть база знаний, шаблоны или чек-листы, на которые можно опереться.
4. Проверка человеком. Сотрудник принимает результат, особенно если от него зависят деньги или договоры.
5. Измеримый эффект. Можно сравнить время выполнения задачи, число возвратов или ошибок до и после запуска.

Начинать лучше с одного процесса, а не с «агента на всё». Мы двигаемся поэтапно: аудит процесса, проверка идеи на реальных данных, пилот на ограниченном потоке и запуск в работу. Сроки и стоимость называем после аудита.

Когда агент не нужен

• Процесс простой и жёстко заданный - хватит чат-бота или обычной автоматизации.
• Шаги каждый раз разные, и процесс не повторяется.
• Нет данных, на которые агент мог бы опереться: базы знаний, шаблонов или регламента.
• Некому проверять результат.

Как проверить результат

1. До запуска зафиксируйте, сколько времени занимает задача и сколько бывает ошибок и возвратов.
2. Проверьте агента на прошлых обращениях или документах.
3. Сравните его результат с работой человека. Отдельно отмечайте пропуски и выдуманные ответы.
4. Посмотрите, как агент справляется с вопросом вне базы знаний, пустым документом и противоречивыми данными.
5. Запустите агента на ограниченном потоке параллельно с ручным процессом и сравните результаты.

Если хотите обсудить задачу для агента, оставьте заявку: мы проведём первичную консультацию и оценим сроки и стоимость. Подробнее о нашем подходе - на странице «ИИ-агенты».

Источники

• Страница решения LLAIM: «ИИ-агенты»
• Проекты LLAIM: автоматизация тендеров, подготовка коммерческих предложений в оптовой торговле, проверка договоров аренды, контроль первичной документации, интеграция с маркетплейсом (материалы на сайте)
• Материалы блога LLAIM: «ИИ-агент для бизнеса», «ИИ-агенты для маркетплейсов», «ИИ для финансовой аналитики и учёта»