AI в бизнес-процессах

Разработка AI-агентов для бизнеса

Сотрудник получает обращение, ищет данные в нескольких системах, выбирает подходящее правило и выполняет действие. Когда такие ситуации повторяются, часть работы можно передать AI-агенту. Для этого нужно определить задачу, доступные сведения и границы самостоятельного решения.

KERUB SYSTEMS проектирует AI-агента как участника конкретного процесса: с источниками знаний, набором разрешённых операций и ответственным за исключения. Проект может включать связь с CRM, внутренней системой и рабочим каналом общения, если используемые сервисы предоставляют необходимые возможности.

Результат проекта

AI-агент, встроенный в согласованный процесс, с проверяемыми действиями, журналом событий и понятным порядком передачи работы человеку.

Когда задача становится актуальной

  • Операторы многократно собирают одинаковый контекст из карточки клиента, заказа и переписки.
  • Ответ зависит от утверждённых правил, но сотрудники применяют их по-разному.
  • После общения человек вручную создаёт однотипные задачи и меняет статусы.
  • Экспериментальный AI отвечает убедительно, однако происхождение ответа и последствия действий не видны.

Как выбрать задачу для агента

Начинаем с одной законченной ситуации: уточнить запрос, подготовить предложение по утверждённым условиям или собрать материалы для решения сотрудника. У задачи должны быть наблюдаемый вход, доступные данные и признак завершения. Формулировка «помогать бизнесу» не позволяет определить ни полномочия агента, ни критерии приёмки.

Разделяем понимание свободного текста и выполнение операции. Агент может предложить изменение даты заказа, а отдельная проверка — установить, допустим ли перенос по текущему статусу и доступности ресурса. Право изменять данные выдаётся для конкретного действия; доступ к системе целиком для этого не требуется.

Какие решения требуют подтверждения

Полномочия согласуются до разработки. Для каждого действия определяем источник фактов, обязательные условия, допустимый результат и способ отмены. Решения с денежными обязательствами или нестандартными условиями можно оставить сотруднику, сохранив за агентом сбор контекста и подготовку вариантов.

Отдельно задаём поведение при неполных данных и недоступности интеграции. Если подтверждение операции не получено, агент сообщает о незавершённом действии и передаёт его в очередь проверки. Повторное обращение к сервису не должно создавать второй заказ или дублирующее поручение.

ДействиеУсловие выполненияКонтроль
Ответ по правиламНайден действующий источникСсылка на использованное правило
Создание порученияИзвестны объект и ответственныйПроверка существующей задачи
Изменение заказаПолучены необходимые подтвержденияПроверка результата в системе
Индивидуальные условияЕсть решение уполномоченного сотрудникаСохранение основания согласования

Пример агента для переноса обслуживания

Рассмотрим пример: клиент просит перенести запланированное обслуживание оборудования. Агент определяет заказ, получает разрешённый контекст и уточняет удобный интервал. Система проверяет ресурс исполнителя; после подтверждения клиента сохраняется новая дата и создаётся уведомление ответственному сотруднику.

Исключение возникает, если к заказу уже выехал специалист. Агент не обещает бесплатный перенос и не отменяет выезд самостоятельно. Он передаёт диспетчеру запрос, текущий статус, предложенные интервалы и причину ограничения. Клиент получает подтверждение принятого обращения, а сотрудник продолжает работу без повторного сбора сведений.

Как проверить работу перед расширением

Набор проверки включает обычные запросы, неоднозначные формулировки, устаревшие сведения, противоречия и попытки попросить запрещённое действие. Отдельно проверяем, что текст клиента или загруженного документа не меняет служебные правила агента. Оценивается весь путь от обращения до записи результата в системе.

Первый запуск может проходить с подтверждением сотрудником каждого предлагаемого действия. По журналу видно, где агент верно собрал контекст, где не хватает знаний и какие исключения повторяются. Расширение самостоятельности становится отдельным решением владельца процесса после разбора этих наблюдений.

Что получит компания

  • Сценарий работы агента и границы его полномочий.
  • Модель контекста, источников знаний и доступных операций.
  • Интеграции выбранного процесса с журналом выполнения.
  • Правила подтверждения и передачи ситуации сотруднику.
  • Набор проверочных диалогов и исключений.

Что подготовить к обсуждению

  • Обезличенные примеры обычных и сложных обращений.
  • Действующие правила и перечень разрешённых действий.
  • Используемые системы и доступная документация интеграций.
  • Роли сотрудников, которые принимают решения по исключениям.

Вопросы о проекте

Можно ли начать с готового AI-сервиса?

Да, если он поддерживает нужные источники, ограничения доступа и проверку действий. Сначала сопоставляем его возможности со сценарием; собственная разработка нужна для функций, которые нельзя надёжно реализовать настройкой.

От чего зависят объём и стоимость проекта?

От числа сценариев, сложности правил, качества знаний и глубины интеграций. Агент, который готовит ответ для сотрудника, и агент с правом менять заказы требуют разного объёма проверок.

Можно ли подключать самостоятельные действия постепенно?

Да, проект можно начать с поиска информации и подготовки решения. Следующим этапом становятся отдельные операции с подтверждением, затем — согласованные действия внутри заданных ограничений.

ОБСУДИТЬ ПРОЕКТ ОБСУДИТЬ ЗАДАЧУ

Обсудим вашу задачу

Опишите, что происходит сейчас, какие сервисы используются, что сотрудники делают вручную и что должно происходить автоматически.