Как собрать AI-ассистента для бизнеса. Пошаговая инструкция.
Представьте помощника, который никогда не устает. И 24/7 выполняет нужные и важные задачи, которые, скажем прямо, ваши сотрудники ненавидят. Представили? А теперь давайте его сделаем step by step.
Разберём процесс создания корпоративного AI-помощника для агентства по недвижимости. Но не нужно ограничиваться этой отраслью. Инструкция довольно универсальна.
Только давайте договоримся не называть AI-помощника чат-ботом. Вспомните любые тупейшие формы обратной связи, которые гоняют вас по кругу вопросами и ни черта не помогают. То ли дело «ассистент» или «второй пилот», сразу приятные ассоциации.
И подписывайтесь на мой tg-канал "софт с хэппи-эндом" — там я пишу о полезных штуках в IT, а потом не пощу ничего по 4 месяца, потому что работаю.
Сначала общая схема
Вы отправляете задачу в мессенджер, и AI-ассистент спешит её выполнять. Для этого он может залезть в интернет, в корпоративный чат, в базу данных, в CRM- или ERP-систему.
Проблема в том, что в обычной конфигурации помощник иногда будет возвращаться к вам с бредовыми ответами. Это будет жутко раздражать, и вскоре вы потеряете веру в ИИ.
Поэтому поступаем так: прежде чем вернуться к вам, он спрашивает у другого AI-ассистента, всё ли правильно сделано. Второй ассистент умеет только одно: контролировать ответы. Если тот понимает, что это бред, отправляет первого переделывать.
Контролирующий контур нужен обязательно, иначе будет как в недавней истории с Amazon:
Дальше — порядок действий
- Выделите процессы и повторяющиеся задачи в компании.
- Определите, какие процессы хотите автоматизировать.
- Выберите один пилотный сценарий с максимальной полезностью и минимальной сложностью. Так вы легко впечатлите начальство и перетянете на свою сторону даже самых ярых технопессимистов.
- Возьмите архитектуру, на которой сможете предельно быстро проверить вашу гипотезу. Мы рекомендуем кастомный GPT.
- После того как проверили и получили зелёный свет от босса, выберите техническую архитектуру, где можно будет скалировать.
- Разверните её в тестовой среде.
- Имплементируйте итерационно, экспериментируйте с промтами и finetuning до желаемого результата.
- Подсадите «Ассистента» в ваш корпоративный мессенджер — так он станет полноценным (!) членом команды.
- Собирайте обратную связь от живых пользователей и реальных кейсов применения.
- Переходите к следующему сценарию, как только всё начнёт более-менее работать. Лучшее — враг хорошего.
Техническая часть
Во-первых, определитесь, кто будет управлять работой всех частей. Тут есть два варианта:
1. Использование LLM-Конструкторов
Об этих конструкторах мы писали в нашей предыдущей статье.
Это как LEGO для взрослых, только вместо замка вы строите незаменимого друга, AI-ассистента. Полагаемся на готовые блоки и надеемся, что не наступим босой ногой на какой-нибудь забытый коннектор.
Преимущества: минимум затраченного времени.
Недостатки: придется дописывать код для тех моментов, когда конструктор говорит: "этого я не знаю".
2. Разработка кастомного решения на Python
Создание индивидуализированного решения с использованием Python — можно максимально гибко подойти к реализации проекта.
Преимущества: мощные библиотеки для обработки текста, изображений, аудио и видео данных + возможность найти квалифицированных разработчиков.
Python, он как швейцарский нож – делает всё, что угодно, если умеешь им пользоваться.
Недостатки: потребуется сильно больше времени.
Во-вторых, выберите LLM. Тут всё зависит от ваших бизнес-процессов. Возможно, подойдёт даже базовый GPT-3.5 Turbo, а где-то задачу на русском лучше отработает и сберовский GigaChat. Экспериментируйте.
В-третьих, подумайте о способах интеграции вашего AI-ассистента с существующими системами. Это как установка новой игры на старый компьютер. Вам нужно убедиться, что все "подружится" и не начнет тормозить в самый неподходящий момент. Если работаете с "Битрикс", то знайте: вы не одиноки в своих мытарствах, форумы полны историй от разработчиков, которые прошли через это с вами. Также помните о безопасности данных — вы точно не хотите, чтобы ваш AI случайно рассказал конкурентам все ваши секретики.
Не забудьте также продумать интерфейс взаимодействия с пользователями: будь то текстовый чат, голосовые команды или подключение к корпоративному мессенджеру. Помните, любая новая технология лучше адаптируется, если у нее удобный и интуитивно понятный инструментарий.
Сколько времени займёт интеграция?
На первую версию/MVP закладывайте месяц.
На полную интеграцию — месяца три. Скорее всего, получится быстрее, но лучше перезаложиться согласно Универсальной таблице оценки задач:
А дальше добавляйте AI-помощнику новые функции и экспериментируйте с другими LLM.
Какими будут постоянные расходы?
Первую пробную версию можно по-быстрому сделать на платной версии ChatGPT ($20 в месяц) через кастомные GPT. Дальше всё зависит от задач. Но опыт показывает, что даже при самом интенсивном использовании вы редко будете тратить на эти системы более $600-800 в месяц.
И пару советов напоследок
Не останавливайтесь на достигнутом. Технологии развиваются стремительно, поэтому регулярно обновляйте своего AI-помощника и пробуйте новое. Это, в первую очередь, про конкурентное преимущество. Создавайте культуру инноваций в компании, где каждый может предлагать идеи по улучшайзингу AI-ассистента или интеграции новых штук.
И еще одна мудрость: AI не отнимет работу — он вернет нам время. На обучение, на идеи, на стратегические задачи. И он реально помогает расти — бизнесу, команде и каждому отдельному специалисту. Это не про замену, это про усиление.
Если вам нужна помощь, обращайтесь. Если остались вопросы, пишите комменты, с радостью отвечу. С другими предложениями пишите на почту: agency.gaff@gmail.com