Как бизнесу перестать терять заявки и тонуть в операционке: кейс внедрения ИИ-чатбота

Я уже более четырёх лет занимаюсь дизайном и разработкой сайтов. Работаю как с российскими, так и с зарубежными заказчиками. Кому интересно — с моими работами можно ознакомиться здесь. Недавно мы сделали сайт для компании Enterio, которая уже на протяжении десяти лет занимается дизайнерским ремонтом квартир в Москве и Московской области. Проект был создан на платформе Webflow, которую я часто использую в своей работе. У нас стояла задача сделать живой, интерактивный сайт, который, помимо прямых продаж услуг, отражал бы дух и ценности компании. Добиться этого можно было только с помощью полностью кастомного дизайна и анимации — а для этого Webflow подходит как нельзя лучше.

Результат получился отличным: уже практически сразу после запуска на сайт начал идти трафик из SEO, и заказчик был доволен. Но у меня всё равно были мысли, что этого недостаточно.

Подобные мысли посещали меня уже около года. Я понимал, что сайты сами по себе не несут большой ценности для бизнеса, если они не работают в комплексе со всеми остальными процессами. Кроме того, работа для меня постепенно превратилась в «обезьяний труд», который делаешь практически на автомате. Душа требовала развития и нового направления. Но какого именно — я пока не понимал.

И вот спустя какое - то время после завершения проекта заказчик написал мне:

И тут я почувствовал какой-то огонёк внутри. Эта идея по-настоящему меня зажгла. Причём вдохновила не сама мысль о внедрении чат-бота, а то, что я могу заняться новым для себя направлением — автоматизацией бизнес-процессов в компании.

В этот момент у меня словно сложился весь пазл в голове. Это то, что действительно ценно для бизнеса. Это сфера, которая находится в тренде, и меня невероятно вдохновляет мысль о будущем, где все процессы внутри компаний происходят автоматически, без участия человека, без необходимости погружаться в операционку.

Мир, где владельцы бизнеса могут быть сосредоточены исключительно на стратегии и масштабировании своего продукта, а не на рутине. Я конечно же сразу подхватил эту идею и мы приступили к работе.

Я начал думать и искать информацию о том, как лучше внедрить подобное решение. Понял, что многие используют различные no-code инструменты автоматизации — такие как n8n, Make, Zapier и другие. Раньше, до глобального прихода AI, я тоже использовал их в работе. Они позволяют быстро внедрить и протестировать желаемый функционал без необходимости глубокого погружения в техническую часть, и всё это происходит довольно наглядно. Однако на практике у таких решений есть и некоторые значительные минусы:

Мне же при создании этого проекта хотелось разработать модульную и масштабируемую структуру, чтобы в будущем:

Поэтому было принято решение писать всё на кастомном JavaScript и оборачивать проект в Docker контейнер, чтобы его можно было развернуть на виртуальном сервере. А для ускорения процесса написания кода я использовал такие инструменты, как Claude Code (модель Sonnet 4.5) и Codex (ChatGPT-5 Medium).

Кстати, до этого я тестировал многие AI-code инструменты, представленные на рынке, такие как Cursor, Copilot, Cline и Windsurf. Однако в итоге пришёл к комбинации из вышеназванных двух, так как они обеспечивают лучшее соотношение скорости, качества написания кода и стоимости. К тому же, поскольку подписка на Chat GPT сейчас есть практически у каждого уважающего себя разработчика, Codex вообще включён в неё бесплатно. Но это уже заслуживает отдельного поста, который я обязательно напишу. Кому интересно — приглашаю в свой Telegram-канал: там я много рассказываю о жизни и работе на фрилансе. А теперь вернёмся к теме.

Так как на этапе тестового внедрения не хотелось тратить много сил и времени на написание собственного чат-бота с нуля, за основу был взят сервис Flowise. Он работает по тому же принципу, что и многим знакомый n8n — с помощью модулей можно собрать кастомную логику. Основное отличие Flowise в том, что он изначально ориентирован именно на создание решений для чат-ботов. Кроме того, его можно бесплатно self-хостить на своём сервере и в дальнейшем без проблем заменить на собственного кастомного чат-бота. Это также стало важным фактором при выборе инструментария.

Окей, с чатом разобрались. Далее встал вопрос о том, как использовать OpenAI API и другие AI-модели в России без VPN. Как я уже говорила ранее, сборка проекта изначально планировалась в Docker-контейнере, который затем можно было развернуть на виртуальном VPS. Серверы, находящиеся в России, сразу отпадали. Нужен был вариант, совместимый и с РФ, и с остальным миром — поэтому выбор пал на Fornex. Там был арендован виртуальный сервер в Германии, на котором и был развернут проект.

Теперь немного о том, как устроено ядро чат-бота — а именно весь флоу в Flowise. Разберём по шагам:

1. Главный Conversational Agent. Это бот, который непосредственно общается с посетителями сайта и клиентами в мессенджерах. Для него используется модель GPT-4o. В настройках также прописывается системный промт, который объясняет ему контекст компании и его задачи. Кроме того, этот бот подключается к RAG-базе (векторному хранилищу) с документами о компании, которые содержат такую информацию, как перечень услуг, их стоимость и любую дополнительную публичную документацию, на которую бот может ссылаться в ходе переписки.

Это также удобно реализуется во Flowise при необходимости. Однако в нашем случае, поскольку мы стремились минимизировать зависимость от Flowise или каких-либо других инструментов, внутри проекта с нуля был написан функционал, который автоматически конвертирует загруженные документы в векторный формат и сохраняет разметку в базе данных, которой бот может пользоваться в будущем.

2. Обработка контактов. В процессе, другой бот параллельно мониторит каждое сообщение на наличие контактной (телефон, email). Если её нет — бот просто отвечает на сообщение человека. Если есть — запускается последующая логика обработки контактной информации:

3. Парсинг контактных данных в JSON формат. Это нужно для последующей валидации контактной информации и передачи ее в CRM. Также пользователи не всегда пишут своё имя в одном сообщении вместе с номером телефона. Поэтому на данном этапе также реализован поиск имени пользователя во всей истории переписки или в его профиле мессенджера.

4. Валидация контактов. Обычной JS-функцией мы проверяем, соответствует ли номер телефона российскому формату. Если нет — ИИ-агент вежливо просит пользователя проверить номер телефона ещё раз. Если всё ок — запускается цепочка, которая:

Примерно так работает весь флоу бота в Flowise.

После этого чат встраивается на сайт небольшим embed-скриптом с возможностями кастомизации визуала чата. Они небольшие, но позволяют настроить интерфейс в фирменном стиле компании. Дальше остаётся только дублировать весь этот же флоу в мессенджеры. Всё это было реализовано через написание кастомного кода для взаимодействия с API-эндпоинтами Telegram и WhatsApp.

Логика следующая:

С Telegram это было сделать довольно легко, т.к. есть открытая, понятная документация, и всё довольно быстро настраивается и работает в России.

С WhatsApp начались проблемы, т.к. нужно было зарегистрировать бизнес-аккаунт в Facebook и получить ключ WABA для взаимодействия с API WhatsApp. Даже несмотря на то, что мы пытались провернуть всю эту процедуру через грузинский номер — всё равно словили бан аккаунта. В итоге решили использовать сервис Wazzup и уже через их API и прокси-сервер прогонять всю логику взаимодействия WhatsApp-чата с Flowise, что в итоге успешно получилось сделать.

Таким образом, у компании появился личный ИИ-менеджер по продажам / консультант, который взаимодействует с клиентами по трем основным каналам коммуникации (сайт, Telegram, WhatsApp). Он отвечает на все их вопросы, ненавязчиво продает услуги и помогает записываться на встречу с менеджером. После этого передаёт всю необходимую информацию в Битрикс, где уже можно автоматизировать процессы дальше.

В будущем планируется расширять функционал и внедрять ИИ для расчёта смет внутри чата, внедрять голосового менеджера по продажам через сервис ElevenLabs, формировать комментарии в Битриксе на основе разговоров с клиентами с помощью ИИ и автоматизировать генерацию договоров, закупок и логистики.

Как я уже говорил в начале - я вижу огромную ценность в подобных решениях для бизнеса. Это — глобальный тренд, который уже меняет рынок. И я уверен в том, что компании, которые не начнут автоматизировать свои процессы уже сейчас, просто останутся позади. Что думаете по этому поводу?