Как AI-ассистент в девелопменте научил нас строить универсальных агентов для любой отрасли бизнеса

Первоначально созданный для индустрии красоты, LUUK AI показал, что одна правильно собранная архитектура способна работать в любой отрасли — от недвижимости до медицины и госуслуг.

Павел Иванов, директор по продукту LUUK:

Искусственный интеллект перестал быть инструментом «для генерации текстов». Сейчас это инфраструктура, которая меняет бизнес-процессы — особенно там, где много данных и высокие требования к скорости.

Мы в LUUK начинали с индустрии красоты. Там клиенту сложно ориентироваться среди сотен SKU, а менеджеры тратили 20–30 минут на подбор. Мы решили, что ИИ может делать это за секунды. Так появился первый прототип LUUK AI. Но главный инсайт мы получили позже — когда перенесли технологию в совершенно другую отрасль.

В 2025 году мы запустили AI-агента для девелоперской компании Hutton Developments. Он стал proof-of-concept, который показал: если правильно построить архитектуру, AI-агенты работают в любой вертикали бизнеса — от девелопмента до медицины и ритейла.

У девелоперов сложные продукты: сотни параметров объектов, тысячи пользовательских запросов, десятки каналов коммуникаций. Компания Hutton давно делает ставку на цифровизацию. Несколько лет назад они первыми запустили Telegram-бота для брокеров. В 2025 году — первыми внедрили AI-ассистента нового поколения, работающего на естественном языке.

Брокер пишет: «Семья с двумя детьми, бюджет 18 млн, нужен район с хорошей школой, ближе к северу». AI-агент:

● анализирует все проекты девелопера,

● интерпретирует запрос в смысловые параметры,

● формирует подборку,

● объясняет логику выбора,

● готовит текст для отправки клиенту.

Скорость работы: 10–30 секунд. Вместо 20–40 минут ручного анализа.

Пользователи хотят писать так, как говорят. Без фильтров, чекбоксов и сложных CRM. Это работает одинаково в любой отрасли.

Структура запросов повторяется:

● девелопмент: «Подбери по параметрам»

● медицина: «Запиши к конкретному врачу»

● ритейл: «Подскажи, что выбрать»

● HR: «Найди подходящие резюме»

● госуслуги: «Подходит ли мне программа»

Для AI-агента это означает простую вещь: мы можем интерпретировать запрос независимо от отраслевой базы данных.

Благодаря этому за год мы масштабировали технологию на:

● медицину — ассистенты для врачей и пациентов,

● нутрицевтику — персональный подбор БАДов с анализом визуальных и текстовых данных,

● он-лайн ритейл — подбор товаров по фото и запросам,

● госуслуги — ассистенты для структур всех уровней.

Девелопмент стал той отраслью, которая доказала работоспособность всей системы.

Мы создаем не чат-ботов, а интеллектуальных интерпретаторов задач. Архитектура включает три модуля:

Понимает естественный язык, структурирует смысл, извлекает параметры.

Работает с визуальными данными:

● анализ кожи и лица (beauty),

● медицинские документы,

● фото товаров и упаковок,

● в девелопменте — планировки, визуальные параметры квартиры, проектные документы.

Правила, ограничения, регламенты компании — все, что формирует «поведение» агента.

По итогам проектов в разных отраслях:

● ускорение обработки запросов ×3–5,

● уменьшение количества ошибок до нуля,

● снижение нагрузки на сотрудников на 30–40%,

● стабильное качество работы,

● рост конверсии на 15–30%.

Это не «модная технология».

Это реальный инструмент экономии времени и денег.

Потому что он показал:

● ИИ работает на реальных корпоративных данных,

● агент одинаково эффективен для новичков и опытных сотрудников,

● естественный язык — лучший интерфейс,

● архитектура переносится между отраслями,

● технология масштабируется до предприятия уровня.

После 2025 года стало понятно, что LUUK — это не нишевой продукт. Это вертикальная AI-платформа для любой отрасли, где есть данные и процессы.

Нам кажется, что рынок движется к трем крупным изменениям:

Не один ассистент, а десятки: продажи, тендеры, маркетинг, документооборот, обучение.

Человек, который связывает бизнес-задачи, модели и корпоративные данные.

Они будут:

● понимать текст,

● анализировать изображения,

● работать с CRM,

● выполнять бизнес-операции

● и принимать решения в рамках правил компании.

AI-агенты перестают быть технологическим экспериментом. Они становятся рабочим, воспроизводимым инструментом. И кейс с Hutton — одно из лучших доказательств того, что вертикальный ИИ теперь можно встроить практически в любую отрасль.