AI-агент или обычная автоматизация. Четыре проверки до первого пилота
Сейчас готовим пилот AI-РОПа для Битрикс24. Хотим, чтобы он брал сделку и расшифровку звонка, вытаскивал договоренности и смотрел, что осталось в CRM: задача появилась, срок стоит, следующий шаг понятен?
Права на запись пока не даем. Агент ничего не меняет в CRM. Сначала его выводы смотрит РОП.
Пока это только схема для теста. Но если разложить такую задачу по шагам, часть работы вообще не требует AI. Где-то хватит обычного робота. Где-то нужна модель, которая прочитает текст и подготовит черновик. Агент нужен там, где системе приходится самой решать, что проверить дальше.
Перед первым пилотом я бы проверил четыре вещи.
Сначала разберемся, где робот, а где агент
Обычная автоматизация работает по инструкции. Если произошло событие А, система делает действие Б. Например, если у сделки нет задачи, робот ставит ее менеджеру.
AI как помощник умеет разобрать текст, письмо, документ или запись разговора. Например, модель читает расшифровку звонка и выписывает, что менеджер обещал клиенту. Но следующий шаг заранее известен: показать черновик сотруднику.
AI-агент сам выбирает, что делать дальше. Он может прочитать звонок, найти обещанную дату, проверить задачу в CRM, заметить расхождение и решить, какие данные запросить еще.
При этом права доступа не зависят от названия. И робот, и модель, и агент могут только показать черновик или сразу изменить CRM. Для первого теста безопаснее дать системе только чтение.
Проверка 1. Можно ли написать точную инструкцию
Допустим, в CRM пришла новая заявка. Дальше нужно:
- Проверить источник заявки и регион.
- Назначить менеджера по очереди.
- Поставить задачу позвонить через 15 минут.
- Если звонка не было, сообщить руководителю.
Все шаги известны. Здесь хватит робота. Если добавить модель, за нее придется платить и проверять ее ответы, хотя задачу она выполняет ту же.
Другая ситуация: после звонка нужно понять, о каком товаре спрашивал клиент, какую дату он назвал и что ему пообещал менеджер. Обычный робот не умеет разбирать смысл разговора. Здесь пригодится AI.
Но агент нужен не всегда. Если модель только прочитала звонок и заполнила черновик, она выполнила один понятный шаг. Агент появляется тогда, когда система сама решает: проверить задачу, открыть письмо, посмотреть документ или запросить недостающие данные.
Главный вопрос: есть ли в процессе место, где система должна сама выбрать следующий шаг? Если нет, агент не нужен.
Проверка 2. Понятно ли, как проверить ответ
Задача «пусть AI контролирует продажи» ни о чем не говорит. Один человек ждет красивый отчет, другой хочет список просроченных сделок, третий рассчитывает, что система сама начнет ставить задачи менеджерам.
Для нашего пилота задача звучит проще:
По каждой сделке покажи ответственного, следующую задачу и срок. Сверь CRM с расшифровкой звонка. Если данные не совпадают, покажи поле, задачу или фрагмент разговора, где нашел расхождение.
Теперь РОП может взять те же сделки и проверить выводы агента.
До запуска нужно договориться:
- какой ответ считается правильным;
- какие ошибки нельзя пропускать;
- кто проверяет спорные случаи;
- когда агент должен остановиться и позвать человека.
Модель может написать убедительный ответ и ошибиться. Поэтому у каждого вывода должен быть источник, который можно открыть и проверить.
Проверка 3. Что будет, если система ошибется
Ошибка в черновике и ошибка в CRM дают разные последствия.
Неверное резюме сотрудник исправит до сохранения. Если система отправит клиенту неправильную цену, клиент уже получит неверную информацию. Если агент сам поменяет стадию сделки, могут запуститься роботы, уведомления и отчеты.
Перед выдачей прав нужно ответить на три вопроса:
- Мы сразу увидим ошибку?
- Действие можно отменить?
- Кто проверит результат?
Если ответа нет, не надо разрешать системе это действие. Первый пилот можно оставить в режиме чтения: агент смотрит данные и готовит вывод, но ничего не меняет.
В Битрикс24 Агент BitrixGPT работает с правами пользователя и запрашивает подтверждение действий. Но список разрешенных действий и порядок проверки компания все равно определяет сама.
Проверка 4. Есть ли у системы нужные данные
AI не читает мысли менеджера. Если договоренность не попала в расшифровку звонка, письмо, сообщение или CRM, агент ее не увидит.
Если решение зависит от одного поля, например от региона клиента, хватит обычного условия. Если нужно прочитать звонок, письмо и договор, а потом сравнить их с CRM, модель может помочь.
До пилота проверьте, какие данные доступны на самом деле:
- заполнены ли нужные поля в CRM;
- есть ли задачи и сроки;
- доступны ли письма и сообщения;
- есть ли расшифровка звонка;
- понятно ли, откуда брать правильную цену или условия договора.
Если данных не хватает, агент должен сказать об этом и передать проверку сотруднику. Он не должен додумывать ответ.
Как это выглядит в нашем пилоте
Обычные правила проверят задачу, срок, ответственного и просрочку.
Модель попробует достать договоренности из расшифровки звонка.
Агент должен будет решить, что проверить дальше по конкретной сделке.
РОП сверит выводы и решит, что делать со сделкой.
Пилот ограничен одной воронкой. Агент работает только на чтение. Он не меняет стадии и поля, не ставит задачи, не рассчитывает премии и не влияет на санкции.
Результатов пока нет. Нам еще предстоит проверить, насколько точны выводы, сколько раз РОПу придется их исправить, сколько времени займет проверка и сколько стоит один запуск. Пока это схема для теста.
Четыре вопроса перед первым пилотом
До выбора модели, сервиса или подрядчика ответьте:
- Можно ли описать работу по шагам?
- Как проверить, что ответ правильный?
- Что произойдет при ошибке?
- Есть ли у системы нужные данные?
Если на какой-то вопрос нет ответа, сначала сузьте задачу. Возьмите один процесс, оставьте агенту только чтение и проверьте результат вручную.
Я собрал эти вопросы в рабочий лист в PDF. Внутри есть карточка пилота, список разрешенных и запрещенных действий, передача человеку и тесты на обычные и спорные ситуации.