Codex без VPN: как мы внедрили нейросеть для всех сотрудников компани

В августе мы внедрили корпоративный Codex в «Кадровом резерве» — компании по аутсорсингу линейного персонала. В ней работают 15 человек, которые ежедневно выводят на объекты в среднем 110 грузчиков, разнорабочих и других исполнителей. В этой статье расскажу, как мы дали всей команде доступ к нейросети без отдельной установки, VPN и подписки для каждого сотрудника.

Диджитал-компании давно используют нейросети в ежедневной работе. ChatGPT помогает обрабатывать информацию, Claude Code — автоматизировать задачи, Perplexity — искать и собирать данные.

Традиционный бизнес тоже постепенно подключает ИИ. Сначала компании заказывали отдельные автоматизации для конкретных процессов. Теперь руководители хотят дать нейросеть самим сотрудникам, чтобы каждый мог быстрее работать с данными, документами и внутренними системами.

Обычно руководитель думает так: каждому оплатим Claude Code, распорядимся установить программу на компьютер и начать использовать в задачах.

Только вот через месяц все аккаунты блокируют, виртуальная зарубежная карточка больше не оплачивает новые подписки. А люди так и не понимают, для каких задач надо было обращаться к нейросети, если и руками всё получалось делать неплохо.

Мы собрали отдельный веб-клиент, через который вся команда может работать с Codex. Сотруднику не нужно устанавливать программу, разбираться с VPN и оплачивать подписку. Он открывает рабочий сайт и пишет, что нужно сделать: разобрать статистику, проверить CRM, подготовить файл или выполнить задачу в браузере.

Доступ, подключения и ограничения настраиваем централизованно.

Сейчас корпоративный Codex подключён к amoCRM и Авито. Сотрудники используют его для работы с объявлениями, кандидатами, сделками и большими объёмами данных.

За первые три недели подготовка объявления сократилась примерно с двух часов до 20 минут, а один из регулярных разборов данных теперь занимает около десяти минут вместо полутора часов.

После входа сотрудник сразу попадает в рабочее пространство Codex. В нём есть чаты, проекты и отдельное место для файлов.

Можно загружать документы, собирать таблицы, писать тексты, напрямую работать с Авито и amoCRM и открывать встроенный браузер.

Есть встроенный браузер. Codex может открыть страницу и выполнить нужные действия. При этом сотрудник видит процесс и может забрать управление.

Для сотрудника процесс остаётся простым: он открывает сайт, формулирует задачу и получает результат. По ходу выполнения следит за действиями агента и, если нужно, корректирует.

Мы отдельно сделали систему подключений. В неё один раз добавляются учётные данные amoCRM и кабинетов Авито.

Сами сотрудники ключей не видят. Администратор выбирает, кому доступно конкретное подключение и что с ним можно делать.

Если человеку нужна только статистика, он получает чтение. Если он отвечает за импорт, ему можно разрешить изменение данных. Методы API тоже можно ограничивать.

Одних ограничений доступа недостаточно для безопасности. Массовые изменения всё равно требуют проверки, журналов и понятных правил. При этом сотруднику не нужно хранить секретные ключи у себя или пересылать их коллегам.

За первые три недели лучше всего прижились пять сценариев:

- сбор статистики по объявлениям Авито; - анализ результатов обработки сделок в CRM; - поиск по интернету контактов для отдела продаж и загрузка их в CRM; - проверка объявлений на Авито и их изменение; - создание новых объявлений на Авито.

Ниже разберу три сценария, которые уже используются в работе.

В линейном найме всё происходит быстро. Сегодня человек оставил отклик, а завтра уже должен выйти на объект. Поэтому руководителю нужна статистика в течение дня.

Теперь руководитель отдела подбора может написать в чате: «Изучи воронку предварительной обработки и определи, из каких источников сегодня пришло больше всего лидов».

Codex сам обращается к CRM и собирает ответ.

На снимке видно: 191 лид пришёл из JobLab, 39 — из «Работы России», ещё один — из входящего звонка.

Первый срез готов: сотруднику не нужно вручную собирать цифры из карточек и переносить их в отдельный отчёт.

Дальше можно запросить дополнительные данные для анализа эффективности средств, вложенных в рекламу. Или оценить конверсию по каждому источнику отдельно.

Один из таких разборов раньше занимал больше полутора часов, а сейчас занимает около десяти минут. Такую оценку дала нам команда по итогам первых недель использования.

Из Codex можно запросить все сделки, которые поступили за день. Он покажет комментарии, примечания и выполненные действия. Найдёт карточки, которые долго стоят на одном этапе.

Можно сделать тот же разбор по конкретному менеджеру.

Codex собирает статистику и помогает найти сделки, на которые нужно обратить пристальное внимание. Например, он отлично находит сделки, которые долго лежат на одном этапе воронки или были закрыты без примечания менеджера.

Для нового объявления нужны заголовок, описание, картинка и строка в таблице автозагрузки. После публикации результат приходится проверять.

А в массовом найме таких объявлений в день может быть больше 500. Подготовить описания и картинки под все объявления, а потом правильно выставить адреса — это работа не на один час, если делать вручную.

Теперь сотрудник может попросить Codex изучить предыдущие размещения и собрать новый комплект. Система анализирует удачные варианты с лучшими показателями, предлагает названия и описания, готовит изображения и файл для автозагрузки.

Перед публикацией можно проверить дубли и риск повторного размещения. Для команды это важно: похожие объявления часто приводят к ошибке или лимитам по количеству публикаций на аккаунте.

По оценке команды, раньше весь процесс занимал около двух часов, а сейчас — примерно 20 минут. Ошибок при загрузке тоже стало меньше.

Сначала мы думали сделать единое пространство для всех. Как если бы компания оплатила одну подписку на всю команду и пользовалась обычным ChatGPT через сайт.

Но в конце концов пошли по другому пути. Для каждого сотрудника мы создали отдельный аккаунт с выделенным пространством на сервере. То есть человек выполняет задачи в браузере, а файлы создаются и редактируются в выделенном пространстве на сервере. Это позволило создать гибкую систему доступов к данным и сторонним сервисам.

Мы делим работу на четыре уровня:

1. Посмотреть и проанализировать данные.
2. Подготовить файл или изменение для проверки человеком.
3. Изменить данные через разрешённые методы.
4. Выполнить действие во внешнем интерфейсе под наблюдением сотрудника.

У каждого отдела и сотрудника свой набор возможностей. Если человек занимается статистикой, ему не нужен импорт. Если он только загружает объявления на Авито, то не получает доступ к amoCRM.

В итоге каждый сотрудник получает конкретный набор действий внутри своего рабочего процесса.

Лучше всего команде зашла статистика и аналитика Авито. Раньше сотрудникам приходилось вручную собирать данные из кабинетов и переносить их в отчёты. Теперь можно задать вопрос обычным языком и сразу продолжить анализ уточняющими запросами.

Главное изменение состоит в том, что нужная информация стала доступна самой команде. Сотруднику не нужно заранее продумывать структуру отчёта или просить кого-то подготовить новую выгрузку. Он задаёт вопрос, получает первый ответ, уточняет детали и постепенно доходит до нужного среза.

Людям ещё нужно научиться ставить задачи, проверять ответы и замечать ситуации, в которых нейросеть может ошибиться. Обучение строится вокруг задач, которые сотрудники уже выполняют каждый день.

Об этом будет вторая часть. Расскажу, как мы строим обучение в «Кадровом резерве», почему общей лекции недостаточно и как превращаем задачи в понятные инструкции и доводим до понимания, как правильно пользоваться инструментом

Если вы решаете похожую задачу или уже строите собственную систему, буду рад сравнить опыт и обсудить подходы.

tg: @timkuzma