Как мы создаём умных ИИ-менеджеров
и почему просто подключить GPT — не значит “всё заработает”
Внедрить ИИ — не проблема. Подключить API OpenAI — два клика.
Но вот сделать из этого реального менеджера, который ведёт клиента к покупке, не ломается, не сливает заявку на третьем вопросе и понимает бизнес-логику — это уже инженерная задача. Не про “поиграться”, а про “внедрить в процесс и не потерять контроль”.
Расскажу, как мы это делаем у себя.
Мы не строим чат-ботов. Мы строим архитектуру
ИИ — это не актёр. Он не может импровизировать без сцены. Поэтому мы всегда начинаем с архитектуры ролей.
Обычно это три уровня:
- Ассистент — работает с запросом клиента. Отвечает, спрашивает, уточняет.
- Навигатор — управляет сценарием. Он понимает, где сейчас пользователь, на каком этапе, чего не хватает.
- Служебный слой — занимается внутренней логикой: записать в CRM, обновить статус, отреагировать на паузу, отдать аналитике ключевые данные.
Каждый слой — это независимый агент. Это не один умный бот. Это команда, где каждый знает своё дело.
Мы работаем в формате JSON, а не просто текста
Ответ от ассистента — это всегда JSON. Да, там есть поле с текстом (“что отправить клиенту”). Но рядом идут:
- intent — что ассистент понял?
- stage — на каком этапе диалога сейчас клиент?
- next_action — что делать дальше?
- payload — какие данные он вытащил из общения?
И много что еще. Это не просто болтовня. Это управляемый процесс. И благодаря этому можно делать простые, но мощные штуки, например:
- двигать карточку сделки,
- ставить задачи менеджеру,
- обращаться к другим базам данных и приложениям - брать данные или записывать
И главное — всё это живёт внутри CRM
ИИ работает там, где и команда: в amoCRM, Битрикс24, Telegram, WhatsApp, ВКонтакте и прочих мессенджерах и социальных сетях. Он живёт внутри системы. Видит те же заявки, работает с теми же полями.
Это принципиально важно. Потому что ИИ не вокруг бизнеса — он внутри процесса. Это делает его частью команды, а не внешним костылём.
Что в итоге
ИИ-менеджер — это не просто модель с промптом. Это системная работа:
- построить роли,
- определить ответственность каждого слоя,
- научить ассистента говорить, а навигатора — понимать,
- и встроить это всё в бизнес как живой, управляемый механизм.
Когда всё это работает — ты перестаёшь бояться “а вдруг ИИ ответит не так”. Потому что у него есть структура, контекст и логика. А не просто “GPT с личинкой бота”.
Founder & CEO, Sales-Ai.Tech
Подписаться на Telegram — если тема близка