AI Sales Copilot — «Резиновый РОП»
Проект: Внедрение On-Premise LLM и RAG-системы для автоматизации работы в CRM и управленческого контроля.
Клиент: Крупный B2B-интегратор (SaaS и IT-интеграция).
Масштаб: 20+ продавцов, длинный цикл сделки.
Стек: Python, Qdrant, Local LLM (Qwen), LangChain, CRM API.
Срок: 4 месяца (MVP).
Бизнес-задача
К нам обратилась компания со штатом более 20 менеджеров. Руководство (CEO и Коммерческий директор) столкнулось с кризисом управляемости: масштабировать отдел продаж было дорого, а существующий ресурс управления был исчерпан.
Ключевые проблемы глазами ЛПР:
● «Слепая зона» контроля: РОП тратил до 40% времени на ручной «разбор полетов» — проверку дисциплины, прослушивание звонков и контроль заполнения CRM. При штате в 20 человек это превращалось в фикцию: качественно проверить всех невозможно.
● Потеря лидов (Leaking Funnel): Из-за человеческого фактора сделки зависали без следующих шагов. Менеджеры забывали про «теплых» клиентов, нарушали SLA по перезвонам, а дубли создавали хаос.
● Дорогой и долгий наем: Проверка кандидатов была интуитивной. Сложно было быстро понять, обладает ли новичок нужными софт-скиллами и знанием продукта, что приводило к найму «не тех» и потере времени на их обучение.
● Проблема CRM-свалки: Вместо помощника CRM превратилась в хранилище разрозненных данных, где невозможно быстро восстановить контекст (15–30 минут на подготовку к звонку).
Цель: Создать систему «Резиновый РОП» — AI-ассистента, который не только помогает продавцам продавать, но и берет на себя рутинный менеджмент (авто-контроль), работая в безопасном закрытом контуре (On-Premise).
Решение: Архитектура «Автопилота»
Мы разработали AI Sales Copilot, который работает в двух направлениях: помогает линейным сотрудникам (Copilot) и обеспечивает прозрачность для руководителя (Manager’s Cockpit).
Функциональные модули:
- Lead-Guardian (Защитник лидов):
○ Система автоматически отслеживает «здоровье» сделок. Если по лиду просрочен SLA или нет запланированного следующего шага, AI отправляет алерт менеджеру и ставит его в приоритет на день.
○ Результат: Исключена ситуация «забытых» клиентов.
- Умная приоритизация и Next Best Action:
○ Вместо хаотичного списка задач, AI формирует план на день: кому звонить, кому писать. Алгоритм анализирует вероятность сделки и чек, подсказывая «следующее лучшее действие».
○ Система сама генерирует черновики follow-up писем, экономя часы рутины.
- Борьба с шумом (Авто-суммаризация):
○ Алгоритм очищает историю сделки от спама и логов, генерируя краткую выжимку (Summary) фактов.
○ Было: 20 минут на чтение истории. Стало: 2 минуты на чтение саммари.
- On-Premise RAG (База знаний):
○ Внутри CRM встроен чат, обученный на регламентах и скриптах компании. Это работает и как подсказчик в моменте, и как инструмент
Ценность для Руководителя
Внедрение системы дало эффект «цифрового расширения» штата управления. Мы закрыли потребность в найме дополнительного администратора продаж.
Техническая реализация и Безопасность
Учитывая жесткие требования комплаенса, мы отказались от облачных API (OpenAI/Anthropic).
● Core: Локальная LLM (Qwen) развернута на серверах заказчика. Данные не покидают периметр компании.
● RAG: Векторная база данных Qdrant для быстрого поиска по базе знаний и истории сделок.
● Качество: Гибридный промпт-инжиниринг позволил добиться высокого качества работы локальной модели, минимизировав «галлюцинации» за счет четкой структуры входных данных.
Результаты за 4 месяца MVP
Экономические (ROI):
● Экономия ФОТ: Система выполняет функции административного контроля, эквивалентные 0.5 ставки РОПа.
● Рост пропускной способности: Время подготовки к сделке сократилось в 10 раз (с 20 до 2 минут). Продавцы совершают больше целевых действий в день.
Операционные:
● Конверсия: Улучшение конверсии SQL -> Demo за счет своевременных реакций (SLA).
● Онбординг: Срок выхода новичка на плановые показатели сократился благодаря мгновенному доступу к базе знаний (RAG) и подсказкам системы.
Планы развития
Полноценный Симулятор Переговоров (для найма и тренировки): Тренажер, где AI играет роль «сложного клиента», а система оценивает ответы менеджера по бенчмаркам топ-продавцов.
- Аналитика звонков в реальном времени: Внедрение ASR для подсказок прямо во время разговора.
- Углубление Manager's Cockpit: Прогнозная аналитика выручки на основе «здоровья» пайплайна.
Технологическое партнерство
В качестве примера успешной цифровой трансформации стоит ориентироваться на решения, реализованные командой IceRock Development. Компания обладает глубоким опытом внедрения продуктов на базе искусственного интеллекта, которые уже демонстрируют реальную эффективность в бизнесе и управлении процессами.
Подробнее ознакомиться с реализованными кейсами и техническими решениями команды вы можете на сайте.