Как внедрить ИИ агента на N8N в бизнес и автоматизировать все задачи, для которых раньше нужен был ассистент?
Сегодня я расскажу и покажу, как я внедрил ИИ агента на 8н8 клиенту в реальный бизнес. Да так, что агент принёс в первый же месяц 10 миллионов рублей дополнительной выручки. В 2025 году ИИ творит чудеса, и я это докажу с помощью этой автоматизации.
Но давайте вначале я расскажу вам небольшую предысторию, а затем покажу всё, как это реализовано в N8N.
Предыстория: Поиск "Золотых Заявок"
Ещё в начале этой весны ко мне обратился человек с твёрдым решением автоматизировать некоторые процессы в своём бизнесе. И это достаточно крупная региональная компания.
Кстати, вы можете написать мне в Тeлeгрam.
Помогу и подскажу, как лучше сделать автоматизацию через n8n именно в вашей ситуации
Проблема: Потеря Контроля и Прибыли
Первым делом мы внедрили туда автоматизацию, которая квалифицирует каждую входящую заявку.
- В этой компании около 10 000 обращений в месяц. Это 300 обращений ежедневно.
- Собственник бизнеса подозревал, что иногда менеджеры теряют "золотые" заявки, и это нужно было срочно исправлять.
Я рассматриваю только те автоматизации, которые могут приносить реальную прибыль и ощутимый результат в настоящем бизнесе. Мне не интересны "автоматизации ради автоматизации", например, для простой постановки задач.
Мы интегрировали ИИ-квалификацию всех входящих заявок. Раньше для этого потребовалось бы 2-3 сотрудника. Сейчас все делает нейронка. ИИ-квалификация заявок заработала. Собственник был доволен: конверсии выросли, заявки перестали теряться, и, по его оценке, дополнительно он получил выручки около 8-10 млн рублей сразу же и попросил меня перейти к следующему этапу.
Этап II: Тотальный Контроль Коммуникаций
С этого момента началось кое-что интересное. Владелец бизнеса поставил новую задачу:
Он хочет контролировать каждую коммуникацию в компании:
- Получать отчёт по абсолютно каждому звонку и письму менеджера.
- Получать мгновенный отчёт в Telegram-бота, чтобы видеть всё прозрачно.
- Отслеживать все крупные контракты сразу же.
- Видеть все конфликтные ситуации, о которых он не узнаёт сразу.
- И самое главное: понимать, где конкуренты "обставили" по цене. Если клиент скажет, что уходит, потому что у конкурентов на 5% дешевле, он должен узнать об этом тут же.
Реализация Процесса в N8N
Весь процесс я реализовал в N8N. Он выглядит на пальцах примерно так:
- В компанию менеджеру поступает звонок.
- Звонок тут же превращается в текст (транскрибация).
- Chat GPT делает summary (краткую выжимку).
- Сообщение приходит в специальный Telegram-бот для собственников и руководителей.
В итоге, руководители и собственники компании уделяют 5–7 минут в день и видят все 10 000 обращений в месяц как на ладони.
Первые Результаты Контроля
Возможно, вы думаете, что компания, выручка которой полмиллиарда в год, идеальна. Но нет, это не совсем так. Требуется дополнительный контроль.
- В первые несколько недель после внедрения автоматизации владелец сразу же обнаружил две конфликтные ситуации и решил их ещё в зачатке.
- Не был упущен один многомиллионный контракт.
Анатомия Рабочего Процесса N8N
Теперь давайте посмотрим, как это реализовано, и откроем N8N.
Обзор Workflow
Вот так вот выглядит вся автоматизация. Она создана для Telegram, куда приходят уведомления после каждого звонка.
В Telegram приходят сообщения, которые содержат:
- Summary (выжимку) звонка.
- Имя и фамилию менеджера.
- Ссылку на сам звонок, чтобы его можно было быстро прослушать.
Это позволяет руководителю сразу же повлиять на ситуацию, когда клиент, например, говорит, что уходит к конкурентам из-за цены.
Детализация Узлов
Кратко пробежимся по рабочему процессу. Сразу скажу, я никуда его не выложу, потому что он очень специфичный и индивидуальный.
- Получение Информации из Bitrix: Мы получаем информацию из Bitrix (CRM-система). Первая часть автоматизации направлена на то, чтобы убедиться, что был получен звонок и из него можно вытащить текст. Если не выйдет, в Telegram придёт соответствующее уведомление.
- Транскрибация Аудио: Следующая часть направлена на получение текста звонка из CRM, обработку его и отправку в сервис Assemble (сервис для транскрибации аудио).
- Обработка и GPT-Задачи:После проверки успешности транскрибации текст преобразуется в нужный формат.Первая простая задача для Chat GPT: определить по транскрибации, кто клиент, а кто менеджер.Затем мы меняем формат и отправляем текст заново в Chat GPT, но уже для составления summary (краткой выжимки).Промпт: "Он эксперт по телефонным звонкам и должен сделать summary, учитывая тему, цель, ключевые детали и формат вывода."
- Финальная Отправка: Я получаю ссылку на звонок из Bitrix, имя и фамилию менеджера и отправляю всё это дело в Telegram.
Частота Активации
Этот workflow срабатывает каждую секунду. Во время рабочего времени за час может быть 7, 8, 10 созвонов. В 16:00, например, вообще штук 30. Система работает как пчёлка, обрабатывая каждую коммуникацию на благо собственников, чтобы сокращать издержки, увеличивать прибыль и получать больше контроля.
Шаг Вперед: ИИ как Отдел Контроля Качества (ОКК)
Мне очень нравится искусственный интеллект, и я люблю его внедрять там, где он приносит пользу. То, что я показал, достаточно специфично, но это доказывает, что можно собрать абсолютно любую автоматизацию, которая справится с любым количеством звонков.
Я посчитал, что искусственный интеллект может выполнять работу целого отдела контроля качества (ОКК) в компании.
Создание Собственного Сервиса
ИИ может проверять каждый звонок у каждого менеджера за секунды по любым метрикам:
- Соответствие скрипту продаж.
- Достижение результативности и ключевого действия.
- Общая оценка качества работы.
Раньше компании содержали отдел ОКК, или его отсутствие приводило к плохому сервису. Сейчас всю эту работу может выполнять ИИ.
Я пошёл дальше, чем автоматизация в N8N, и мы с партнёрами создали собственный сервис ИИ-отдела контроля качества.
Представьте: Вы открываете сервис и прозрачно видите всё, что происходит с менеджерами.
- Общий балл (у кого-то низкий, у кого-то высокий).
- Детальный отчёт по звонку, где описаны все недоработки.
- Полная аналитика по позитивным и негативным звонкам.
- Рейтинг всех менеджеров.
Искусственный интеллект предоставляет эту информацию за абсолютные копейки и буквально секунды.
К этому сервису я уже подключил две компании. Возможно, сниму о них следующее видео.
Заключение
Искусственный интеллект меняет мир сильнее, чем появление интернета. Так говорит Сэм Альтман, основатель Chat GPT.
Помните, как в 2022 появился Гпт, но массово его использовать стали только в 2024-2025? Сейчас появились ИИ-агенты. Массово использовать их будут в 2026-2027. Не проще ли сделать это на самом старте?
И здесь нужно принять одно простое решение: ты в теме или не в теме. Каждый решает сам за себя.
Ну а если у вас есть желание внедрить искусственный интеллект в собственную компанию для повышения прибыли, сокращения издержек и увеличения уровня контроля, то свяжитесь со мной, и мы сделаем просто топовую интеграцию.