Чат-бот, освободивший руководителей: кейс, как L&D вышел за рамки вебинаров и решил рутину на 80%

В нашей компании было так: проект запускался вихрем — новые направления, микроменеджмент, процессы на коленках. В общем чате сотрудников ежедневно сыпалось 50 вопросов: "Как обработать юридический вопрос по сделке?", "Что делать с клиентом, который требует особые условия?", "Где регламент по этому процессу?". Руководитель проекта, чья минута стоит дорого, отвечал по 5 минут на каждый — итого 250 минут в день. Постоянные переключения крадут фокус, оперативность под угрозой, а ведь нельзя потерять продажу, ошибки из-за спешки множатся, новички ждут помощи неделями.

А L&D в это время?
Функция молодая, ресурс выбить сложно. Основные задачи — записывать двух-трехчасовые вебинары (сотрудники "терпят" их из чувства долга) и резать на видеокурсы: человек монотонно рассказывает "что нужно делать" по 20–30 минут на ролик. Никто не досматривает до конца, ценность под большим вопросом.

Но один инструмент перевернул ситуацию: чат-бот на базе LLM. Разгрузил руководителей на 80%, ускорил адаптацию новичков, дал аргумент для найма тренера. Разберём подробно, как это родилось, работает и масштабируется.

Проект рос быстро, но благо у компании уже было ИИ-подразделение и фокус на автоматизацию. Посмотрели чат руководителей и сотрудников — картина ясна: типовые вопросы (юридические нюансы, клиентские вопросы, регламенты и процессы) жрут время руководителей, которые должны развивать продажи и проект.

Ресурс на L&D выбить было сложно. Можно месяцами ходить с презентациями, показывать ROI, таблицы, графики. Но проще доказать на деле: решить реальную проблему проекта. А решение лежало на поверхности — автоматизировать рутину.

Собственно само решение. Мини-анализ болей, на это ушло примерно пару дней и запуск прототипа чат-бота на DiFy (логику легко повторить на N8N или другом workflow билдере)

Сотрудник открывает Telegram-бота или внутренний чат (через интеграцию), пишет в свободной форме: "Как обработать юридический вопрос по сделке с клиентом из региона X?". Сверху короткая инструкция: "Пиши четко, чем конкретнее будет вопрос, тем качественне будет ответ. Представь, что ты задаешь его коллеге или руководителю"

Алгоритм шаг за шагом (логика простая, без огромных ресурсов IT специалистов на старте):

Ключевой плюс - контекст: если сотрудник захочет уточнить ("А если сумма сделки больше 1 млн?"), алгоритм подхватывает предыдущий диалог, база + история переписки дают точный апдейт.
Ну а 20% действительно сложных или нетиповых вопросов эскалируется руководителю при помощи заглушки.

База живёт. Обновляется ежемесячно: добавляем новые вопросы из чата, свежие регламенты, процессы.

Кто обновляет? Не бизнес, у них фокус на продажи, а человек из L&D. Это становится частью функции обучения и развития.

Цифры из нашего кейса: 80 сотрудников, примерно 3–4 тысячи обращений в месяц. Нагрузка на руководителей упала на 80%. Новички получают ответы мгновенно. Количество ошибок при консультации снизилось на 6%.
Итог: адаптация ускоряется, ошибки от спешки сокращаются, увеличивается целевое время руководителей

Бюджет честный:

Шаги поэтапно:

1. Определяем проект, коммерчески важный для бизнеса, где сотрудники задают вопросы (лучше всего если в чат, их проще собрать и проанализировать)

2. Собираем FAQ вопрос-ответ (наиболее часто встречаемые вопросы и ответы). Если чат, то можно выгрузить историю и закинуть в ИИ для анализа и подготовки документа. Потом сверить корректность с экспертом. Если не чат и нет возможности выгрузить, то через опросы или личные наблюдения. Дальше консолидируем и упаковываем также через ИИ, сверяем.

3. Строим бота по технологии описанной выше. Его можно сделать более сложным, вариативным. Все зависит от задач и технических возможностей. Нам нужен был вопрос - ответ. Для старта этого было досточно.

4. Тестируем сами, затем на нескольких пользователях. Собираем обратную связь.

5. Внедряем. Даем контакт для связи, на случай, если что-то не работает или выдает баги. Оперативно исправляем.

Спустя короткое время бот доказал ценность. При этом он требует поддержки и обновления и для этого мы получили ставку и наняли тренера. Но не просто "обновляльщика", а универсала: правит базу, проводит полевые тренинги (разборы звонков на местах), поднимает конверсию продаж, собирает частые вопросы и модифицирует чат бот под контекст проекта.
Сам руководитель проекта теперь фокусируются на стратегии, руководители больше времени уделяют контролю процессов, а L&D становится партнером бизнеса.

Важное уточнение, что с ростом доверия, возрастает и ответственность, которую бизнес готов переложить на плечи L&D. Здесь уже при помощи коммуникации расставляем границы. Но это уже совсем другая тема.

И это лишь один пример инструмента, дальше адаптируйте под вас. Создайте базу знаний с ИИ (не поиск по ключам или памяткам, а умный агент). Или делайте экспресс-оценки с гайдами, чтобы персонализированно подбирать обучение — кстати, у меня есть похожий бот для вас, который проведет анализ текущей системы L&D:

И если хочешь больше про системы обучения, ИИ-инструменты в корпоративном L&D и кейсы с шаблонами, подписывайся на канал — там разборы без воды.

А какая рутина крадёт время у вас в компании? Пробовали ИИ в обучении? Делитесь в комментах — разберём вместе.