Русская платформа ИИ-экспертов для бизнеса: как мы учим бота продавать- и где он нас подвёл уже на первом спринте

Русская платформа ИИ-экспертов для бизнеса: как мы учим бота продавать- и где он нас подвёл уже на первом спринте

Пишу как есть. Без пафоса. С цифрами, факапами и открытиями. Это дневник запуска INTEGRA — платформы ИИ-экспертов для бизнеса. Первый эксперт — по продажам.

Коротко: что мы хотим сделать

INTEGRA — это платформа ИИ-экспертов, которые работают на ваших данных и помогают отделу продаж: отвечают в мессенджерах, квалифицируют лиды, подсказывают менеджерам, не сливают контекст и, главное, учатся на реальных диалогах, звонках и статусах сделок в CRM.

Интеграции с каналами: Telegram, WhatsApp, Instagram, VK. Данные: переписки, карточки контактов/сделок в CRM, расшифровки звонков. Идея: дообучаем модель на вашей реальности, а не на абстрактных «интернет-знаниях».

Звучит бодро. Мы тоже так думали. А потом начался первый спринт.

Где мы сразу же ошиблись (и что из этого вынесли)

Русская платформа ИИ-экспертов для бизнеса: как мы учим бота продавать- и где он нас подвёл уже на первом спринте

1) «Парсим все чаты — и бот заговорит как лучший менеджер»

Мы начали с массовой загрузки переписок из мессенджеров. Логика была простая: люди пишут в Telegram/WhatsApp — значит, там и истина. Реальность: нет. В чатах часто куски контекста отсутствуют. Типичный паттерн: сначала менеджер звонит, там договариваются о важном, а потом в мессенджере — пара слов «Ок, отправил». Мы давали модели эти «обрывки», а потом удивлялись, почему бот отвечает странно. Он ведь не знал, о чём договорились по телефону.

Вывод: чаты без звонков = половина картины. Нужно стягивать и расшифровки звонков. Мы это подключили — стало лучше, но всплыла следующая боль.

2) «Скопируй лучшего — и будет счастье»

Русская платформа ИИ-экспертов для бизнеса: как мы учим бота продавать- и где он нас подвёл уже на первом спринте

Когда добавили звонки, модель начала копировать стиль топ-продавцов.
Проблема №1: у лучших тоже есть «косяки». Кто-то звучит чуть высокомерно. Кто-то, наоборот, излишне мягко. Модель это переняла. Проблема №2: скидки. Некоторые менеджеры в переговорах падали по цене (тактика сработала у них в конкретном кейсе). Модель решила, что это «норма», и стала щедрой там, где это противоречит политике компании.

Что сейчас делаем мы: ввели слой правил и «рамки личности» эксперта (это похоже на информацию в вакансии):

  • фиксированная политика цены и скидок,
  • тональность (уважительно, делово, без панибратства),
  • эскалации: любые «серые зоны» — человеку.

3) «ИИ, расскажи Ларисе про её заказы» — и мы поймали утечку

Русская платформа ИИ-экспертов для бизнеса: как мы учим бота продавать- и где он нас подвёл уже на первом спринте

Пока система училась на данных из CRM и переписках, мы столкнулись с неприятным: утечка персональных данных. Примерно так это выглядело: — Пользователь представился: «Я Лариса». — Модель смотрела в CRM и радостно выдала всю историю заказов этой Ларисы с адресом, возрастои и коментариями менеджера (Напимер "Злюка, вечно пишет и ничего не покупает") . Где-то даже «засветились» паспортные поля. Это нельзя. Точка.

Что сделали:

  • жёсткая изоляция на этапе извлечения данных (маскируем ФИО/телефоны/паспортные/адреса),
  • ролевые политики доступа (что именно ИИ может видеть и что имеет право говорить во внешнем канале),
  • белые ответы: модель может использовать данные для логики, но не произносить их наружу.

Вывод: Это часть продукта с первого дня.

4) Галлюцинации. Когда бот отвечает уверенно, но не по делу

Русская платформа ИИ-экспертов для бизнеса: как мы учим бота продавать- и где он нас подвёл уже на первом спринте

Да, та самая боль. Были ответы, которые звучали красиво, но не соответствовали фактам. Почему?

  • Качество исходных переписок местами низкое,
  • В CRM — разношёрстные карточки,
  • Диалоги без статусов и исхода сделки.

Как лечим:

  • не «кормим всё подряд»,
  • собираем эталонный набор — «вопрос → правильный ответ»,
  • помечаем удачные/неудачные реакции,
  • используем retrieval (доставать только релевантный фрагмент), а не давать модели весь хаос.
  • скорость первого ответа,
  • точность извлечённых фактов,
  • доля эскалаций,
  • влияние на конверсию из «интереса» в «встречу/счёт».
Русская платформа ИИ-экспертов для бизнеса: как мы учим бота продавать- и где он нас подвёл уже на первом спринте

На пороге первого релиза

Мы выпускаем самую первую бету INTEGRA с ИИ-продавцом. Это ранний билд: базовый функционал, минимум лишнего, максимум обратной связи.

Ближайшие две недели: первый релиз и первые интеграции

Входим в самый первый релиз. План таков:

  • Интеграции: запускаем Telegram + CRM (amoCRM и Bitrix24) — чтобы можно было полноценно вести диалоги из личного Telegram или через встроенных чат-ботов, а все переписки автоматически попадали в наш сервис.
  • Подготовка базы знаний: на старте нужно будет сопоставлять диалоги в формате «вопрос → правильный ответ» и догрузить внутренние инструкции вашей компании. Это ускорит обучение ИИ и снизит ошибки.
  • Далее — телефония: подключаем расшифровки звонков и общую логику на всех этапах воронки.
  • Сопровождение: новых клиентов ведём за руку — от подключения до первых результатов. Тестировщики получат небольшие преференции.

Русская платформа ИИ-экспертов для бизнеса: как мы учим бота продавать- и где он нас подвёл уже на первом спринте

Помогите нам быть ближе к бизнесу:

Поставьте 👍 под постом — так о проекте узнает больше предпринимателей.
Мы планируем делать AI-экспертов не только по продажам, но и в маркетинге и аналитиков. Хотел бы попросить Вас поучаствовать в развитии проета- заполните короткий опросник тут. Всем участникам дадим ранний доступ и оповестим о готовности по email или в удобном мессенджере.

Про условия беты: честный старт — минимальная ежемесячная оплата + фактические расходы на токены. Без наценок и скрытых платежей: задача — собрать реальный фидбек и докрутить продукт.

Начать дискуссию