Как создать полноценного универсального AI-сотрудника для вашего бизнеса, который оптимизирует операционку. Инструкция

Это подробная инструкция, как сделать универсального AI-помощника. Он будет 24/7 выполнять нужные задачи, которые, скажем прямо, ваши сотрудники ненавидят.

Статья полезна топ-менеджерам, которые хотят делать свои компании технически передовыми, снижать затраты на операционку и стимулировать персонал генерить ещё больше выручки.

Для примера разберём процесс создания корпоративного AI-помощника для агентства по недвижимости. Но не нужно ограничиваться этой отраслью. Предлагаемые решения универсальны.

В прошлой статье мы уже рассказывали, какие инструменты рекомендуем использовать агентству по недвижимости. Здесь же рассмотрим, как связать их в слаженную систему.

Только давайте договоримся не называть AI-помощника чат-ботом, это слово с плохими ассоциациями. Вспомните любые тупейшие формы обратной связи, которые гоняют вас по кругу вопросами и ни черта не помогают. То ли дело «Ассистент», или «Второй пилот», или «Сверхразум». Как корабль назовёшь, так он и поплывёт.

И подписывайтесь на наш Telegram-канал "софт с хэппи-эндом", там мы рассказываем о полезном софте, который помогаю делать операционку в бизнесе быстрее и дешевле.

Вы отправляете задачу в мессенджер, AI-ассистент спешит её выполнять. Для этого он может залезть в интернет, в корпоративный чат, в базу данных, в CRM- или ERP-систему.

Проблема в том, что в обычной конфигурации помощник иногда будет возвращаться к вам с бредовыми ответами. Это будет раздражать, и вы потеряете веру в ИИ.

Поэтому поступаем так: прежде чем вернуться к вам, он спрашивает у другого AI-ассистента, всё ли правильно сделано. Второй ассистент умеет только одно: контролировать ответы. Если тот понимает, что это бред, отправляет первого переделывать.

Контролирующий контур нужен обязательно, иначе будет как в недавней истории с Amazon:

• Выделите процессы и повторяющиеся задачи в компании.
• Определите, какие процессы хотите автоматизировать.
• Выберите один пилотный сценарий с максимальной полезностью и минимальной сложностью. Так вы легко впечатлите начальство и перетянете на свою сторону даже самых ярых технопессимистов.
• Возьмите архитектуру, на которой сможете предельно быстро проверить вашу гипотезу. Мы рекомендуем кастомный GPT.
• После того как проверили и получили зелёный свет от начальства, выберите техническую архитектуру, где можно будет скалировать.
• Разверните её в тестовой среде.
• Имплементируйте итерационно, экспериментируйте с промтами и finetuning до желаемого результата.
• Подсадите «Ассистента» в ваш корпоративный мессенджер — так он станет полноценным членом команды.
• Собирайте обратную связь от живых пользователей и реальных кейсов применения.
• Переходите к следующему сценарию, как только всё начнёт более-менее работать. Лучшее — враг хорошего.

Во-первых, определитесь, кто будет управлять работой всех частей. Тут есть два варианта:

1. Использование LLM-Конструкторов

Об этих конструкторах мы писали в нашей предыдущей статье.

Это как LEGO для взрослых, только вместо замка вы строите AI-ассистента. Полагаемся на готовые блоки и надеемся, что не наступим босой ногой на какой-нибудь забытый коннектор.

Преимущество: минимум затраченного времени.

Недостатки: Придется дописывать код для тех моментов, когда конструктор говорит: "Этого я не знаю".

2. Разработка кастомного решения на Python

Создание индивидуализированного решения с использованием Python, что позволяет максимально гибко подойти к реализации проекта.

Преимущества: Мощные библиотеки Python для обработки текста, изображений, аудио и видео данных, а также возможность найти квалифицированных разработчиков. Python, он как швейцарский нож – делает всё, что угодно, если умеешь им пользоваться.

Недостатки: потребуется больше времени.

Во-вторых, выберите LLM. Тут всё зависит от ваших бизнес-процессов. Возможно, подойдёт даже базовый GPT-3.5 Turbo, а где-то задачу на русском лучше отработает и сберовский GigaChat. Экспериментируйте и найдёте лучшее решение.

В-третьих, подумайте о способах интеграции вашего AI-ассистента с существующими системами и инструментами. Это как установка новой игры на старый компьютер. Вам нужно убедиться, что все "подружится" и не начнет тормозить в самый неподходящий момент. Если работаете с "Битрикс", то знайте: вы не одиноки в своих испытаниях, форумы полны историй от разработчиков, которые прошли через это с вами. Также помните о безопасности данных, ведь вы не хотите, чтобы ваш AI случайно рассказал конкурентам все ваши секреты.

Не забудьте также продумать интерфейс взаимодействия с пользователями: будь то текстовый чат, голосовые команды или подключение к корпоративному мессенджеру. Помните, новая технология с удобным и интуитивно понятным инструментарием успешно адаптируется среди сотрудников.

Обязательно тестируйте варианты и собирайте обратную связь. Начните с пилотного проекта и постепенно расширяйте функционал AI-сотрудника, учитывая пожелания и замечания пользователей. Это поможет сделать инструмент максимально полезным и удобным в ежедневной работе.

На первую версию/MVP закладывайте месяц.

На полную интеграцию потребуется месяца три. Скорее всего, получится быстрее, но лучше перезаложиться согласно Универсальной таблице оценки задач:

А дальше добавляйте AI-помощнику новые функции и экспериментируйте с другими LLM.

Первую пробную версию можно по-быстрому сделать на платной версии ChatGPT ($20 в месяц) через кастомные GPT. Дальше всё зависит от задач. Но опыт показывает, что даже при самом интенсивном использовании вы редко будете тратить на эти системы более $600-800 в месяц.

Внедрение AI-ассистента в бизнес-процессы и мессенджеры критически важно для его эффективности. Это позволяет помощнику бесперебойно взаимодействовать с командой, быстро обрабатывать задачи и отвечать на запросы в привычных для персонала инструментах коммуникации.

Контролирующий контур помогает поддерживать качество работы ИИ. Второй AI-ассистент проверяет результаты перед их окончательной отправкой пользователям, что исключает ошибки и повышает доверие к инструменту.

Российские LLM, например GigaChat, зачастую эффективнее обрабатывают запросы на русском за счёт лучшего понимания нюансов языка и контекста. Эксперименты с различными LLM позволяют найти оптимальное решение для конкретных задач и потребностей бизнеса.

Не останавливайтесь на достигнутом. Технологии развиваются стремительно, поэтому регулярно обновляйте AI-сотрудника, а также исследуйте новые возможности и инструменты. Это поможет вашему бизнесу сохранять конкурентное преимущество. Создавайте культуру инноваций в компании, где каждый сотрудник предлагает идеи, как улучшить работу AI-ассистента или интегрировать новые технологии.

Внедрение универсального AI-сотрудника в ваш бизнес — это не просто технологический шаг вперёд, но и стратегическое решение. Оно может кардинально изменить подход к управлению рутинными задачами и повысить эффективность работы всей команды.

Мы подробно разобрали процесс создания такого ИИ-ассистента на примере агентства по недвижимости, но ключевые принципы и подходы универсальны и применимы в любой отрасли.

Если вам нужна помощь, обращайтесь. Мы соберём слаженную AI-систему для автоматизации бизнес-процессов. Контакты на fmenshenin.ru.

И подписывайтесь на наш Telegram-канал "софт с хэппи-эндом", там мы рассказываем о полезном софте, который помогает делать операционку в бизнесе быстрее и дешевле.