ИИ-агент – не просто чат
Он получает бизнес-контекст, работает с корпоративными источниками и помогает сотруднику пройти путь от данных к конкретному действию.
Получает контекст
CRM, 1С, договоры, база знаний, встречи и другие доступные данные.
Анализирует
Находит связи, риски, важные события и отклонения в большом объеме информации.
Рекомендует
Предлагает следующий шаг и помогает сотруднику принять решение с учетом истории.
Помогает действовать
Готовит итог, обращение, рекомендации или сопровождает следующий шаг процесса.
Жизненный цикл ИИ-агента
Данные —> Анализ —> Рекомендации —> Действие —> Накопление контекста
Источники данных
Системы, документы, коммуникации, файлы и история взаимодействий
Анализ ИИ-агентом
ИИ анализирует данные, находит закономерности и важные факты
Рекомендации
ИИ формирует варианты решений и предлагает сотруднику следующие шаги
Действие
Сотрудник принимает решение и выполняет необходимое действие в системе
Накопление контекста
Агент учитывает результат и накопленный опыт, становится точнее
Каждый выполненный цикл дает ИИ-агенту больше контекста: результаты работы возвращаются в систему и помогают точнее анализировать следующие ситуации.
Из каких частей состоит платформа ИИ-агентов
Платформа связывает корпоративные данные, сценарии работы и ИИ-модели в единый рабочий контур, где результат остается проверяемым, а решение принимает сотрудник.
Корпоративные данные
Агент получает только те сведения, которые разрешены для конкретной рабочей задачи.
Сотрудник
ИИ готовит материал, но ответственность и принятие решения остаются у человека.
Состав платформы зависит от сценария. Для типовой задачи можно использовать готовые компоненты. Если нужны новая предметная логика, интерфейс или способ обработки данных, платформа дорабатывается под конкретную задачу.
Готовые к запуску ИИ-агенты Инфостарт
Начните с понятного бизнес-сценария. Каждый агент может быть адаптирован под данные, процессы и ИТ-ландшафт вашей компании.
ИИ-агент Досье контрагента
Знать о клиенте больше перед каждым контактом
- Анализирует историю сотрудничества и важные события
- Помогает определить потребности клиента
- Рекомендует стилистику общения и возможные предложения
- Помогает подготовиться к звонку или встрече
- Результат: менеджер получает главное о клиенте и рекомендации по дальнейшим действиям без ручного изучения всей истории.
| ИИ-агент Досье контрагента |
| ИИ-агент Аналитика продаж |
ИИ-агент Аналитика продаж
Подсказывает, где растут продажи, где теряются деньги и какие сделки требуют внимания
- Показывает план, конверсию, полученные, ожидаемые и потерянные деньги
- Анализирует воронку и качество работы менеджеров с клиентами
- Оценивает сделки, выявляет риски
- Предлагает следующие действия и аргументы
- Результат: руководитель видит полную картину продаж и понимает, где теряются деньги и на чем сфокусироваться.
ИИ-агент Аналитика встреч
Превращает разговор в конкретные договоренности и задачи
- Формирует краткое резюме и основные темы
- Выделяет принятые решения
- Определяет задачи, договоренности и ответственных
- Помогает быстро восстановить контекст обсуждений
- Результат: участникам не нужно переслушивать записи и вручную собирать итоги встречи.
| ИИ-агент Аналитика встреч |
| ИИ-агент в ЛК Клиента |
ИИ-агент в личном кабинете клиента
Помощь клиенту там, где он уже работает
- Отвечает на вопросы клиента
- Помогает находить нужную информацию
- Объясняет данные личного кабинета
- Подсказывает пользователю дальнейшие действия
- Результат: клиент быстрее получает ответы, а сотрудники тратят меньше времени на типовые обращения.
ИИ-агент по производительности 1С
Экспертиза по вашей ИТ-системе всегда под рукой
- Отвечает на вопросы по корпоративной системе 1С
- Помогает искать информацию в базе знаний
- Подсказывает возможные причины проблем с производительностью
- Использует накопленный опыт предыдущих задач
- Ускоряет погружение новых специалистов
- Результат: экспертиза команды становится доступнее, а поиск информации и первичный анализ занимают меньше времени.
| ИИ-агент по производительности 1С |
Не нашли нужного агента?
Создадим ИИ-агента под ваш бизнес-процесс и корпоративные источники данных.
Где ИИ-агент особенно полезен
Если сотрудники регулярно анализируют информацию, ищут данные в нескольких системах, принимают типовые решения или выполняют повторяющиеся действия — часть этой работы можно передать ИИ-агенту.
Спроектируем агента под ваши бизнес-задачи
Разберем процесс
Определим, где теряется время и какая работа требует постоянного анализа.
Определим источники данных
Зафиксируем системы, документы, базы знаний и историю, с которыми должен работать агент.
Спроектируем сценарий
Опишем действия агента, ограничения, формат результата и точки участия сотрудника.
Встроим в рабочий контур
ИИ-агент может работать внутри существующего ИТ-ландшафта, а не отдельным сервисом.
Почему Инфостарт
Мы внедряем ИИ в реальные бизнес-процессы и учитываем корпоративный ИТ-контур.
Собственный опыт внедрения
Мы сами используем ИИ-инструменты в рабочих процессах и понимаем практические вопросы их внедрения.
Понимаем 1С и корпоративные системы
Работаем на стыке ИИ, 1С и корпоративного ИТ-ландшафта, а не изолируем агента от рабочих систем.
Начинаем с бизнес-задачи
Сначала определяем процесс и ожидаемый эффект, затем выбираем архитектуру и технологии.
Работаем с корпоративными знаниями
ИИ может использовать документацию, базы знаний и историю взаимодействий с учетом контекста компании.
От одного агента до системы агентов
Можно начать с одного сценария, а затем подключать новые данные, функции и связанных агентов.
Адаптация под ваш процесс
Готовый сценарий можно настроить под роли, данные, регламенты и интерфейсы конкретной компании.
Частые вопросы об ИИ-агентах
Как работают корпоративные ИИ-агенты, какие данные им нужны и как проходит внедрение в процессы компании.
ИИ-агент создается для конкретной роли и рабочей ситуации. Заранее определяется, кому он помогает, с какими данными работает, какой результат должен подготовить и какие решения остаются за человеком.
Поэтому компания получает не просто доступ к нейросети или универсальному чату, а цифрового помощника, настроенного для конкретной рабочей операции.
Нет. ИИ-агент собирает и анализирует согласованные данные, готовит разбор, рекомендацию, черновик или другой результат, но ответственное решение остается за сотрудником. Например, агент может найти риск в сделке, но не менять самостоятельно ее этап в CRM, или проверить договор, но не подписывать его.
Для каждого сценария определяется свой набор разрешенных источников. Это могут быть корпоративные системы, документы, карточки сделок и обращений, переписка, записи встреч и другие сведения. Агент получает только те данные, которые необходимы для конкретной рабочей задачи.
Не обязательно. Первичные документы, письма, записи и карточки могут оставаться в системах, где они были созданы. При необходимости платформа сохраняет подтвержденные факты по конкретному рабочему объекту с указанием источника и основания для проверки.
Да. Платформа предусматривает подключение к корпоративным источникам через адаптеры.
В текущем составе есть общие механизмы для API, OData, MySQL, BigQuery, DaData, графовых и временных хранилищ, а также работы через браузер.
Возможность подключения конкретной системы проверяется с учетом способа доступа, необходимых данных и требований информационной безопасности.
Не всегда. В платформе уже есть рабочие места, сценарии и общие компоненты, которые можно использовать как основу. Если подходящий сценарий существует, его адаптируют под процессы, данные, права и терминологию конкретной компании. Если нужна новая логика, интерфейс или способ обработки данных, решение дорабатывается.
Готовые компоненты помогают ускорить запуск, но внедрение требует адаптации. У компаний различаются процессы, терминология, права доступа, источники данных и ответственность сотрудников. Технологическую основу можно использовать повторно, а роль, рабочий процесс, данные, права и правила настраиваются для конкретного заказчика.
Лучше начать с одной приоритетной и понятной рабочей операции. На старте определяются роль сотрудника, рабочий объект, источники данных, ожидаемый результат, границы ответственности агента и способ проверки. После этого можно оценить, какие готовые возможности платформы подходят для задачи.
Сначала выбирается приоритетная операция и собираются реальные примеры работы. Затем аналитик описывает первую редакцию агента: роль, объект, данные, результат, ограничения и критерии проверки.
Команда подключает необходимые источники, настраивает или разрабатывает решение, после чего ключевые пользователи проверяют его на согласованных рабочих ситуациях. После подтверждения агент разворачивается в согласованной среде заказчика.
Готовность проверяется не по красивому ответу модели, а на согласованной рабочей ситуации. Пользователь должен понимать, откуда получены данные и выводы, агент должен выдавать результат в согласованной форме и не выходить за границы своей задачи, а права и подключения должны корректно работать в среде заказчика.
На старте потребуется определить владельца результата и нескольких ключевых пользователей, которые знают реальный процесс и смогут проверить работу агента.
Также нужны одна приоритетная операция, несколько реальных примеров работы, информация о владельцах необходимых систем и требования к доступу, информационной безопасности, хранению данных и использованию внешних сервисов.
Стоимость зависит от выбранной рабочей операции, количества и сложности источников данных, требований информационной безопасности и необходимого состава работ. Отдельно могут учитываться первая редакция агента, адаптация существующего решения, разработка новых компонентов, инфраструктура и последующее сопровождение.
