Весной этого года мы развернули отдельный сервер и локально запустили ИИ‑систему. Такой подход позволил не только контролировать обработку данных, но и адаптировать технологию под внутренние задачи. Постепенно ИИ стал полноценным «цифровым помощником» для разных отделов — от менеджеров до консультантов.
Работа с заявками и коммуникациями: меньше рутины, больше фокуса
В систему загружен список внутренних контактов, поэтому, когда сотруднику нужно подготовить сообщение, он просто открывает диалог с ИИ и просит написать текст. Наш ИИ умеет вежливо обращаться к адресату, ссылаться на автора письма и даже может позволить себе стилистическую импровизацию (общее приветствие нескольким сотрудницам заменил на «Здравствуйте, девочки!))). Также умеет менять имя на официальное обращение (Маша-Мария). Ответы на письма, написанные с помощью ИИ, получает автор сообщения, это удобно для дальнейшей переписки.
Мы массово перешли на транскрибацию разговоров. У себя на сервере мы развернули сервис, который умеет это делать. Менеджеры с помощью этого сервиса выделяют важное в переговорах, держат в фокусе все договоренности. Рекорд длительности записи для транскрибирования на сегодняшний день: 1 ч 30 мин. ИИ очень быстро обрабатывает записи переговоров, совещаний и выводит готовый текст. В итоге мы сэкономили время, ничего не упустили, структурировали задачи, над которыми нужно работать.
Отчёты без кода: аналитика на естественном языке
Мы подключили наш локальный сервер к нашей офисной базе и теперь появилась возможность формировать оперативные отчёты без написания кода. ИИ подключён к офисной базе данных, и сотрудники могут задавать запросы на обычном языке. Например, каждое утро менеджер может попросить: «Составь отчёт по консультациям за вчерашний день» — и получить результат в удобном формате. При этом не требуется писать SQL‑запросы или разрабатывать отдельные отчёты: достаточно сформулировать задачу, а система сама подготовит нужные данные.
Такой подход особенно ценен для быстрой аналитики: можно оперативно получать сводки по обращениям, статусам заявок или другим ключевым метрикам.
Сравнение файлов и поиск различий
Ещё одна полезная функция — сравнение документов. Если сотруднику нужно понять, чем отличаются две версии файла, он отправляет их в ИИ. Система не просто выделяет расхождения, но и поясняет, в чём именно заключается разница. Это удобно при работе с техническими спецификациями, регламентами или договорами, где важно не упустить ни одного изменения.
Одна из самых востребованных задач — помощь в обработке заявок и доработке документов. Менеджеры обращаются к ИИ прямо в диалоге: например, по заявке № 1124 система помогает выявить, какие вопросы остались без ответа, и подсказывает, что ещё нужно уточнить у клиента. Это заметно сокращает количество «дыр» в технических заявках: сотрудники просят привести текст в более читаемый и структурированный вид — и ИИ отлично справляется с этой задачей.
Внутренняя база знаний: быстрый доступ к информации
Для ускорения работы с документацией в компании внедрили RAG‑подход (Retrieval‑Augmented Generation). Описание рабочих процессов и внутренняя документация теперь доступны в виде базы знаний, к которой можно обращаться через диалоговый интерфейс. Менеджеры задают вопросы на естественном языке и получают точные ответы, основанные на актуальных материалах. Это работает как умная шпаргалка: можно быстро найти нужную инструкцию, регламент или описание процедуры.
Транскрибация и анализ консультаций
Отдельное направление — работа с консультациями. Все звонки консультантов транскрибируются, и сейчас команда находится на этапе анализа этих записей. Цель — понять, какие вопросы чаще всего задают клиенты, какие темы вызывают затруднения и как можно улучшить сервис. В будущем планируется дать клиентам доступ к записям консультаций в качестве справочного материала: это будет своего рода база ответов на частые вопросы, к которой можно обратиться в любой момент.
Почему локальный сервер — это важно
Запуск собственного сервера с графической картой дал компании несколько преимуществ:
- Контроль над данными. Вся обработка происходит внутри инфраструктуры компании, что особенно важно при работе с конфиденциальной информацией.
- Гибкость настройки. Локальная система позволяет адаптировать ИИ под специфические задачи нашей компании , не полагаясь на сторонние облачные решения.
- Стабильность и скорость. Собственный сервер обеспечивает предсказуемую производительность и минимальные задержки при обработке запросов.
Сейчас мы внутри компании продолжаем расширять сценарии использования ИИ. В планах — не только масштабировать текущие задачи, но и активнее рассказывать клиентам, как эти технологии могут быть полезны и для их бизнеса. Ведь опыт компании показывает: искусственный интеллект — это не абстрактная технология, а реальный инструмент, который помогает экономить время, снижать количество ошибок и делать рабочие процессы прозрачнее.
