Как мы внедряем AI и автоматизацию в клиентские сервисы

Большинство компаний хотят “внедрить AI”. Но на практике это выглядит иначе: увеличивается нагрузка, усложняется система, а результат — неочевиден.

Мы подходим к этому иначе. Не с вопроса “где использовать AI”, а с вопроса — “что можно убрать, ускорить и автоматизировать”.

Шаг 1. Находим точки потерь

Мы начинаем не с технологий, а с бизнеса.

• где теряется время;
• где перегружена поддержка;
• где есть повторяющиеся задачи;
• где возможна автоматизация.

Это формирует основу внедрения.

Шаг 2. Убираем лишнее

Не всё нужно автоматизировать.

Мы сначала:

• упрощаем процессы;
• убираем лишние шаги;
• оптимизируем логику.

AI усиливает систему — но не исправляет хаос.

Шаг 3. Встраиваем AI в процессы

AI работает внутри процессов, а не отдельно.

• чат-боты;
• автоответы;
• классификация запросов;
• рекомендации.

Он становится частью системы.

Шаг 4. Автоматизация

AI — это только часть. Вторая часть — автоматизация.

• обработка заявок;
• распределение задач;
• интеграции с CRM;
• триггеры и сценарии.

Это снижает нагрузку на людей.

Шаг 5. Контроль и обучение

Система должна развиваться.

• анализ данных;
• улучшение моделей;
• контроль качества;
• обратная связь.

Без этого AI быстро теряет эффективность.

Технологии

• LLM / NLP модели;
• Node.js (NestJS);
• Microservices;
• Redis;
• PostgreSQL;
• API интеграции.

Результат для бизнеса

• снижение нагрузки на поддержку;
• ускорение обработки запросов;
• рост эффективности;
• масштабируемость.

AI — это не функция. Это инструмент оптимизации системы.