Когда сотрудники самостоятельно подключают нейросети, компания получает первые результаты без долгого внедрения. Но затем появляются вопросы: кто оплачивает подписки, куда попадают рабочие данные, как предоставить доступ всей команде и понять, на что расходуется бюджет.
Мы в ГЭНДАЛЬФ прошли этот путь: от отдельных аккаунтов ChatGPT и других сервисов – через интеграцию с «1С» – к единой платформе «МастерИИ. Портал+». Для данной статьи наша команда рассказала, что изменилось для сотрудников и руководителей.
К моменту выхода материала в системе зарегистрировались 219 пользователей. За период с 21 августа по 22 сентября она обработала 58 тысяч запросов. Но основная польза не в количестве обращений к нейросети, а в том, какие рабочие задачи сотрудники стали выполнять быстрее.
Почему отдельных подписок оказалось недостаточно
Сначала сотрудники сами выбирали инструменты: ChatGPT, Claude, GigaChat, решения Яндекса. Кто-то оплачивал сервис самостоятельно, кто-то пользовался общим аккаунтом.
Одним аккаунтом могли пользоваться пять – десять человек. Истории переписки перемешивались. Несколько сотрудников независимо оплачивали одинаковые сервисы. Конфиденциальная информация клиентов попадала в публичные модели, поскольку единых правил работы еще не было.
Доступ тоже оставался нестабильным. Команда сталкивалась со сложностями оплаты зарубежных сервисов, отсутствием закрывающих документов и блокировками. Сотрудники рассказали, что два активно используемых аккаунта ChatGPT заблокировали с разницей в один день.
Для компании это означало, что полезный рабочий инструмент зависит от отдельных аккаунтов и способов оплаты. Чтобы ИИ можно было использовать регулярно, потребовалось централизовать доступ.
Следующим шагом стала интеграция с «1С». Она позволила работать с несколькими моделями, шаблонами и базами знаний в одном интерфейсе. Пользователям «1С» было удобно, но сотрудникам вне этой системы приходилось осваивать дополнительную среду.
Новые сценарии требовали отдельных интеграций. По оценке нашей команды, в базовом виде решение закрывало около 20–30% ее потребностей. Поэтому компания перешла к платформе, которая не ограничивалась одним рабочим приложением.
Один интерфейс для разных подразделений
«МастерИИ. Портал+» стал общей средой для работы с ИИ. При этом сотрудники не обязаны решать одинаковые задачи или использовать одну модель.
Разработчики обращаются к ИИ для написания и разбора кода, работы с документацией. Аналитики – для обработки данных. Продавцы – для подготовки ответов клиентам. Другие сотрудники – для работы с регламентами, текстами, документами и повседневными вопросами.
Практическая польза единого интерфейса – в том, что компании не нужно отдельно организовывать доступ к каждому сервису для каждого подразделения. А сотруднику не приходится заново разбираться с оплатой и подключением.
В платформе есть несколько форматов работы:
-
обычный чат – для разового запроса;
-
временный чат – для проверки отдельной идеи без сохранения лишней истории;
-
шаблоны – для повторяющихся запросов;
-
агенты – для задач с заранее заданными правилами, инструментами и источниками;
-
задачи по расписанию – для регулярных действий.
Можно начинать с простого запроса, а повторяющуюся работу постепенно переводить в настроенный сценарий.
Меньше повторных объяснений – быстрее результат
Одна из повседневных проблем при работе с нейросетью – необходимость каждый раз заново описывать компанию, продукт и требования к ответу.
В «МастерИИ. Портал+» для этого используют шаблоны и агентов.
Шаблон сохраняет постоянную часть запроса. Например, описание продукта или требования к структуре документа. Сотрудник добавляет только новую информацию, а не составляет всю инструкцию повторно.
Агент решает более конкретную задачу. У него есть инструкция, необходимые инструменты и, при необходимости, база знаний. Он может обращаться к другим агентам.
Для сотрудника это означает, что не нужно каждый раз начинать с общего запроса и последовательно объяснять, какой результат требуется. Часть требований уже заложена в настройках.
Но готовая инструкция не отменяет проверку. Поведение агентов можно тестировать, корректировать и дорабатывать по результатам использования.
Какие задачи стали занимать меньше времени
Команда привела несколько сравнений из ежедневной работы*.
| Задача | Раньше | С использованием ИИ |
|---|---|---|
| Ответ на типовое обращение клиента | До 30 минут | До 10 минут |
| Черновик ТЗ по итогам встречи | 1,5–2 часа | Около 15 минут |
| Разбор почты и приоритетов | 20–30 минут | 3–5 минут |
*Это оценки результата внедрения среди наших сотрудников, но не гарантированный результат для любой компании.
Важная деталь: сокращение времени не означает отказ от участия специалиста. Например, подготовленный черновик ТЗ сотрудник перечитывает и исправляет. Меняется соотношение работы: меньше времени уходит на первоначальную подготовку, больше внимания можно уделить содержанию и проверке.
Почта: сразу видеть, какие письма требуют действий
Для работы с почтой команда создала агента с подключением к Outlook.
Он анализирует входящие письма, учитывает историю переписки и распределяет сообщения по категориям. Для писем, требующих действий, выделяет основную суть и задачи.
Например, сотрудник попросил найти письма без ответа за последнюю неделю и собрать HTML-таблицу с датой, отправителем, темой, категорией и краткой сводкой.
В результате агент показал девять писем: два критических, три требующих реакции и четыре информационных. Отдельно сформировал выводы о том, кому нужно ответить в первую очередь.
Польза такого сценария – не просто в кратком пересказе почты. Сотрудник получает список приоритетов и быстрее понимает, с чего начинать день. При этом критерии важности нужно заранее описать в настройках.
Технические задания: не собирать структуру каждый раз
Сотрудники сопровождения продуктов «1С» используют агента для подготовки ТЗ.
В настройках закреплены структура документа и обязательные элементы. Агент формирует материал по этому порядку, после чего сотрудник проверяет результат.
Такой подход помогает не только сократить время подготовки. Он позволяет использовать общие требования к документам, а не полагаться на то, что каждый исполнитель самостоятельно вспомнит все необходимые пункты.
Маркетинг: меньше времени на сбор информации и подготовку материалов
Есть несколько сценариев, в которых агенты используют не только запрос сотрудника, но и информацию о продуктах, услугах и материалах компании.
Проверка спроса перед запуском продвижения
Агент анализа спроса помогает изучать поисковые запросы, конкурентную среду и соответствие темы предложениям компании.
Он использует инструменты поиска и контекст с описанием услуг. Задача – не просто собрать популярные формулировки, а разделить коммерческий и информационный интерес, определить потребности аудитории и сопоставить их с продуктами.
По оценке нашей команды, исследование конкретной темы стало занимать около 15 минут вместо работы, на которую раньше уходило до 20 часов.
При этом агент потребовал доработки. На старте он мог изучать «разработку сайта», но не учитывать «создание сайта». В инструкцию добавили требование анализировать тему шире и подбирать синонимичные формулировки.
Этот пример показывает, от чего зависит результат: агенту нужны не только подключенные инструменты, но и понятные правила исследования.
Подготовка контента с учетом компании
Вместо запроса «напиши продающую статью» команда использует несколько агентов.
Один изучает стратегию продукта и определяет подходящий фокус. Другой помогает разобраться с аудиторией. Затем собираются материалы с сайта, кейсы и актуальный контекст. После написания отдельный агент рецензирует текст, а следующий вносит правки.
Итог проверяет маркетолог или копирайтер.
Польза здесь – в сокращении повторной подготовки. Не нужно для каждой статьи вручную заново собирать сведения о продукте, позиционировании и опыте компании.
Отчетность: обсуждать причины и решения, а не только показатели
Для еженедельной отчетности мы создали агента-интервьюера.
Маркетолог передает ему текст отчета. Агент анализирует информацию и задает уточняющие вопросы: почему вырос показатель, где снизилась выручка, какие действия планируются дальше.
«Время на разбор отчетов и уточнения у сотрудников сократилось с трех часов до одного»
Дополнительный результат – сотрудники сами глубже разбираются в своих показателях. Чтобы ответить агенту, недостаточно перечислить выполненные действия: нужно объяснить причины изменений и предложить следующий шаг.
Интеграции позволяют работать с корпоративными данными
Без подключения к внутренним источникам сотруднику приходится самостоятельно переносить информацию в чат.
В ГЭНДАЛЬФ используют интеграции с Confluence, Jira, GitLab, Outlook и базами «1С». Через специально разработанные инструменты агенты получают доступ к данным и разрешенным действиям.
Например, агент технической поддержки может:
-
получить список обращений из «1С»;
-
прочитать карточку клиента и переписку;
-
изучить вложения;
-
обратиться к базе знаний;
-
подготовить и отправить ответ;
-
заполнить карточку обращения;
-
передать вопрос специалисту, если требуется человек.
Для поиска по разным источникам используются отдельные помощники: по базе знаний, коду продукта, быстрым ответам, руководству пользователя и архиву обращений.
Такой подход позволяет не загружать все материалы в один запрос, а обращаться к нужному источнику по конкретной задаче.
Повторяющиеся действия можно запускать по расписанию
Не все задачи должны начинаться с сообщения сотрудника.
В «МастерИИ. Портал+» предусмотрен запуск по расписанию. Например, наш агент технической поддержки каждые 30 минут по будням с 9:00 до 18:00 проверяет обращения и обрабатывает те, которые требуют ответа.
Отдельно мы автоматизировали активацию лицензий программного продукта «Скан-Архив». Раньше одна активация могла занимать до 15 минут специалиста, а за день поступало 20–30 таких обращений.
Теперь агент получает необходимые материалы, формирует файл лицензии, размещает его на Яндекс.Диске, отправляет клиенту ссылку и сохраняет сведения в базе. Ручную подготовку активаций полностью передали агенту.
Но автономную работу включают после тестирования. Команда сначала проверяет ответы и действия, затем корректирует настройки и только после этого принимает решение о полноценном запуске.
Расходы видны по сотрудникам, а не только по общему счету
При отдельных подписках сложно оценить, как именно компания использует ИИ. В единой системе предусмотрена статистика по людям: количество запросов, объем токенов и активность.
Пользователям можно назначать лимиты, например на месяц. Если лимит исчерпан, дополнительный объем выделяют в соответствии с принятым порядком согласования.
Также можно видеть текущий баланс, потраченный и оставшийся объем, не дожидаясь конца месяца.
Для руководителя это дает две практические возможности.
-
Контролировать использование ресурсов. Понимать, кто и в каком объеме обращается к моделям.
-
Оценивать внедрение. Видеть, в каких подразделениях ИИ стал рабочим инструментом, а где сотрудники почти не пользуются предоставленным доступом.
По нашей статистике, из 219 зарегистрированных пользователей 117 команда относила к активным. За месяц портал обработал 58 тысяч запросов, а за период с 1 апреля по 22 сентября – 147 тысяч.
Количество запросов само по себе не доказывает экономию. Но вместе с рабочими сценариями помогает оценить, действительно ли сотрудники используют систему.
Можно выбирать, где обрабатываются данные
В платформе предусмотрены внешние API, локальные модели и гибридная работа. В ГЭНДАЛЬФ мы используем гибридный вариант.
Здесь важно различать локальную установку портала и место обработки запроса. Если портал находится на сервере компании, но обращается к внешней модели, переданные ей данные обрабатываются у провайдера.
Поэтому для конфиденциальной информации на вебинаре рекомендуем рассматривать локальные модели.
Практическая польза выбора конфигурации – возможность учитывать требования конкретной задачи. Но этот вопрос нужно определять при настройке, а не считать автоматически решенным после установки платформы.
Для доступа к зарубежным моделям компания использует российских агрегаторов. Это позволяет оплачивать услуги в рублях и получать закрывающие документы.
Не обязательно повторять весь путь разработки – пример
«МастерИИ. Портал+» создан на основе open-source-решения. По оценке нашей команды, разработка и адаптация заняли около 300 часов, из которых 200 ушли на первую рабочую версию. Участвовали четыре специалиста.
Пришлось доработать русскоязычный интерфейс, базы знаний, поиск, задачи по расписанию и корпоративные интеграции. Поддержка и обновления продолжаются после запуска.
Для компании, которая рассматривает внедрение, полезно оценивать не только возможность самостоятельно установить исходное решение. Важны также время на адаптацию, подключение рабочих источников, проверку агентов и обучение пользователей.
Опыт ГЭНДАЛЬФ показывает: основной результат появляется не от самого доступа к нейросети, а от настроенных сценариев, которые сотрудники действительно используют.
Оценивать решение лучше не по количеству функций, а по конкретному процессу: подготовке документа, поиску в базе знаний, ответу клиенту или обработке повторяющегося запроса.
Проверьте «МастерИИ. Портал+» на своей рабочей задаче
Это поможет оценить качество результата, удобство для сотрудников и объем необходимых настроек.
Подробнее
 1.png){kind=icon}
.png){kind=icon}