Вы уже знаете, что простая автоматизация работает по принципу «Если произошло событие X, сделать действие Y». Это отлично подходит для линейных задач. Но бизнес-процессы редко бывают такими прямыми. Они полны уточнений, альтернативных сценариев и человеческой логики.
Именно для таких, более сложных задач и нужны AI-агенты. AI-агент — это не просто исполнитель, а цифровой сотрудник, которому можно поручить цель, и он сам разберется, как ее достичь. Эта статья поможет вам найти в вашей компании процессы, для которых нужен именно такой «умный» помощник.
Главный признак: Задача со словами «если», «но» и «потом»
Начните слушать, как вы или ваши сотрудники описываете свою работу. Как только в описании процесса появляются многочисленные условия, это верный знак, что перед вами кандидат для AI-агента.
Простая автоматизация ломается на таких задачах. Агент — нет.
- Плохой кандидат для агента: «Когда приходит оплата, нужно поменять статус заказа на "Оплачено"». Это простая связка "Триггер → Действие".
- Идеальный кандидат для агента: «Нужно взять заявку из письма, но клиенты пишут в свободной форме. Потом найти этого клиента в CRM, но если его там нет, то создать новую карточку. Затем проверить наличие товара на складе в 1С, и если его нет в наличии, то посмотреть аналог и предложить его клиенту в ответном письме».
Видите разницу? Второй процесс — это не инструкция, а целый сценарий с анализом, решениями и несколькими действиями в разных программах.
Метод №1: Ищем «цифровых диспетчеров»
В каждой компании есть люди, которые работают как живые маршрутизаторы информации. Их основная функция — принимать данные из одного места, обрабатывать их и передавать в другое.
- Кто эти сотрудники? Часто это офис-менеджеры, ассистенты, координаторы проектов, сотрудники техподдержки.
- Что они делают?
- Разбирают общую почту (info@, zakaz@) и решают, кому переслать то или иное письмо.
- Принимают звонок, ищут информацию в одной системе (CRM), озвучивают ее клиенту, а потом делают пометку в другой системе (планировщик задач).
- Координируют действия между отделами: получают заявку от менеджера по продажам, передают ее на склад, а после отгрузки — в бухгалтерию.
AI-агент может взять на себя роль такого диспетчера. Он способен самостоятельно читать входящие запросы, понимать их суть (это жалоба, заказ или просто вопрос?), извлекать данные и либо выполнять первый шаг обработки, либо сразу ставить задачу нужному специалисту.
Метод №2: Анализируем работу с «неудобными» данными
Простая автоматизация любит структурированные данные — когда все лежит в понятных ячейках, как в анкете на сайте. AI-агенты созданы для работы с хаосом — с неструктурированной информацией.
Ищите в своей компании процессы, где сотрудникам приходится вручную «расшифровывать» данные:
- Электронные письма и чаты в мессенджерах. Клиенты не пишут по шаблону. AI-агент может прочитать письмо в свободной форме, понять, что клиент хочет заказать «5 синих и 3 красных», и превратить это в структурированный заказ.
- Сканы документов (PDF). Ваш поставщик прислал скан счета на оплату. Сотрудник вручную вбивает сумму, номер, реквизиты в 1С. AI-агент может сам «прочитать» PDF-файл, найти всю нужную информацию и внести ее в систему.
- Прайс-листы в Excel. Поставщики часто присылают прайсы, где товары, артикулы и цены расположены в разных столбцах и форматах. Сотрудник тратит часы, чтобы привести их к единому виду. Агент может сделать это за минуты.
Если ваши сотрудники много времени тратят на «перевод» информации из неудобного формата в удобный — это работа для AI-агента.
Метод №3: Находим процессы с «человеческой логикой»
Некоторые задачи требуют не просто механических действий, а принятия решений на основе базовой логики и опыта.
- Квалификация лидов. На сайт пришла заявка. Кто это? Крупный потенциальный клиент, которого нужно передать лучшему менеджеру, или студент, который пишет диплом? Сейчас это решает человек. Но эту логику можно объяснить агенту: «Если в заявке указан сайт компании и должность "директор", присвоить статус "VIP"».
- Первичная обработка жалобы. Клиент пишет гневное письмо. Первым делом нужно понять суть: это проблема с доставкой, качеством товара или работой менеджера? Агент может проанализировать текст, определить категорию проблемы, найти номер заказа клиента в CRM и передать всю информацию руководителю нужного отдела.
- Подбор товара. Сотрудник обрабатывает заказ и видит, что нужной позиции нет на складе. Он идет в каталог и подбирает похожий товар-аналог. Эту логику также можно поручить агенту, задав ему правила подбора.
Итог: Когда нужна простая автоматизация, а когда — AI-агент?
Чтобы принять решение, задайте себе простой вопрос: «Эту задачу можно описать одной фразой "Если X, то Y", или для ее описания нужен целый абзац с условиями "если", "иначе", "но" и "затем"?».
- Простая автоматизация: для четких и линейных правил.
- AI-агент: для процессов, где нужно:
- Читать и понимать смысл текста в свободной форме.
- Принимать решения на основе нескольких условий.
- Работать последовательно в нескольких разных программах для достижения одной цели.
Найдите в своей компании самый раздражающий, многоступенчатый и полный ручных проверок процесс. Скорее всего, это и есть лучший кандидат для вашего первого AI-агента.
