Անցնել բովանդակությանը
B2B-Lab

AI · 8 րոպե ընթերցանություն

Ի՞նչ են AI գործակալները և ինչպես ներդնել դրանք բիզնեսում

Ինչով է AI-գործակալը տարբերվում չատ-բոտից, որ գործընթացներն ավտոմատացնել առաջինը, ինչպես են կառուցված RAG-ը և բազմագործակալային համակարգերը, որքան արժե ներդրումը և ինչպես հաշվել ետգնումը։

Հրապարակվել է՝ Թարմացվել է՝ Հեղինակ՝ B2B-Lab թիմ

Եկեք պարզենք, թե ինչ են AI-գործակալները՝ առանց մարքեթինգային մշուշի։ AI-գործակալը մեծ լեզվական մոդելի վրա հիմնված ծրագիր է, որը ոչ թե պարզապես պատասխանում է հարցերին, այլ կատարում է առաջադրանք․ ինքն է որոշում, թե ինչ քայլեր անել, դիմում է ձեր համակարգերին՝ CRM, 1C, էլփոստ, փաստաթղթերի բազա, և աշխատանքը հասցնում է արդյունքի կամ այն հասկանալի տեսքով փոխանցում մարդուն։

Վերջին երկու տարում գործակալներն անցել են կոնֆերանսների դեմոներից մինչև աշխատանքային գործիքներ վաճառքներում, աջակցությունում և փաստաթղթաշրջանառությունում։ Ստորև՝ ինչպես են դրանք կառուցված, որտեղ են արդյունք տալիս, իսկ որտեղ՝ դեռ ոչ, և ինչպես ներդնել դրանք այնպես, որ ներդրումները ետ բերեն։

Ինչով է AI-գործակալը տարբերվում չատ-բոտից

Դասական չատ-բոտն աշխատում է սցենարով․ ճանաչեց մտադրությունը՝ տվեց պատրաստի պատասխան։ Լեզվական մոդելի վրա չատ-բոտն ավելի ճկուն է պատասխանում, բայց միևնույն է՝ միայն պատասխանում է։ Գործակալը գործում է։ Եթե ընդհանրացնենք, AI-գործակալը մոդել է՝ գումարած գործիքներ, հիշողություն և նպատակ։

Չատ-բոտ և AI-գործակալ․ հիմնական տարբերությունները
ՊարամետրՉատ-բոտAI-գործակալ
ՏրամաբանությունՆախապես գրված սցենարներՊլանավորում է քայլերը՝ ըստ առաջադրանքի
ԳործողություններՊատասխանում է տեքստովԿանչում է գործիքներ՝ որոնում է CRM-ում, ստեղծում հաշիվ, գրում նամակ
ՏվյալներՊատասխանների բազաԸնկերության փաստաթղթերը, բազաները և համակարգերը՝ RAG-ի և API-ի միջոցով
ՀիշողությունԵրկխոսության սահմաններումՀաճախորդի պատմություն, գործընթացի համատեքստ
ԱրդյունքՊատասխան հարցինԿատարված առաջադրանք կամ մարդու համար պատրաստված որոշում

Օրինակ։ Հաճախորդը գրում է․ «Պետք է պրոյեկտոր 200 հոգանոց դահլիճի համար, բյուջեն՝ մինչև 300 հազար»։ Չատ-բոտը կուղարկի կատալոգի հղումը։ Գործակալը կճշտի դահլիճի պարամետրերը, կատալոգից կընտրի 3 մոդել՝ հաշվի առնելով մնացորդները, կհաշվարկի հավաքածուն, կպատրաստի առևտրային առաջարկ և CRM-ում կստեղծի գործարք՝ նշանակված մենեջերով։

Ինչպես է կառուցված գործակալային համակարգը

Աշխատող գործակալային համակարգը ոչ թե մեկ պրոմպտ է, այլ մի քանի շերտից բաղկացած ինժեներական կառույց։

  • Լեզվական մոդել՝ «ուղեղը», որը հասկանում է հարցումը և պլանավորում գործողությունները։ Մոդելի ընտրությունը կախված է առաջադրանքից, որակի և տվյալների տեղակայման պահանջներից։
  • Գործիքներ՝ ֆունկցիաներ, որոնք գործակալը կարող է կանչել․ որոնում CRM-ում, մնացորդների հարցում, փաստաթղթի ստեղծում։ Ավելի ու ավելի հաճախ դրանք միացվում են Model Context Protocol (MCP) բաց ստանդարտի միջոցով։
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation)՝ որոնում կորպորատիվ փաստաթղթերում՝ կանոնակարգեր, կատալոգներ, պայմանագրեր։ Գործակալը պատասխանում է ձեր տվյալների հիման վրա, ոչ թե մոդելի ընդհանուր գիտելիքների, և կարող է հղում տալ աղբյուրին։
  • Հիշողություն՝ հաճախորդի հետ փոխգործակցությունների պատմություն և գործընթացի վիճակ։
  • Օրկեստրացիա՝ եթե առաջադրանքները շատ են, դրանք բաժանվում են մասնագիտացված գործակալների միջև․ մեկը որակավորում է լիդը, երկրորդն ընտրում է ապրանքը, երրորդը ստուգում է առևտրային առաջարկը։ Նման բազմագործակալային սխեման ավելի հուսալի է, քան մեկ «ունիվերսալ» գործակալը։
  • Վերահսկում՝ մուտքի իրավունքներ, սահմանաչափեր, բոլոր գործողությունների մատյան և կետեր, որտեղ որոշումը հաստատում է մարդը։

AI-գործակալների օրինակներ բիզնեսում

Ավտոմատացման լավագույն թեկնածուները տեքստի և տվյալների հետ միատեսակ աշխատանքի մեծ ծավալով գործընթացներն են, որտեղ սխալը հայտնաբերվում և ուղղվում է նախքան վնաս պատճառելը։

  • Վաճառքներ՝ մուտքային հայտերի որակավորում, ապրանքի ընտրություն կատալոգով, առևտրային առաջարկների պատրաստում, հիշեցումներ կախված գործարքների մասին։
  • Աջակցություն՝ պատասխաններ գիտելիքների բազայով, դիմումների դասակարգում և երթուղավորում, պատասխանների սևագրեր օպերատորների համար։
  • Փաստաթղթաշրջանառություն՝ տվյալների դուրսբերում հաշիվներից և ակտերից, համադրում պայմանագրի հետ, ձևանմուշին համապատասխանության ստուգում։
  • Գնումներ՝ մատակարարների առաջարկների համեմատություն, ժամկետների և պայմանների վերահսկում։
  • HR՝ ռեզյումեների առաջնային սքրինինգ, պատասխաններ թեկնածուներին, հարցազրույցների նշանակում։
  • Վերլուծություն՝ պատասխաններ ղեկավարի հարցերին հաշվառման համակարգերի տվյալներով՝ բնական լեզվով։

Օրինակ մեր պրակտիկայից՝ AI-գործակալներից բաղկացած վաճառքի բաժին դիստրիբյուտորի համար․ համակարգը որակավորում է լիդերը, 40 000 անվանումից բաղկացած կատալոգից ընտրում է սարքավորումներ, պատրաստում առևտրային առաջարկ և գործարքը փոխանցում մենեջերին Bitrix24-ում։ Հաճախորդին պատասխանելու ժամանակը 30 վայրկյանից պակաս է, կոնվերսիան դեպի առևտրային առաջարկ աճել է 38%-ով։ Աշխատանքի ընդունման պլատֆորմում գործակալը սքրինինգ է անում ռեզյումեները և օգնում կրճատել թափուր աշխատատեղի փակման ժամանակը։

Որտեղ գործակալը դեռ պետք չէ

  • Գործընթացը կատարվում է հազվադեպ՝ շաբաթը կամ ամիսը մեկ անգամ։ Մշակման ծախսերը չեն արդարանա։
  • Առաջադրանքն ամբողջությամբ դետերմինացված է․ եթե կանոնները կարելի է գրել բանաձևով, սովորական ավտոմատացումն ավելի էժան և հուսալի է։
  • Տվյալներ չկան․ կանոնակարգերը գրված չեն, կատալոգն աշխատակիցների գլխում է։ Նախ պետք է կարգի բերել տեղեկատվությունը։
  • Մեկ սխալի գինը անհամեմատ բարձր է, իսկ գործակալի արդյունքը մարդով ստուգել հնարավոր չէ։

Այս փուլում ազնիվ գնահատումն ավելի շատ գումար է խնայում, քան պրոմպտների ցանկացած օպտիմալացում․ առաջադրանքների մի մասն ավելի լավ է լուծել ինտեգրացիայով, սկրիպտով կամ կանոնակարգի փոփոխությամբ, իսկ գործակալներին թողնել այնտեղ, որտեղ անհրաժեշտ է աշխատանք չկառուցվածքավորված տեքստի հետ և դատողություն։

Ինչպես ներդնել AI բիզնեսում․ քայլ առ քայլ պլան

  1. Գործընթացների աուդիտ։ Դուրս ենք գրում աշխատակիցների ժամանակի ամենամեծ ծախսով 5–10 գործընթաց և յուրաքանչյուրը գնահատում ըստ ծավալի, կրկնելիության, սխալի գնի և տվյալների հասանելիության։
  2. Պիլոտի ընտրություն։ Մեկ գործընթաց՝ չափելի չափորոշիչով․ պատասխանի ժամանակ, մշակված փաստաթղթերի թիվ, կոնվերսիա։ Մի սկսեք ամենաբարդից և ամենառիսկայինից։
  3. Տվյալների նախապատրաստում։ Կանոնակարգեր, կատալոգներ, նամակագրությունների պատմություն։ Գործակալի որակը 80%-ով որոշվում է տվյալների որակով, ոչ թե մոդելով։
  4. Նախատիպ և գնահատում։ Հավաքում ենք 100–300 իրական կեյսերից բաղկացած հավաքածու՝ ճիշտ պատասխաններով, և գործակալին անցկացնում դրանով։ Առանց նման հավաքածուի անհնար է հասկանալ՝ արդյոք ավելի լավ է դարձել։
  5. Պիլոտ՝ մարդը շղթայում։ Գործակալը պատրաստում է որոշումները, աշխատակիցը հաստատում է։ Հավաքում ենք չափորոշիչներն ու սխալները։
  6. Իրավունքների ընդլայնում և մասշտաբավորում։ Որտեղ որակը կայուն բարձր է, հանում ենք ձեռքով հաստատումը, միացնում հաջորդ գործընթացները։

Այս մոտեցումը նման է ցանկացած նոր արտադրանքի գործարկմանը․ նախ՝ նվազագույն տարբերակ, հետո՝ աճ ըստ տվյալների։ Տրամաբանության մասին մանրամասն՝ MVP-ի մշակում հոդվածում։

Որքա՞ն արժե ներդրումը, և ինչպես հաշվել ետգնումը

Տեղեկատու՝ գործակալային համակարգի մշակումն արժե 500 000 ₽-ից։ Ճշգրիտ արժեքը կախված է գործընթացների և գործակալների թվից, ինտեգրացիաների քանակից, տեղակայման պահանջներից և տվյալների ծավալից․ այն նշում ենք տեխնիկական առաջադրանքը մշակելուց հետո։ Բոլոր արտադրանքների կողմնորոշիչները՝ մշակման գներ էջում։

Բացի մշակումից, կան գործառնական ծախսեր՝ լեզվական մոդելի կանչերի կամ GPU-ով սեփական սերվերների վճար, վեկտորային որոնման պահոց, մոնիթորինգ։ Դրանք կախված են դիմումների ծավալից և կարող են կազմել ամսական մի քանի հազարից մինչև հարյուր հազարավոր ռուբլի։

Ետգնումը հաշվվում է պարզ։ Օրինակ պայմանական թվերով․ 4 մենեջեր օրական 3-ական ժամ են ծախսում ապրանքի ընտրության և առևտրային առաջարկների վրա։ Սա ամսական մոտ 260 ժամ է։ Եթե գործակալն իր վրա է վերցնում այդ աշխատանքի 70%-ը, ազատվում է մոտավորապես 180 ժամ։ Մենեջերի ժամի 800 ₽ արժեքի դեպքում սա ամսական մոտ 145 000 ₽ է՝ գումարած հաճախորդներին ավելի արագ պատասխանելու էֆեկտը։ Հանեք գործառնական ծախսերը և կստանաք ետգնման ժամկետը։

Կարևոր է էֆեկտը հաշվել ոչ միայն խնայված ժամերով։ Մենեջերների ազատված ժամանակը պետք է վերածվի ինչ-որ չափելի բանի՝ ավելի շատ մշակված հայտեր, ավելի բարձր կոնվերսիա, ավելի արագ գործարքի ցիկլ։ Եթե մարդիկ պարզապես քիչ են ծանրաբեռնված դարձել, խնայողությունը մնում է թղթի վրա։ Ուստի պիլոտի հաջողության չափորոշիչը ֆիքսեք մինչև դրա մեկնարկը և համեմատեք բազային ժամանակահատվածի հետ։

Ինչ նախատեսել ետգնման հաշվարկում
ՀոդվածԻնչ հաշվի առնել
Ժամանակի խնայողությունԱշխատակիցների ժամեր × ժամի արժեք × ավտոմատացման մասնաբաժին
Հասույթի աճՊատասխանի արագություն, կոնվերսիա, հայտերի մշակում ոչ աշխատանքային ժամերին
Սխալների նվազեցումՏիպային սխալի արժեք × հաճախականություն
ՄշակումՄիանվագ ծախսեր, տեղեկատու՝ 500 000 ₽-ից
ՇահագործումՄոդել, ենթակառուցվածք, աջակցություն՝ ամսական

Անվտանգություն և տվյալներ

Ձեռնարկությունների համար սա սովորաբար գլխավոր հարցն է։ Բազային պահանջներ, որոնք նախատեսում ենք առաջին օրվանից․

  • Տեղակայում ձեր ենթակառուցվածքում՝ on-premise կամ մասնավոր ամպ, անհրաժեշտության դեպքում՝ պարագծի ներսում տեղակայված մոդելներով։
  • Համապատասխանություն 152-FZ-ին (անձնական տվյալների մասին ՌԴ օրենք)․ անձնական տվյալներն ապանձնավորվում են կամ չեն լքում ձեր սերվերները։
  • Նվազագույն իրավունքներ յուրաքանչյուր գործակալի համար և նրա բոլոր գործողությունների մատյան։
  • Պաշտպանություն prompt injection-ից․ գործակալը չի կատարում նամակներում, փաստաթղթերում և հաճախորդների հաղորդագրություններում եկած հրահանգները։
  • Մարդը հաստատում է անշրջելի գործողությունները՝ վճարումներ, փաստաթղթերի ուղարկում, գների փոփոխություն։

Որակի վերահսկում գործարկումից հետո

Գործակալը «արեցինք ու մոռացանք» նախագիծ չէ։ Փոխվում են կատալոգը, գները, կանոնակարգերը, թողարկվում են մոդելների նոր տարբերակներ, և պատասխանների որակը կարող է աննկատ անկում ապրել։ Ուստի համակարգում ներկառուցվում են՝ կեյսերի էտալոնային հավաքածուի կանոնավոր անցկացում, երկխոսությունների ընտրանքային ստուգում աշխատակցի կողմից, մարդուն էսկալացիաների և ուղղված սևագրերի մասնաբաժնի չափորոշիչներ, ազդանշաններ սխալների կտրուկ աճի դեպքում։ Պրոմպտների կամ մոդելի յուրաքանչյուր փոփոխություն նախ ստուգվում է էտալոնային հավաքածուով և միայն դրանից հետո գործարկվում աշխատանքում։

Առանձին արժե մտածել մոդելի մատակարարից կախվածության մասին։ Ճարտարապետությունը, որում մոդելը փոխարինելի բաղադրիչ է, թույլ է տալիս անցնել այլ մոդելի կամ ձեր ենթակառուցվածքում տեղակայվածին՝ առանց ամբողջ համակարգը վերաշարադրելու։

Ուղղության մասին մանրամասն՝ AI-գործակալային համակարգերի մշակում էջում։ Ինչպես ստուգել կապալառուի փորձը նման նախագծերում, նկարագրել ենք ինչպես ընտրել մշակման կապալառու հոդվածում։

Հարցեր և պատասխաններ

Ի՞նչ է AI-գործակալը պարզ բառերով

Դա լեզվական մոդելի վրա հիմնված ծրագիր է, որը ոչ միայն պատասխանում է հարցերին, այլև կատարում է առաջադրանքներ․ պլանավորում է քայլերը, աշխատում է ընկերության համակարգերի հետ, ինչպիսիք են CRM-ը և 1C-ն, և գործը հասցնում է արդյունքի կամ փոխանցում մարդուն։

Ինչո՞վ է AI-գործակալը տարբերվում չատ-բոտից

Չատ-բոտը պատասխանում է սցենարով կամ տեքստ է գեներացնում, իսկ գործակալը գործողություններ է կատարում՝ որոնում է տվյալներ, ստեղծում փաստաթղթեր և գործարքներ, կանչում արտաքին համակարգեր։ Գործակալն ունի գործիքներ, հիշողություն և նպատակ։

Որքա՞ն արժե AI-գործակալների ներդրումը

Տեղեկատու՝ գործակալային համակարգի մշակումն արժե 500 000 ₽-ից։ Բացի մշակումից, կան ամսական ծախսեր լեզվական մոդելի և ենթակառուցվածքի համար․ ճշգրիտ արժեքը որոշվում է տեխնիկական առաջադրանքը մշակելուց հետո։

Ո՞ր գործընթացներից սկսել AI-ի ներդրումը բիզնեսում

Տեքստի և տվյալների հետ միատեսակ աշխատանքի մեծ ծավալով և հասկանալի չափորոշիչով գործընթացներից՝ հայտերի որակավորում, առևտրային առաջարկների պատրաստում, աջակցության պատասխաններ, փաստաթղթերի մշակում։ Արժե սկսել մեկ պիլոտից՝ մարդը շղթայում։

Անվտա՞նգ է AI-գործակալին ընկերության տվյալների հասանելիություն տալը

Այո, եթե համակարգը տեղակայված է ձեր ենթակառուցվածքում, յուրաքանչյուր գործակալ ունի նվազագույն իրավունքներ, բոլոր գործողությունները գրանցվում են մատյանում, իսկ անշրջելի գործողությունները հաստատում է մարդը։ Անձնական տվյալների համար պահպանվում են 152-FZ-ի պահանջները։

Կոնտակտներ

Միշտ ուրախ ենք քննարկել նոր նախագիծ։

Լրացրեք ձևը կամ մանրամասն բրիֆը, եթե խնդիրն արդեն ձևակերպված է։ Կպատասխանենք գնահատականով և պլանով։

  1. 01Պատմեք խնդրի, նպատակների և ժամկետների մասին
  2. 02Ստացեք հասկանալի գնահատական և պլան
  3. 03Զանգ լաբորատորիայի ղեկավարի հետ

hello@b2b-lab.ru