Автоматизация с помощью ИИ: три реальных внедрения

Автоматизация с помощью ИИ — тема, где много разговоров и мало конкретики. Поэтому вместо обзора возьму три своих внедрения, которые работают прямо сейчас, и разберу каждое по одной схеме: что было руками, что делает система, где мы поставили ограничитель и что из этого можно забрать себе.

Все три — не пилоты и не демо. Это то, что крутится в фоне и на что я почти не смотрю.

Внедрение первое: модерация комментариев

Что было

Городское сообщество, живая лента, комментарии под постами. Модерация — ручная работа, которую никто не любит: вычищать рекламу, ссылки, телефоны, «купи-продай». Плюс задача мягче — подогревать актив, чтобы обсуждение не умирало.

Первую версию я сделал ещё когда ChatGPT только появился, и сделал по-быстрому: прикрутил модель к комментариям и отпустил. Получилось так, что вспоминать стыдно. Отвечала она без контекста, без смысла, а один раз выдала ссылку на телеграм-магазин носков. Формально актив был. По факту — грустный.

Что сделали

Потом выдалось окно, и я переделал как надо. Теперь модель:

• учитывает весь контекст ветки, а не только последнее сообщение;
• понимает суть поста, под которым идёт обсуждение;
• сама удаляет ссылки, телефоны, приглашения в чужие каналы и прочую нежелательную рекламу.

Работает идеально. Модератор выдохнул.

Что забрать себе

Главный урок здесь — про контекст. Разница между «бесполезной болталкой» и рабочим инструментом была не в модели, а в том, сколько информации ей дают перед ответом. Первая версия видела одну фразу. Вторая видит пост и всю ветку.

Если у вас ИИ-ответы получаются мимо, дело почти всегда не в нейросети, а в том, что она отвечает вслепую.

Внедрение второе: контент-завод для региональных пабликов

Что было

Был у меня старый парсер для региональных сообществ. Классический полуавтомат: напарсит новостей с пары сайтов, покажет мне кнопку — перепиши. Потом ещё одну — опубликуй. Скука смертная, и всё равно каждый день надо садиться.

Что сделали

Я переделал его во всеядного монстра. Сейчас он тащит вообще всё: сайты, каналы в MAX, ВКонтакте, любые ленты. И дальше принимает решения сам:

• Отбор. Отсеивает объявления, рекламный мусор, посты «купи-продай» и прочую шелуху.
• Антиплагиат. Если одна и та же новость висит в разных источниках и написана разными словами — он это видит и не пропускает второй раз, пока не пройдут сутки. Никакого задроченного повтора.
• Срочность. Сам определяет, насколько важная информация прилетела, и двигает её в очереди.
• Картинки. Если в спарсенном изображении есть водяные знаки — генерирует новое, подходящее по смыслу.

Итог: новости летят в соцсети сами, без моего участия. Я уже неделями его не контролирую — живёт своей жизнью. По сути это полноценный цифровой заместитель главного редактора, и меня такой расклад устраивает.

Где он всё-таки промахивается

Честно: иногда шалун пропускает повестку из соседнего региона. Лечится настройками стоп-слов и ключей, а не переписыванием системы.

И это важная часть любой автоматизации с помощью ИИ — у неё должны быть ручки, которые крутит человек без программиста. Стоп-слова, ключи, пороги. Если каждую правку приходится заказывать у разработчика, система умрёт в первый месяц.

Что забрать себе

Полуавтомат — самая дорогая стадия. Он и время отнимает, и решения не принимает. Если у вас уже есть процесс, где система собирает данные, а человек нажимает кнопки, — вот там автоматизация окупается быстрее всего: половина работы уже сделана, осталось отдать ИИ решения.

Внедрение третье: ответы на отзывы

Что было

У большинства карточек на Яндекс.Картах одна картина: отзывы копятся, отвечает на них кто-то раз в месяц, и отвечает «спасибо, приходите ещё». Вежливо, но клиенту это ничего не даёт, а карточке — тем более. Ответ владельца — это часть карточки, по нему вас находят или не находят.

Что сделали

Сервис сам следит за новыми отзывами и пишет полноценные ответы — каждый свой, а не шаблон. Собирает в кабинете все отзывы и ответы, включая те, что писали до подключения: слабые видно сразу, любой можно переписать одной кнопкой, и текст обновится на карточке.

И главное решение — ограничитель. На негатив система автоматически не отвечает. Отзывы ниже трёх звёзд идут только через владельца, уведомление приходит в мессенджер, чтобы ни один не проскочил.

Сверху — чек-лист заполнения карточки из 39 позиций: что не заполнено, где услуги без описаний, где нет публикаций. Половину пунктов сервис закрывает сам. Стоит это 1000 ₽ в месяц за точку.

Что забрать себе

В любой автоматизации, которая говорит от лица вашего бизнеса, должна быть зона, куда ИИ не заходит. У нас это негатив. У вас может быть цена, гарантия, юридические формулировки.

Границу проводят до запуска, а не после первого скандала.

Что общего у трёх внедрений

Автоматизация с помощью ИИ у нас всегда собирается по одной схеме. Если убрать детали, она такая.

1. Автоматизировали процесс, который уже шёл руками ежедневно. Ни в одном случае мы не придумывали новый процесс под технологию.
2. Дали системе полный контекст. Ветку обсуждения, каталог, историю отзывов. Без контекста получаются те самые носки в комментариях.
3. Поставили ограничитель на дорогие решения. Негатив — человеку. Спорную новость — в отложку.
4. Оставили ручки для настройки. Стоп-слова, ключи, пороги — без разработчика.
5. Смотрели на провалы, а не на успехи. Система должна показывать, где она не справилась. Иначе вы ей не управляете.

И ещё одно наблюдение. Ни одно из трёх внедрений не потребовало «внедрения ИИ в компании». Каждое было одной задачей, у которой есть хозяин и понятный результат. Все крупные автоматизации, которые я видел живыми, выросли из такой одной задачи. Все, которые начинались с большой стратегии, я видел мёртвыми.

Если у вас есть такая задача

Признак, по которому её легко узнать: сотрудник каждый день делает одно и то же, а вы уже примерно знаете, по каким правилам он это делает.

Напишите нам — разложим вашу задачу по этой же схеме: что автоматизируем, где остаётся человек, что считаем результатом. А вот как выглядит сервис, который целиком вырос из такой автоматизации: ПКМаркетинг.