Платформа для быстрого создания цифровых ассистентов с ИИ

Главное о кейсе

Мы разработали платформу для быстрого создания цифровых ассистентов с ИИ, которые работают в привычных каналах коммуникаций — от корпоративных мессенджеров до Telegram. Основная цель проекта — помочь бизнесам автоматизировать внутренние и клиентские процессы, повысить скорость обработки запросов и сократить затраты на операционные задачи.

Платформа помогает создавать ботов и цифровых ассистентов, которые могут решать ключевые проблемы:
— долгая подготовка документации и проектных материалов;
— высокая нагрузка на сотрудников поддержки и продаж;
— отсутствие централизованного доступа к корпоративным знаниям;
— низкая конверсия при первичной коммуникации с клиентами.

За счёт единой административной панели, встроенной RAG-системы и готовых интеграций сервис позволяет бизнесу запускать ассистентов за считанные дни и получать измеримые результаты уже в первый месяц.

Как проект изменил жизнь пользователей

Бизнес-заказчики получили возможность создавать и управлять умными ассистентами на единой платформе.

Доступ к экспертным знаниям 24/7. Ассистент отвечает на внутренние вопросы, помогает найти регламенты, ускоряет онбординг.

Мгновенная подготовка документов и оценок. Пользователи генерируют сметы, бюджеты или проектные материалы в 3–4 раза быстрее.

Удобное выполнение типовых операций. Через ассистентов можно создавать заявки, бронировать ресурсы, согласовывать документы — без сложных интерфейсов.

Улучшение клиентского опыта. Внешние пользователи получают быстрые точные ответы без зависимости от времени суток и загруженности операторов.

Пример: Telegram-бот Mad Helper позволяет клиентам Mad Brains самостоятельно получить оценку разработки продукта, что значительно ускорило первичные коммуникации.

Бизнес-задача и ее решение

Как автоматизация с помощью цифровых ассистентов влияет на бизнес:

Сокращение операционных затрат. Автоматизация ответов и рутинных процессов снизила расходы на обслуживание клиентов и обучение персонала.

Экономия времени сотрудников — от 15% в месяц. Специалисты перестали тратить часы на повторяющиеся запросы и переключения между системами.

Рост конверсии в продажах. Подключение ассистентов в клиентские каналы позволило быстрее квалифицировать лиды и повышать качество коммуникации.

Ускорение подготовки проектных материалов. Ассистент генерирует нужные документы и сметы в несколько раз быстрее, сокращая сроки предпродакшена.

Что умеет бот Mad Helper:

— улучшена конверсия на этапе первых контактов;
— автоматически передаются лиды в отдел продаж;
— клиенты получают оценку проекта без участия менеджера, что повышает скорость принятия решения.

Крафт (мастерство), реализация, технические детали

Архитектура и технологии

Backend: Python, Django
Хранение данных: PostgreSQL — структурированные данные, Redis — кэш и хранение состояний ассистентов
Очереди: Celery — обработка асинхронных задач и запросов к ИИ
AI-модели: OpenAI (Assistants API) + локальные LLM с подключением через RAG
RAG-модуль: полнотекстовый поиск по корпоративным базам знаний для формирования экспертных ответов
Панель управления: настройка логики ассистентов, создание сценариев, управление интеграциями
UI-слой: интерфейс «как в мессенджере» с ключевым примером — Telegram-бот, полностью повторяющий модели диалога пользователей

Функциональные вызовы: возможность инициировать бизнес-процессы из диалога (создание заявок, бронирования, согласования)

Мы создали гибкую систему, где каждый ассистент — это комбинация сценариев, навыков, подключённых источников знаний и API-функций. Важная часть — адаптация OpenAI Assistants под бизнес-процессы предприятий и настройка RAG-механизмов под корпоративные документы.

Инсайты, гипотезы, процесс создания и взаимодействия с заказчиком

Что мы узнали в процессе

Бизнесу важна безбарьерная интеграция: поэтому интерфейс ассистентов реализован там, где пользователи уже привыкли общаться — в Telegram или корпоративных чатах.

Клиенты ожидали не просто чат-бота, а инструмент, запускающий реальные процессы — отсюда необходимость функциональных вызовов и глубокой интеграции с CRM и внутренними сервисами.

В процессе тестирования выяснилось, что компании часто имеют разрозненные базы знаний, поэтому модуль RAG стал ключевой частью платформы.

Заказчики ценят скорость — в итоге мы сделали систему, позволяющую запустить MVP-ассистента за 1–3 дня.

Один из ценных инсайтов выявился на пилоте Mad Helper: клиенты более охотно заполняют вводные данные, если общение похоже на диалог с человеком, поэтому сценарии мы сделали короткими, человеческими и пошаговыми.

Скриншоты