Как мы встроили нейросети в процессы IT-компании и зачем нам свой ИИ-агент

Всем привет! Меня зовут Алексей, я работаю в компании Webest ^[1], где более 10 лет мы разрабатываем B2B-, B2C- и D2C-сервисы, интернет-магазины и корпоративные порталы.

Крупные ставки на ИИ без участия людей не оправдывают ожиданий: там, где сокращали специалистов «под нейросеть», результаты оказывались слабее, а часть сотрудников возвращалась обратно. Рассказываю, как меняется работа благодаря ИИ, какие нейросети доказали эффективность, а также о нашем собственном ИИ-агенте для управления проектами.

Почему мы используем нейросети

Сначала мы экспериментировали с нейросетями, но быстро поняли, что ИИ — это полноценная инфраструктура, которую нужно развивать внутри компании. Поэтому интегрируем искусственный интеллект ^[2] в процессы для решения таких задач:

• Повышать эффективность и скорость работы.

• Принимать решения на основе данных, а не предположений.

• Сокращать рутинные операции и освобождать время для творчества ^[3].

• Улучшать коммуникацию между командой.

• Создавать новые продукты и сервисы, которые раньше казались невозможными.

Какие нейросети используем в работе

Разработка, развитие и интеграция

Здесь используем ИИ как усилитель компетенций. Задача нейросетей – ускорить поиск ответов, помочь с рефакторингом, подсказать алгоритм или логику ^[4], упростить вхождение в новую тему.

Мы используем нейросети точечно, там, где они действительно усиливают наших разработчиков. Ниже сервисы, которые применяем.

1. Chat GPT ^[5] и DeepSeek ^[6] выбираем как помощников или как справочник, когда нужно уточнить метод, вспомнить синтаксис, найти редкую функцию или быстро понять, как работает механизм в Laravel или Bitrix Framework.

2. Cursor ^[7]— отдельная история. Это редактор кода с ИИ-возможностями, который помогает нам анализировать проекты, понимать чужой код, находить ошибки ^[8]. Не используем Cursor как основную IDE, но берем для изучения логики, анализа больших модулей и рефакторинга.

3. v0.dev ^[9] стал одним из самых удобных инструментов для быстрого прототипирования. Мы создаем рабочий прототип интерфейса за минуты, описывая задачу текстом. Сервис сам генерирует проект, код и визуальный результат.

4. Codex.Chatgpt ^[10] – это модель ИИ, которая работает «под капотом» ChatGPT. Мы используем для работы с кодом, например, создаем скрипты, тесты, шаблоны.

ИИ в разработке не вмешивается в ключевую работу: архитектуру, решение сложных задач, контроль качества и безопасность. Для нас это баланс, ИИ помогает, но не принимает решения за человека.

Нейросети для дизайна

Дизайн в Webest — это сочетание креатива, аналитики и продуманности. ИИ используем для генерации идей, подготовки концепций, обработки изображений и создания промо материалов.

1. ChatGPT ^[5] применяем для формирования правильных промтов для генерации изображений в других сервисах, готовим тексты под креативы, структурируем вводные и создаем сценарии для визуальных концепций.

2. Microsoft Copilot ^[11] помогает придумывать визуальные идеи и находить  альтернативные концепции. Например, берем нашу исходную идею, развиваем и получаем новые стилистические решения.

3. Recraft ^[12] — генератор иллюстраций и концептов, который создает визуальные варианты для обсуждения. Используем на ранних стадиях проекта, когда важно предложить несколько концептов.

4. Nano Banana ^[13] и Nano Banana Pro ^[14] — одни из ключевых инструментов отдела. Используем для генерации изображений, аккуратной дорисовки недостающих элементов, замены фонов, улучшения качества изображений.

5. Freepik ^[15] для нас не просто фотобанк, а полноценный агрегатор ИИ-моделей. Внутри платформы генерируем изображения и видео, редактируем визуалы, выбираем разные модели ИИ и переключаемся между ними, подстраиваясь под задачу.

Мы решили протестировать Nano Banana во Freepik и Figma. Задача была создать продающую современную картинку с бутылкой в центре. Промт звучал так: «Сделай продающую современную картинку. Бутылка должна стоять в центре».

На исходном фото бутылка стояла на сером фоне и выглядела непривлекательно. После обработки в Freepik картинка стала более эстетичной: появился интересный фон и реалистичная подача бутылки. В Figma результат получился более проработанным: доработаны детали, визуализация стала современной и стилистически цельной.

Как показывает опыт ^[16] наших дизайнеров, Nano Banana в ряде задач выдает более точные результаты, особенно когда требуется доработка мелких деталей.

Маркетинг и PR

В маркетинге ИИ помогает генерировать идеи, анализировать рынок и создавать контент системно.

1. ChatGPT применяем для рерайта статей, адаптации материалов под разные площадки, повышения уникальности и приведения текстов к единому стилю.

2. Маркетологи используют ChatGPT в режиме агента ^[17] для проведения маркетинговых исследований, анализа конкурентов, подготовки коммерческих предложений, создания структурированных материалов. Агентный режим позволяет ИИ работать глубже, чем стандартный чат.

3. Claude AI ^[18] применяем для написания постов в Telegram. Он сильнее ChatGPT в стилистике и живой подаче, поэтому идеально подходит для короткого эмоционального контента.

4. SurferSEO ^[19] используем для анализа видимости сайта, отслеживания ИИ-блоков в поисковой выдаче и оптимизации контента под современные требования поисковиков.

5. Контекстологи пользуются Yandex GPT ^[20], т.к. он встроен в Яндекс Директ и в некоторых рекламных кампаниях генерирует текст автоматически, картинки тоже, но мы их не используем из-за ненадобности в работе.

Нейросети для HR

В HR ИИ — инструмент ускорения и упрощения рутинных процессов. Он помогает нам быстрее анализировать данные, создавать тексты и поддерживать высокий темп коммуникаций внутри компании.

1. ChatGPT используем для оценки резюме, составления вакансий и подготовки тестовых заданий, а также для корректной формулировки писем, новостей и поздравлений. Он позволяет HR сосредоточиться не на механике, а на общении и подборе подходящих кандидатов.

2. Comet-ai ^[21]дополняет работу за счет быстрого поиска информации и структурирования данных, помогая формировать аналитику и находить идеи для внутренних активностей.

Проектный офис

Проджект менеджеры работают с огромным количеством информации: отчеты, коммуникации, сводки, задачи. ИИ помогает упростить нагрузку.

1. ChatGPT используем для подготовки сводных таблиц, структурирования данных, написания писем клиентам, анализа показателей и быстрых резюме по проектам. Это высвобождает время для работы с клиентами и управления процессом.

2. Применяем Mymeet.ai ^[22] для расшифровки и создания отчетов после онлайн встречи с клиентами или сотрудниками.

Как мы разработали собственный ИИ-агент

Внутри компании мы создали собственного ИИ-агента «Помогатор менеджера». Это виртуальный проджект-менеджер, который помогает формировать корректные и структурированные постановки задач по продуктам Битрикс24 и 1С-Битрикс (БУС).

Создали агента из боли ^[23] команды: менеджеры тратили много времени на разбор вводных, уточнения и ручное формирование ТЗ. Универсальные ИИ, вроде ChatGPT, не решали проблему, потому что не знают внутренних процессов компании, не учитывают возможности Битрикс24/БУС и не умеют автоматически распределять задачи по ролям специалистов.

«Помогатор» анализирует вводные от клиента и превращает в понятное техническое задание: описывает логику, формулирует требования и разбивает работу по ролям. Это снимает значительную часть операционной нагрузки с менеджеров и снижает ошибки в постановках.

ИИ автоматически распределяет задачи между экспертами:

• Разработчикам — доработки, код и расширение функционала.

• Интеграторам — настройки Битрикс24, интеграции и автоматизации.

• Системным администраторам — серверная часть, безопасность и инфраструктура.

Фактически агент стал внутренним стандартом качества. Ускоряет работу и делает постановки единообразными, что заметно повышает скорость запуска проектов и снижает количество уточнений между отделами.

Влияние ИИ на процессы компании

ИИ изменил подход к работе во всех отделах. Из плюсов можем выделить:

• Рутинные задачи автоматизируются, проекты запускаются быстрее без потери качества.

• Нейросети усиливают специалистов: дизайнеры создают больше креативов, разработчики быстрее осваивают технологии, маркетологи проводят исследования за часы, а новичкам проще учиться.

• Освобожденное от рутины время позволяет сосредоточиться на стратегии, качестве продукта и креативных решениях.

• ИИ перестал быть экспериментом и стал стандартом, подчеркивая ценность человеческих навыков.

Минусы и риски

• Если слишком сильно полагаться на ИИ, то может снизится критическое мышление ^[24] и навыки сотрудников.

• Ошибки или ограниченность данных из нейросетей могут привести к неверным решениям.

• Не все сотрудники готовы работать с ИИ, нужна адаптация и обучение ^[25].

• Использование ИИ может сталкиваться с проблемами авторских прав, и приватности решений.

ИИ не заменяет людей, а делает их ценнее

Мы в Webest активно внедряем ИИ в работу компании и наблюдаем за влиянием на процессы. Нейросети уже выполняют значительную часть задач сотрудников. Для копирайтеров трудности очевидны, дизайнеры пока справляются, а у джунов-разработчиков проблемы проявляются сильнее.

Эффективность ИИ напрямую зависит от того, умеет ли сотрудник работать с ним, правильно формулировать промпты, корректировать и перерабатывать результаты. Нейросети ускоряют работу там, где их умеют применять, но не во всех случаях и не для всех задач. Если ИИ не ускоряет процесс, значит, нужно прорабатывать подход или использовать привычные методы.

Если у вас остались вопросы, буду рад ответить в комментариях.