От расшифровки звонков до собственных приложений: как ИИ взрослеет внутри CRM

Привет! Меня зовут Игорь Росляков, я технический писатель. По приглашению тимлида DevRel-команды Владимира Верхотурова ^[1] готовлю цикл статей на тему ИИ-ассистированной разработки решений для Битрикс24 ^[2].

Один из самых понятных сценариев искусственного интеллекта ^[3] в CRM начинался с расшифровки звонков. Сейчас система может не только превратить разговор в текст, но и проверить его по скрипту, заполнить карточку и создать следующее дело.

 Чтобы это всё работало эффективнее, компании начинают создавать собственные приложения с ИИ-агентам, которые точно подходят под требования бизнеса. Сегодня разбираем, как происходила эта быстрая эволюция ^[4], что сегодня находится на её вершине и попробуем предположить, как скоро появится что-то новое.

В конце покажем, как создать приложение для расшифровки и анализа звонков на платформе для вайбкодинга Битрикс24 Вайбкод — без программирования, только через чат с агентом.

Что сегодня в статье:

• О чём статья ^[5]

• Автоматическая расшифровка ^[6]

• Проверка записи по существующему скрипту ^[7]

• Постановка задачи по итогам созвона ^[8]

• Своё приложение на примере портала Битрикс24 ^[9]

  • Варианты создания кастомизации ^[10]

  • Подключение платформы к ИИ-агенту ^[11]

  • Задаём границы и создаём план ^[12]

  • Телефония ^[13]

  • Доводим приложение до регистрации и появления в портале ^[14]

  • Как всё работает ^[15]

  • Общее техническое устройство приложения ^[16]

• Следующий шаг — автономные ИИ-агенты ^[17]

• Что будет дальше ^[18]

О чём статья

Один и тот же звонок можно использовать по-разному. Пример — обычный разговор менеджера по продажам с клиентом по телефону, запись которого сохранилась в CRM. Эту запись можно отдать ИИ и попросить обработать. У этой обработки может быть несколько уровней:

1. Автоматическая расшифровка. На самом простом уровне нейросеть просто превратит запись в текст.

2. На следующем — проверит, всё ли менеджер сделал правильно.

3. Потом — сам поставит задачу по итогам разговора.

4. Дальше эти возможности можно объединить в собственном приложении: получить звонок из CRM, расшифровать его, показать анализ и сохранить результат обратно.

5. В перспективе ИИ-агент сможет сам использовать эти данные, чтобы подготовить следующий шаг по сделке.

В этой статье мы пройдём по этой цепочке и рассмотрим каждый этап подробнее.

Автоматическая расшифровка

Это самый простой сценарий. Сотрудник поговорил с клиентом, а система не только сохранила запись разговора, но перевела её в текст. 

Уже на этом этапе становится проще работать: не нужно переслушивать весь звонок, чтобы найти одну важную фразу. До появления нейросетевого инструмента звонки нужно было отправлять во внешний сервис на расшифровку, которая часто занимала 2-3 дня в зависимости от загруженности сервиса.

После транскрибации ИИ может сделать резюме: о чём говорили, чего хочет клиент, о каком следующем шаге договорились. Часть информации можно сразу записать в карточку CRM. Получается, что первый уровень ИИ — это такой автоматический секретарь после звонка.

Проверка записи по существующему скрипту

Следующий шаг — речевая аналитика. 

Компания задаёт скрипт и критерии хорошего разговора. ИИ получает расшифровку, сверяет её с этими правилами и показывает, какие пункты менеджер выполнил. Например, он может выявить, что менеджер хорошо выяснил потребность ^[19], но забыл договориться о следующем шаге.

Если у компании есть несколько сценариев продаж, звонки проверяются по самому подходящему. 

Скрипты нужно составлять подробно. Если написать слишком общий, система будет проверять только формальные вещи: например, поздоровался ли менеджер и назвал ли компанию. Для реальной пользы нужно добавить бизнес-логику: какие данные обязательно выяснить или в какой момент передавать клиента эксперту.

Постановка задачи по итогам созвона

После звонка менеджеру обычно нужно что-то сделать: отправить документы, перезвонить через неделю, назначить встречу. 

Раньше сотрудник сам вспоминал договорённость и создавал задачу в CRM. Теперь нейросеть может найти эту договорённость в разговоре и сама поставить задачу. Например, клиент сказал: «Давайте созвонимся в следующий вторник», ИИ видит это в расшифровке и ставит в CRM задачу на нужную дату.

Здесь получается важный переход, потому что до этого ИИ только писал текст и давал оценку. Теперь он начинает выполнять действия внутри CRM.

Когда ИИ разобрал много звонков, результаты можно смотреть уже не по одному менеджеру, а по всей команде. Руководитель видит, какие ошибки ^[20] повторяются чаще всего и где сотрудникам нужно обучение ^[21]. Для этого результаты речевой аналитики можно собрать в отчёт или дашборд. 

Своё приложение на примере портала Битрикс24

Готовые функции закрывают распространённые сценарии. Но когда компании нужен собственный интерфейс или особые правила анализа, удобнее сделать отдельное приложение.

Стандартной CRM не всегда хватает, потому что у каждой компании своя логика ^[22] работы. Например, бизнес хочет собрать в одном месте последние звонки, сделки и причины прошлых отказов. Или быстро показать перед следующим разговором всю историю клиента. 

Так появляется следующий уровень — собственное приложение внутри бизнес-платформы.

Варианты создания кастомизации

В Битрикс24 есть два основных ИИ-варианта создания своего приложения, расширяющее стандартные возможности: 

1. Использовать AI-стартер: скачать готовый шаблон-репозиторий с инструкциями для ИИ и работать в нём. Как работать со стартером, можно прочесть в нашем цикле статей с примерами ^[23].

2. Использовать платформу для вайбкодинга Битрикс24 Вайбкод. Вайбкод позволяет сделать приложение под конкретную задачу компании с минимальными техническими действиями. 

Кастомизированное приложение может показать последние звонки, историю сделок, задачи, контакты и важные заметки. При этом оно работает с данными, которые уже хранятся в Битрикс24. 

Для примера мы покажем процесс создания такого приложения.

Подключение платформы к ИИ-агенту

Битрикс24 Вайбкод работает с любым ИИ-агентом разработки. Для этого достаточно получить на платформе API-ключ и вставить его в промпт для агента (или записать в переменную в .env-файл в нужной директории).Кроме ключа, агенту понадобится документация.

API-ключи бывают двух типов: 

• API-ключ vibe_api_ — запросы выполняются с правами владельца ключа;

• ключ авторизации vibe_app_ — приложение проходит авторизацию пользователей и может встраиваться в портал.

Также у каждого ключа есть скоупы — конкретные разрешения на CRM, задачи, файлы и другие данные. 

Ключ нельзя публиковать, вставлять в скриншоты и сохранять в Git. Для приложения нужно выдать только необходимые скоупы. Если ключ попал в открытый доступ, его следует отозвать и создать заново.

Первый промпт для агента будет выглядеть примерно так:

Мой API ключ для платформы Вайбкод: vibe_api_xxx...
Документация: https://vibecode.bitrix24.tech/v1/me
Сделай мне приложение [описание приложения] и задеплой на вайбкод

Или так, если создаёте приложение для команды или со встраиванием в портал — это то, что понадобится для нашего сегодняшнего приложения:

Мой API ключ для платформы Вайбкод: vibe_app_xxx...
Документация: https://vibecode.bitrix24.tech/v1/me
Сделай мне приложение [описание приложения] с авторизацией, 
встрой его в Битрикс24 и задеплой на вайбкод

Прочитать подробно, как связать ИИ-агента и авторизацию, можно на странице документации vibecode.bitrix24.tech/docs/quickstart ^[24] или в нашей предыдущей статье о начале работы с платформой для вайбкодинга в разделе «Что нужно для повторения нашего проекта» ^[25]:

Задаём границы и создаём план

Для более структурированной работы стоит сразу задать границы и правила работы. Чтобы приложение работало надёжнее, агенту можно сразу выставить требования, снимающие большую часть проблем с ошибками и с безопасностью. Это может выглядеть примерно так:

Сначала составь подробный план реализации и сохрани его в Markdown-файл. Опиши шаги работы, ожидаемый результат каждого шага и критерии готовности.

Обязательные требования:
- использовать строгую типизацию;
- подключить линтеры для базовой проверки кода;
- добавлять тесты для каждого этапа;
- запускать тесты после любого изменения кода;
- не переходить к следующему этапу, пока текущий не покрыт тестами минимум на 75%;

- критические сценарии — авторизацию, проверку входных данных и запись в CRM — покрывай тестами независимо от общего процента;
- использовать как можно меньше фреймворков и внешних зависимостей;
- проверять все входные данные: типы, допустимые диапазоны значений и структуру.

После завершения плана начни реализацию по шагам. В конце каждого шага останавливайся и сообщай:
- что сделано;
- какие проблемы возникли;
- как они были решены;
- результаты тестов и текущее покрытие.

Когда агент объяснит свой план, можно приступать к реализации по шагам. В нашем плане получилось 12 шагов, большую часть работы приложения в портале не видно — но агент может проверять его работоспособность и давать замечания, какие проблемы были в реализации на каждом этапе. 

Телефония

Для полноценного теста понадобится подключённая к Битрикс24 телефония с сохранением записей. Можно арендовать номер в Битрикс24 или подключить существующую телефонию. Но для быстрого прототипа мы добавили загрузку аудиофайла вручную.

Если использовать телефонию, в настройках можно установить возможность сохранения записи звонков — агент через платформу Вайбкод сможет подключить запрос этих записей в нашем приложении по API. Тогда звонки можно будет прослушать в карточке клиента:

Доводим приложение до регистрации и появления в портале

Агент довёл приложение до рабочего состояния почти без проблем и в процессе проверил, что расшифровка работает: для этого я просто сбросил в чат с агентом аудиофайл:

После этого ИИ закончил разработку, задеплоил приложение через серверы платформы для вайбкодинга и зарегистрировал в портале. Теперь для запуска достаточно нажать на кнопку в боковом меню:

Как всё работает

Пока что мы остановились на той версии, которая появилась в портале. Основной экран приложения выглядит так:

Здесь видно, что звонки из телефонии автоматически сохраняются, и в приложении они доступны. Для расшифровки и анализа нужно выбрать конкретный звонок и нажать на кнопку «Из телефонии». После этого приложение выполнит расшифровку и проведёт анализ:

После обработки аудио внизу появляются дополнительные функции: например, ИИ понимает по содержанию звонка, что нужно запланировать следующий созвон и сразу предлагает это сделать. Доступ к действиям появляется после выбора ответственного:

Общее техническое устройство приложения

Приложение устроено как небольшой BFF-сервис (промежуточный сервер между интерфейсом и API) на платформе Битрикс24 Вайбкод + веб-интерфейс внутри Битрикс24. Архитектура выглядит примерно так:

UI: страница в портале, где можно выбрать звонок из CRM, загрузить аудиофайл вручную, запустить расшифровку и анализ.

Server/BFF: Node.js-сервер, который принимает действия из UI и ходит в VibeCode API. Ключи не попадают в браузер.

Модуль работы с CRM-звонками получает список звонков из CRM и метаданные записи.

Модуль расшифровки отправляет аудио в /audio/transcriptions.

Модуль анализа отправляет текст в ИИ-модель и получает структурированный результат: резюме, намерение клиента, риски, следующий шаг, рекомендованные действия.

Модуль сохранения в CRM сохраняет результат обратно в CRM: заметку/таймлайн, расшифровку к звонку, задачу.

А работает всё так:

1. Пользователь открывает приложение в Битрикс24 через встройку в портал.

2. VibeCode Gateway прозрачно авторизует iframe и передаёт серверу пользовательскую сессию.

3. Приложение получает звонки из CRM (через телефонию) или принимает аудиофайл вручную.

4. Аудио уходит на расшифровку.

5. Текст расшифровки появляется в окне «Анализ».

6. ИИ возвращает структурированный JSON.

7. UI показывает резюме и кнопки действий: скопировать, сохранить в CRM, прикрепить расшифровку, создать задачу.

8. По клику результат записывается обратно в Битрикс24 через API.

Приложение связывает три слоя — CRM-данные, speech-to-text и ИИ-анализ — без ручного скачивания и переноса текста между сервисами.

Следующий шаг — автономные ИИ-агенты

Следующая ступень уже появилась: ИИ-агент, который может работать сразу с несколькими инструментами. Пользователь формулирует цель обычными словами, а агент выбирает нужные действия, запрашивает подтверждение и выполняет их с учётом прав доступа.

ИИ-агенту можно дать более широкую задачу, например: «Посмотри последний разговор с клиентом, проверь прошлые сделки, найди, что мы ему обещали, предложи следующий шаг». Агент сам последовательно обращается к звонкам, карточкам CRM, задачам и другим доступным инструментам.

Получается лестница шагов. Сначала нейросеть переводит звонок в текст. Потом проверяет его по скрипту и сам ставит задачу. После этого компания создаёт своё приложение, а в конце ИИ-агент начинает пользоваться всеми этими инструментами вместе.

Что будет дальше

ИИ в CRM уже умеет много полезного. Следующая задача — научить такие инструменты надёжно работать со всем контекстом клиента: звонками, перепиской, сделками.

Возможно, развитие пойдёт в сторону AI-агентов, которым можно поручить целый рабочий сценарий обычными словами. Но бизнесу при этом обязательно понадобятся понятные ограничения: права доступа, подтверждение важных действий и возможность быстро отменить ошибку.

Главный показатель — практический результат. Компании будут оценивать нейросети не по количеству доступных функций, а по тому, сколько времени они сэкономили, сколько договорённостей помогли сохранить и как повлияли на работу с клиентами. И по количеству ошибок, конечно.