crm.
Заменяем Excel-калькулятор КП в Битрикс24 на единое приложение
Привет! Меня зовут Игорь Росляков, я технический писатель. По приглашению тимлида DevRel-команды Владимира Верхотурова готовлю цикл статей на тему ИИ-ассистированной разработки решений для
От снижения рисков к цифровой платформе: как мы локализовали CRM в АстраЗенека, Россия и Евразия
В 2022 году у нашей команды была конкретная задача: подготовить локальную замену глобальной CRM так, чтобы сотрудники могли продолжать привычную работу без сбоев. Система уже была частью повседневных процессов. В ней планировали визиты к специалистам здравоохранения, фиксировали результаты взаимодействий и работали с коммуникациями.Главным стимулом для локализации стал риск отключения глобального решения. Но были и другие причины: желание получить больше гибкости в развитии системы, упростить ряд процессов и объединить несколько существующих локальных решений в единую платформу.
Медиана решения обращений упала с 22 часов до 22 минут. Почему мы всё равно не считаем внедрение завершённым
В предыдущей статье (https://habr.com/ru/articles/1075720/) я рассказывала, как начала внедрять цифровых сотрудников в подразделение поддержки (компания занимается разработкой, внедрением и поддержкой ПО для автоматизации дистрибуции). Сначала сделали помощника инженера, потом стали передавать агентам часть клиентских обращений. Тогда я привела первые результаты: около 45% переданных диалогов завершались без участия инженера.
Один кабинет вместо пяти сервисов: зачем я делаю 121ai для тех, кто работает 1-на-1
В прошлых статьях я писал про свой путь в IT, а теперь хочу рассказать про свой проект, с кем еще не знаком, то давайте знакомиться.
HubSpot сокращает 660 рабочих мест в рамках реструктуризации, связанной с угрозой ИИ
Компания‑разработчик платформы для маркетинга и продаж HubSpot объявила о сокращении примерно 660 сотрудников или 7% персонала в рамках реорганизации, вызванной угрозой искусственного интеллекта для софтверных компаний. Инвесторы CRM‑платформы опасаются, что ИИ снизит необходимость платить за традиционное ПО.
Как Jev сэкономил нам 90% бюджета
ВведениеВсем привет, мы команда разработчиков из Narisuemvse.by, и в данной статье мы хотим поделиться небольшим опытом по внедрению ИИ, и в частности рассказать об оптимизации автоматизации с помощью новой модели Jev. Прежде чем описать наш случай, хотелось бы внести некоторые пояснения по проекту. Внедряли мы это в магазин компьютерной техники, насчитывающий около 200 тыс. активных товаров.
Из генерации — в переписку: доводим ответ ИИ‑агента до клиента и CRM на n8n
Всем привет! Напомню: в первой статье я показал дебаунс на Redis, который склеивает дробные сообщения клиента. Во второй — модуль привязки «чат = сделка» и то, почему вебхуки стоит держать в изолированных ключах. Если первые две части были про архитектуру и концепции, то эта — с обилием кода. Я покажу, как именно вырезаются теги, парсятся телефоны и нарезаются абзацы, потому что без кода это превратится в «я просто настроил ноды».
Как мы внедряли цифровых сотрудников в поддержку: почему начали с помощника инженера
Я руковожу проектом по внедрению цифровых сотрудников в компании, которая занимается разработкой, внедрением и поддержкой ПО для автоматизации дистрибуции. В этой статье расскажу, почему первым большим сценарием мы выбрали поддержку, как начинали с помощника инженера и что получили после выхода в реальный поток.
Не еще один чат-бот: как ИИ-агентов встраивают в корпоративные процессы
Корпоративный ИИ постепенно выходит за пределы диалогового окна. Чтобы языковая модель приносила пользу бизнесу, ей недостаточно уметь отвечать на вопросы. Она должна получать разрешенные данные из информационных систем, работать по заданному сценарию и выдавать результат, который сотрудник может использовать в конкретном процессе.Такой подход лежит в основе платформы ИИ-агентов, которую развивает Инфостарт. Ее ключевая идея - создавать не универсального цифрового помощника, а отдельных агентов с определенной ролью, источниками данных, правилами и форматом результата. Об этом появилась
AI слушает звонки, сверяет CRM и ничего не меняет: как я собрал QA-агента через MCP
Пара слов о контексте. Я занимаюсь проектом ESM-CRM — CRM для автобизнеса. Когда AI-агенты начали становиться реальностью, захотелось пощупать их на живой воронке, в решении коммерческих задач. Автосалон «Ива» согласился стать полигоном — спасибо им за это.Ниже — кейс и пошаговый разбор, как повторить: поднять MCP-сервер, завести агента в Yandex AI Studio и подключить его к CRM.Зачем это вообще понадобилосьКлиент звонит в автодилеру: «Хочу приехать посмотреть машину». Оператор обсуждает условия, разговор длится несколько минут. Через пять минут в CRM появляется статус «корзина».
