У нас есть свои примеры в семи отделах — продажи, поддержка, персонал, закупки, логистика, маркетинг, аналитика, — и на каждую цифру ниже есть ссылка на кейс.
В поддержке доля обращений, которые агент закрыл сам или довёл до менеджера, выросла с 43% до 80% — источник, кейс интернет-магазина «Икорный».
В закупках агент для Минцифры сверяет документы между собой: было пара недель ручной проверки, стало пара часов — источник, кейс Минцифры.
В персонале — федеральная аптечная сеть на 11 000 человек: точность ответов 94%, текучесть ниже на 10–15%, модель работает на серверах самой сети.
Полного набора агентов для маркетинга под одного клиента мы пока не продавали — только отдельные задачи вроде текстов и карточек товаров.
ИИ-агент в бизнесе — это программа, которая не только отвечает человеку, но и доводит дело до конца: оформляет заявку, сверяет документ или считает отчёт. Чем это отличается от обычного чат-бота с кнопками, разобрано в статье «Что такое ИИ-агент простыми словами». В каждом отделе агент решает свою задачу: продавец отвечает покупателю в чате, помощник по регламентам — сотруднику, а ещё один агент сверяет закупочные документы или считает, кто из менеджеров не успевает ответить вовремя.
Разберём по порядку: продажи, поддержка, персонал, закупки и документы, логистика, маркетинг, аналитика. В конце — таблица по отделам, когда агента лучше не заводить и сколько это стоит.
Кто что делает: обзор по отделам
Вот все семь отделов на одном экране: какая у них типовая задача и что у нас есть — свой результат с цифрами или честная оговорка, если кейса ещё нет. Бухгалтерию и документооборот эта статья не разбирает — про них есть отдельный разбор в статье «ИИ в 1С». А если ещё не решили, готова ли компания к ИИ вообще, — сначала загляните в статью «С чего начать внедрение ИИ».
Отдел
Типовая задача
Есть ли наш кейс
Продажи
Ответить покупателю в переписке и передать менеджеру только готового купить
Да — ФПК «Альтернатива»
Поддержка
Ответить на вопрос о заказе или товаре без ожидания менеджера
Да — «Икорный»
Персонал
Ответить сотруднику по регламенту, не отвлекая начальника
Да — федеральная аптечная сеть
Закупки и документы
Сверить комплект документов закупки на ошибки перед размещением
Да — Минцифра
Логистика
Посчитать стоимость доставки и ответить, где груз
Да — АТА
Маркетинг
Написать тексты и карточки по каталогу и в тоне компании
Да — «36,6» и Wavor; полная команда — под заказ
Аналитика
Посчитать, кто из менеджеров не успевает отвечать вовремя
Да, без публичного имени клиента
Продажи
В продажах агент отвечает покупателю сам — на сайте, в Telegram или в другом мессенджере. Он отбирает, кто готов купить, и передаёт менеджеру только таких клиентов.
У ФПК «Альтернатива», федеральной юридической компании, конверсия разговора в заявку в первый, пилотный месяц была 10,3%, а к третьему месяцу выросла до 59,6%. Модель мы не меняли — перечитали переписки и поправили сценарий: продавец просил телефон слишком рано (источник — кейс на la-chatte.com, 2026).
Как устроен разговор на каждом шаге сделки — в статье «ИИ в отделе продаж».
Клиент пишет «где мой заказ», и агент сам находит ответ в системе магазина — ждать менеджера не нужно. То же самое — с вопросами про состав товара, наличие и возврат.
Пример — интернет-магазин морепродуктов «Икорный». Мы разобрали 868 разговоров с ботом за шесть месяцев, с марта по август 2026 года, — 753 разных человека. Самой частой была ветка «Где мой заказ?»: 489 обращений из 868. Поначалу бот требовал номер заказа в строгом формате, и часть людей просто не находила его под рукой.
43% → 80%выросла доля обращений, которые агент закрыл сам или довёл до менеджера с сутью вопроса Источник: кейс на la-chatte.com, 2026
489 из 868обращений начинались с кнопки «Где мой заказ?» — самая частая ветка разговора Источник: тот же кейс, 2026
Мы дали агенту распознавать номер заказа в любом виде, а если номера под рукой нет — сразу передавать вопрос менеджеру вместе с сутью. В июле число таких переданных обращений доходило до восемнадцати — заметный скачок против прежних двух-семи в месяц. Подробности — в кейсе «Виртуальный шеф-повар «Икорного»».
Персонал
В персонале агент отвечает сотруднику по регламентам и инструкциям компании — без похода к начальнику и без поиска нужного файла. Так работает помощник для федеральной аптечной сети : 11 000 сотрудников в рознице, точность ответов — 94%, а текучесть после запуска снизилась на 10–15% (источник — кейс на la-chatte.com, 2026). Модель работает на серверах самой сети, а не где-то в интернете — для фармацевтики, где данные чувствительные, это отдельный плюс.
Подробный разбор, где в HR-процессах агент уже помогает, — в статье «ИИ в HR».
В закупках у агента для Минцифры одна конкретная задача: сверить комплект документов — план-график, обоснование цены, коммерческие предложения, контракт — прежде чем закупка уйдёт на размещение.
Было — пара недель ручной сверки на комплект, стало — пара часов; 92% позиций система сопоставляет сама, 8% выносит специалисту с уже подобранными вариантами (источник — тот же кейс, 2026). Система в работе больше чем на 500 закупках. Документы обрабатываются на серверах самого заказчика — наружу ничего не уходит.
Смежная задача — искать и сравнивать поставщиков, у кого покупать. Это тоже работа заказчика, и готового кейса на неё у нас пока нет, но решение есть в каталоге, обсуждаем его под задачу. Как устроена проверка по шагам — в статье «ИИ в закупках».
Логистика
В логистике агент считает стоимость доставки и отвечает на вопрос «где груз» — круглосуточно, без участия менеджера. Так работает виртуальный логист для транспортной компании АТА в Новосибирске, и работает он каждый день, с живыми клиентами. Раньше на эти вопросы отвечал сотрудник и ради них откладывал свою работу. Теперь клиент получает ответ сам, даже ночью.
В маркетинге агенты пишут тексты, карточки товаров и рекламные материалы по каталогу компании и в её тоне — свой текст под каждую компанию, без общего шаблона.
Для аптечной сети «36,6» вместе с партнёром FlexMind tech сделали агента для описаний товаров: подробности — в кейсе «36,6», о проекте также писал CNews, 23 декабря 2025 года.
Для Wavor, производителя инструмента из Шанхая, агенты написали тексты и характеристики стартового каталога за один рабочий день. Тексты вычитали два человека — наш специалист и сам клиент. По нашей оценке, вручную с переводчиком та же работа заняла бы около месяца. Сейчас в каталоге 17 серий и 151 модель — товары добавлялись постепенно. Подробности — в кейсе Wavor.
Полный набор — копирайтер, дизайнер, аналитик и стратег как одна команда под ключ — мы продаём как услугу. Клиента, который взял бы весь набор сразу, у нас пока не было: команду собираем под задачу и решаем на разборе, кто из четырёх нужен именно вам. Как это устроено — в статье «Что такое ИИ-агенты для маркетинга».
Аналитика
В аналитике агент не ведёт разговор. Он разбирает то, что уже написано, и считает по этому отчёт. Пример — сервис для тех, кто закупает интернет-рекламу: агент читает переписку менеджеров с клиентами и раз в неделю присылает отчёт о качестве ответов.
27%ответов пришли позже норматива в 15 минут, максимальная пауза — 26 часов Источник: кейс на la-chatte.com, 2026
7 мин 18 ссреднее время ответа — а медиана всего 5 минут, это значение ровно посередине всех ответов Источник: тот же кейс, 2026
Из ста обращений 62% решены полностью, 20% решены частично, 18% обращений остались нерешёнными (источник — тот же кейс на la-chatte.com, 2026). Наказывать сотрудников по одной только скорости мы не советуем: рядом со временем ответа в отчёте всегда стоит статус решения. Иначе можно поощрить быстрые, но бестолковые ответы.
Похожая задача есть для тех, кто хочет заранее увидеть, кто из клиентов готов купить снова, а кто уходит: считаем по истории в CRM, состав работ обсуждаем под заказ — это отдельное решение.
Когда агент не нужен
Когда не нужно заводить агента — границы разные для каждого отдела. Вот самые частые случаи.
Честно. Если в чат в день приходит два-три вопроса, с этим справится один человек — 250 000 ₽ за агента здесь не окупятся.
Если закупки редкие, агент себя не окупит: польза появляется, когда документы приходят потоком. Он проверяет, сходятся ли документы друг с другом, но не их соответствие 44-ФЗ — юрист по-прежнему нужен. И читает он только электронные файлы: скан или бумагу сначала придётся перевести в текст.
В продажах агент не годится для штучных сделок без стандартного прайса, по которому можно отвечать. Там, где цена ошибки высокая — крупная сумма, юридические последствия, — решение всё равно подтверждает человек.
Есть и общая причина. Если каталога, регламентов или прайса нет в электронном виде — агенту не на чем отвечать, сначала нужно собрать документы. Если задачу уже закрывает то, что у вас есть, — сначала стоит это проверить.
Сколько это стоит и сколько занимает
Цена и срок зависят от отдела. Вход в работу одинаковый для всех: сначала бесплатный разбор, при необходимости — аудит, а дальше запуск.
в нашем примере контроль переписок занял три недели
Закрытый проект под требования службы безопасности (фарма, госсектор, банки)
от 2 500 000 ₽
от трёх месяцев
Для продавца и ассистента для персонала действует одно правило: весь первый месяц после старта — это пилот, и платить за него отдельно не нужно, он уже в цене. Ожидаемый результат оговариваем заранее, вместе с вами. Когда месяца не хватает, донастраиваем агента без доплаты. Если результата всё равно нет, мы останавливаемся и говорим об этом сами.
Для остальных задач — закупки, логистика, маркетинг, аналитика, свой сервер — условия пилота свои под каждый проект: их фиксируем в договоре. Полный обзор того, какие агенты мы делаем, — на странице услуги «ИИ-агенты для бизнеса под ключ».
Что нужно от вас
Список зависит от отдела, но кое-что общее есть у всех.
Данные, на которых агент будет отвечать: каталог и прайс — для продавца, регламенты — для ассистента персонала, комплект документов закупки — для проверки, история переписок — для аналитики, тарифы и маршруты — для логиста.
Канал, куда встанет агент: чат на сайте, мессенджер, внутренний рабочий чат.
На аудите — несколько встреч с тем, кто хорошо знает процесс изнутри: не обязательно руководитель, но человек, который может объяснить, как всё устроено на самом деле.
После запуска — человек, который первую неделю проверяет ответы агента и доступен на вопросы.
Частые вопросы
Какой отдел даёт отдачу быстрее всего?
Обычно продажи и поддержка: там больше всего одинаковых переписок, и по ним сразу видно, где агент ошибается. Но заметный рост требует времени — у «Альтернативы» конверсия выросла к третьему месяцу. У других отделов эффект тоже есть, но копится дольше — например, в закупках он заметен, только когда комплекты документов идут потоком.
Можно ли подключить агента к нашей CRM или 1С?
Да, это обычная часть работы. Подключаемся к Битрикс24, amoCRM, RetailCRM, а к 1С — через штатный канал обмена данными OData. Если система нестандартная, разбираем её на аудите.
Что будет, если агент ошибся в заявке?
Такое может случиться, если в документах, по которым он отвечает, была неточность, или агент неправильно понял вопрос. Все заявки и диалоги сохраняются, поэтому ошибку видно сразу. Менеджер может её поправить, а мы донастраиваем агента, чтобы она не повторилась.
Можно ли подключить агента только в одном отделе?
Да, так делаем чаще всего. Берём одну задачу, смотрим на результат в реальных диалогах и только потом решаем, добавлять ли следующий отдел.
Сколько времени занимает запуск агента?
По-разному. Продавцу и помощнику в поддержке — от двух недель, а если база знаний уже собрана — за одну. Ассистенту для персонала — зависит от объёма регламентов. Для закупок, логистики, маркетинга и аналитики срок считаем на разборе под задачу.
Можно ли увидеть, как агент работает, до того как платить?
Бесплатный разбор — это консультация на 40 минут: обсуждаем вашу задачу. Показ работы — отдельно: у нас есть демонстрационный стенд. Если речь о продавце, до второй встречи мы обычно успеваем собрать пробную версию на ваших данных — это тоже часть знакомства, не запуск и не пилот. Для закупок или аналитики показываем стенд и разбираем похожий кейс.
Для технических специалистов
Модель мы выбираем под конкретную задачу: важно, куда уходят данные и что нужно ответить. Для большинства сценариев хватает облачных моделей — GigaChat, YandexGPT, OpenAI, Claude. Когда данные не должны покидать компанию, ставим открытую модель Qwen прямо на сервере заказчика: так работает у федеральной аптечной сети.
Интеграции — Битрикс24, amoCRM, RetailCRM, а с 1С помощник работает через штатный канал обмена данными OData: подробнее — в статье «ИИ в 1С». Каналы — чат на сайте, Telegram, Max, WhatsApp, Авито, а для сотрудников — ещё и внутренний корпоративный мессенджер. Перед отправкой во внешнюю модель часть данных можно обезличить: имена и номера телефонов заменяются на условные метки.
Мы используем файлы cookie, чтобы сайт работал корректно и чтобы понимать, как им пользуются.
Если не хотите, чтобы мы считали посещения, нажмите «Отказаться». Подробнее — в
Политике обработки персональных данных.
+7 383 380-81-89
23 сентября 2026
Назад к блогу
