ИИ-ассистент для 11 000 сотрудников федеральной аптечной сети

— федеральная аптечная сеть. В рознице работают около 11 000 сотрудников, и у каждого каждый день возникают вопросы: как оформить возврат, что делать с рецептурным препаратом, какие правила по конкретной акции.

В чём была задача

Регламенты у сети есть, и их много. Проблема не в том, что их нет, а в том, что найти нужный пункт за минуту у прилавка невозможно. Новичок спрашивает наставника, наставник отвлекается от своей работы, а если наставника нет рядом — сотрудник делает как понял.

Отдельная беда — текучесть. Человек, который первые недели чувствует себя брошенным, уходит быстрее.

Что сделали

• Помощник, который отвечает по документам сети. Сотрудник спрашивает своими словами прямо в корпоративном Microsoft Teams и получает ответ со ссылкой на исходный регламент — можно проверить, а не верить на слово.
• Всё работает на серверах клиента. Мы развернули открытую модель Qwen внутри контура сети. Документы сети и вопросы сотрудников не уходят в сторонние нейросети — для фармацевтики это обязательное условие, а не пожелание.
• Второй продукт — помощник для руководителей и персонала по рабочему состоянию и планам развития.

Как это работает

Сотрудник пишет вопрос в чат так, как сказал бы коллеге. Помощник находит нужный пункт в регламентах сети и отвечает по нему. Под ответом стоит ссылка на этот регламент: его можно открыть и проверить.

Пунктирная рамка показывает серверы сети. Документы и модель стоят внутри неё. Модель открытая: это нейросеть, которую можно поставить на свой сервер, а не пользоваться чужой по интернету.

Результат

Цифры подтверждены заказчиком:

• Точность ответов — 94%.
• Текучесть в сети снизилась на 10–15% за счёт более понятного входа в работу и доступных инструктажей.
• 11 000 сотрудников пользуются помощником в рознице.

Почему это получилось

Не потому, что взяли хорошую модель. Основная работа была в другом: собрать регламенты сети, привести их в порядок, разметить и настроить так, чтобы помощник отвечал по документам, а не выдумывал. Модель — последний шаг, а не первый.

ИИ-ассистент для персонала — как это устроено и сколько стоит. Решения для аптечных сетей.

Почему всё стоит на серверах сети

В аптеке сотрудники каждый день спрашивают про рецептурные препараты, возвраты и акции. Это внутренние правила сети. Поэтому здесь всё работает у самой сети: открытую модель Qwen развернули на её серверах, а документы и вопросы сотрудников не уходят в сторонние нейросети.

Что это значит для аптечной сети

• Данные остаются у сети. Если данные отправить во внешний ИИ-сервис, компания всё равно отвечает за их защиту по закону о персональных данных (152-ФЗ). Так объясняет Cloud.ru (7 августа 2026). Когда модель и документы стоят на своих серверах, данные никуда не отправляются.
• Ошибка по регламенту стоит дорого. Например, за отпуск без рецепта препаратов, которые подлежат предметно-количественному учёту, юридическому лицу грозит штраф от 150 до 200 тысяч рублей (КонсультантПлюс, 28 апреля 2023). Поэтому у ответа есть ссылка на регламент: сотрудник проверяет пункт сам.

Три варианта размещения и что в каждом уходит наружу: «Куда попадают ваши данные».

Что нужно от вас, чтобы получилось так же

Основная работа в таком проекте: порядок в документах. От вас нужно немного, но это важно.

• Регламенты и инструкции. Те, по которым люди работают сейчас: приказы, памятки, ответы наставников на частые вопросы. Лучше в последней версии.
• Человек, который знает документы. Если два регламента говорят разное, помощник не гадает, а передаёт вопрос человеку. Этому человеку нужно сказать, какой документ главный.
• Место для запуска. Если нужен закрытый контур, это сервер на вашей стороне. Сервер или онлайн-модель оплачивает сама компания.
• Мессенджер, в котором люди уже сидят. В этом кейсе это Microsoft Teams. Подойдёт и Telegram, Max или внутренний чат. Нужен доступ и согласие вашей ИТ-службы.
• Несколько сотрудников для проверки. Они задают помощнику настоящие вопросы, а мы смотрим, где ответ неточный.

Как проходит внедрение

1. Встреча-знакомство. Разбираем, какие вопросы чаще всего задают сотрудники и какие регламенты есть.
2. Сбор и разбор документов. Собираем регламенты, инструкции и типовые ответы наставников. По ним помощник отвечает.
3. Настройка. Прописываем, что помощник делает, если ответа в документах нет: передаёт вопрос человеку.
4. Подключение. Встраиваем помощника в мессенджер, которым сотрудники уже пользуются.
5. Проверка и запуск. Проверяем ответы на настоящих вопросах сотрудников и включаем помощника в работу.

Цену и срок считаем после первой встречи: они зависят от объёма регламентов и числа сотрудников. Как устроена услуга.

Частые вопросы