Тренинг «Внедрение ИИ-ассистентов и ИИ-агентов в бизнес-процессы компании»

Забудьте о чат-ботах, которые отвечают шаблонными фразами. Мы научим вас создавать и внедрять ИИ-агентов — интеллектуальных помощников, которые не просто общаются, а выполняют действия: принимают заказы, квалифицируют лиды, консультируют по сложным вопросам и разгружают ваших сотрудников.

За два дня вы пройдёте путь от теории до запуска работающего решения на платформе «Афина». Вы уйдёте с готовым планом внедрения ИИ в свой отдел и навыком настройки ассистента под конкретную задачу.

Целевая аудитория: Сотрудники различных бизнес-функций (продажи, поддержка, маркетинг, IT, операционное управление)

Цели тренинга

• Практическая: Сформировать у участников устойчивый навык самостоятельной настройки и внедрения ИИ-ассистентов на платформе «Афина» для решения конкретных бизнес-задач.
• Стратегическая: Дать участникам инструменты для анализа, проектирования и оценки эффективности внедрения ИИ-агентов в бизнес-процессы компании.
• Экономическая: Научить рассчитывать окупаемость (ROI) и экономическую выгоду от использования ИИ в сравнении с ручным трудом или аутсорсингом.

Задачи тренинга

• Дать системное понимание архитектуры ИИ-решений: от базовых принципов (RAG) до интеграции с внешними каналами.
• Научить проектировать сценарии взаимодействия (скрипты) для различных ролей: менеджер по продажам, консультант, юрист, сотрудник техподдержки.
• Обеспечить практическую отработку навыков по работе с Базой знаний и Таблицами для обеспечения точности и актуальности ответов ИИ.
• Развить компетенции в области тестирования, обучения ИИ-модели и управления диалогами (эскалация на человека).
• Сформировать у участников дорожную карту (Roadmap) внедрения пилотного проекта в их подразделении.

День 1. Базовые принципы работы ИИ-ассистентов/агентов и настройка типовых сценариев

Модуль 1. Введение: возможности и ограничения ИИ-агентов в бизнесе

1.1 Классификация ИИ-ассистентов и ИИ-агентов

• Разница между ассистентом (генерация ответов) и агентом (выполнение действий).

1.2 RAG (Retrieval Augmented Generation) в ИИ - моделях .

• В чем опасность применения ИИ без технологии RAG и почему ее следует использовать для бизнес-задач.

1.3. Типовые бизнес-задачи для внедрения

• Обработка рекламаций, консультации, квалификация лидов, техподдержка, прием заказов, «прогрев» клиента, ассистирование сотрудникам.
• Варианты использования ИИ ассистентов с навыками распознавания аудио, голосовых сообщений, распознавания фото и документов.

1.4 Архитектура решения на различных платформах.

• Основные платформы для создания ИИ-ассистентов.
• Сравнение платформ и выбор под свою задачу.

Модуль 2. Проектирование и настройка ИИ-ассистента на платформе Афина.

2.1 Определение цели и задачи для ИИ-ассистента

• Формулировка измеримого результата (например, «снизить время ответа на первый запрос до 10 секунд»).

2.2 Подключение и настройка канала

• Telegram, виджет сайта, WhatsApp (интеграция).

2.3 Формирование роли и инструкций поведения

• Практическое занятие: создание инструкции для менеджера по продажам / консультанта / юриста.

2.4 Настройка приветствия и задачи бота

• Алгоритм сбора данных: ФИО, контакт, адрес.

2.5 Действия при выполнении задачи

• Уведомления в Telegram / E-mail.

Модуль 3. База знаний как основа качественных ответов

3.1 Структура и принципы работы Базы знаний

• Приоритет: Инструкции поведения > База знаний.
• Принцип совпадения смысла (вопрос-ответ).

3.2 Способы наполнения Базы знаний

• Загрузка файлов (TXT, DOC, DOCX, PDF).
• Добавление URL-адресов.
• Импорт из Google-таблиц / Excel.
• Ручное создание пар «вопрос – ответ».

3.3 Практическая работа

• Загрузка документов компании.
• Редактирование автоматически сгенерированных ответов.
• Включение/отключение опции «Не использовать ИИ в ответе».

3.4 Подключение Базы знаний к каналу и первое тестирование

• Тестирование и проверка срабатывания сценария.
• Корректировка через кнопку «Не верно».

День 2. Продвинутые сценарии, работа с данными и управление внедрением

Модуль 4. Таблицы: работа с динамическими данными (прайсы, остатки, расписания)

4.1 Когда таблицы эффективнее Базы знаний

• Обработка неограниченного объема данных, интеграция с Google-таблицами, высокая точность.

4.2 Требования к структуре таблицы

4.3 Загрузка и настройка таблицы

• Описание таблицы и выбор значимых колонок.
• Описание содержания каждой колонки.

4.4 Практическое задание

• Загрузка прайс-листа или графика работы филиалов.
• Настройка отбора по критериям клиента (город, возраст, услуга).
• Формирование ответа на основе найденной строки.

Модуль 5. Управление диалогами, эскалация и уведомления

5.1 Триггеры по стоп-словам

• Настройка реакции на ключевые фразы («пожалуюсь», «оператор», «отмена»).

5.2 Уведомления о начале диалога и выполнении задачи

• Интеграция с Telegram и электронной почтой.

5.3 Работа с разделом «Сообщения»

• Просмотр истории, принудительное вмешательство оператора.

5.4 Активационные рассылки

• Настройка автоматического напоминания для пользователей, прервавших диалог.

Модуль 6. Комплексное тестирование, обучение и запуск в эксплуатацию

6.1 Методология тестирования ИИ-агента

• Очистка контекста перед каждым сценарием.
• Имитация действий реального клиента (негативные сценарии, нечеткие вопросы).

6.2 Цикл непрерывного обучения

• Анализ неверных ответов → ручная корректировка → автоматическое добавление в Базу знаний.

6.3 Пример сквозного сценария

• Мебельная фабрика: от выбора товара до оформления заказа.
• Юридическое агентство: назначение встречи в офисе.

Модуль 7. Планирование внедрения и экономическая модель

7.2 Пошаговый план внедрения в компании

• Выбор пилотного процесса → настройка → тестирование → масштабирование.

7.3 Критерии успеха и KPI для ИИ-агента

• Время ответа, процент успешно завершенных задач, разгрузка сотрудников.

7.4 Ответы на вопросы. Формирование дорожной карты участниками.

Результаты обучения

По завершении тренинга участники смогут:

1. Самостоятельно подключать и настраивать ИИ-ассистентов на платформе Афина.
2. Проектировать сценарии для различных бизнес-функций (продажи, поддержка, заказ услуг).
3. Использовать Базы знаний и Таблицы для обеспечения точности ответов.
4. Настраивать эскалацию и уведомления для передачи сложных запросов человеку.
5. Рассчитывать стоимость и окупаемость внедрения ИИ-агента в своем подразделении.