От продажи ИИ-решений — к запуску собственного агента
Клиентские менеджеры продают ИТ-решения крупнейшим компаниям страны и обсуждают ИИ с теми, кто разбирается в нём лучше. За пять занятий они прошли путь от умения объяснять и продавать ИИ заказчику до запуска собственного агента, который берёт на себя многоступенчатые задачи: читает почту, сверяет календари, ищет свободные окна и готовит документы под конкретного клиента.
Задача
Клиентские менеджеры и руководители команд продаж крупного российского ИТ-интегратора работают с заказчиками из числа крупнейших компаний страны. Заказчик пришёл с двумя целями сразу — и из них выросли две части программы.
Содержание заказчик оставил за нами: назвал направление, но не программу. Разбивку занятий предложил сам — два первых соединил в очный день, остальные отправил в онлайн отдельными датами.
Что сделали
Сценарии в работе
| Сценарий заказчика | Как разобрали |
|---|---|
| Сборка корпоративной презентации под клиента | Собрали в прямом эфире по просьбе участника: просили три слайда — вышел документ на четырнадцать страниц в фирменной палитре, роздан группе в двух форматах |
| Сбор информации о заказчике из открытых источников | Разобрали внутри той же сборки: модель собирала данные о компании, а качество проверялось на объекте, который группа знает лучше всех, — на собственной компании |
| Назначение встреч с поиском общих окон | Разобрали на пятом занятии: агент читает календари, ищет свободные окна и подбирает общее время с коллегой |
| Работа внутри корпоративного контура | Подключение к системе задач, базе знаний и кадровой системе — с живым запросом об остатках отпусков сотрудников |
| Безопасность данных | Сквозная тема трёх онлайн-занятий по требованию клиента: что нельзя отдавать облачным моделям, как обезличивать документы перед отправкой |
Результат
На занятиях разобрали и передали три вещи. Как собрать собственный MCP-коннектор к сервису, для которого готового официального решения не существует. Как запустить агента и подключить к нему почту, календарь и другие рабочие сервисы. И как поручать ему многоступенчатые задачи — те, где действий несколько подряд: посмотреть свои свободные окна, сверить с окнами коллеги, выбрать общее время, занять его и разослать приглашения.
Ставится это словами — но и внутри «словами» есть разница, которую группа увидела на двух занятиях подряд. Раньше цепочку собирали из блоков и прописывали настройки каждого. Потом стало можно объяснить задачу модели, но переносить куски кода и текст ошибок между окнами приходилось руками, итераций за сто. Теперь недостающее собирается в агентском режиме, а исправления агент вносит себе сам — человеку остаётся объяснить задачу и проверить, что понята она так же.
- Собственный коннектор к сервису без готового решения — разобранный порядок сборки: где взять основу, как проверить чужую и что делать с ошибками по ходу
- Схема назначения встреч через агента — читает календари, ищет свободные окна, подбирает время и ставит задачи по итогам
- Понимание протокола подключения — как модели соединяются с рабочими сервисами и почему за год под этот протокол появились коннекторы у крупных поставщиков
- Экономика моделей в живых числах — какие задачи отдавать дешёвым моделям, где нужна самая мощная, сколько стоит один запрос
- Критерии выбора чужих решений — как отличить живое от заброшенного до того, как ставить его себе
- Правила обращения с корпоративными данными — что не отдавать облачным моделям и как обезличивать документы
- Ограничения для агента — три режима работы: подтверждать каждое действие, принимать правки после выполнения или отпускать агента в автономный режим
Частые вопросы
Нужна ли участникам техническая подготовка?
Нет. В этом кейсе аудиторией были менеджеры по продажам и руководители их команд, без инженерного опыта. Лестница программы построена так, чтобы каждое занятие опиралось на предыдущее: сначала уверенная работа с моделями, затем подключение моделей к рабочим сервисам, и только потом сборка агента.
Что делать, если аудитория окажется сильнее программы?
Это выясняется опросом до начала занятий. В этом проекте опрос показал, что группа работает с моделями регулярно, а обзор возможностей ей не нужен, — и вторая часть программы сразу пошла в агентскую тему вместо обзорной.
Нужно ли покупать отдельные ИИ-сервисы?
Обязательной закупки нет. Часть сценариев закрывают модели, которые почти ничего не стоят и работают без обходных путей, — им был отведён отдельный блок. Там, где сценарий требовал платного инструмента, показывали на нём и разбирали, как оплатить подписку без иностранной карты, через сервисы-посредники.
Что с безопасностью корпоративных данных?
Тема шла через все три онлайн-занятия по требованию заказчика и разбиралась на трёх уровнях. Какие данные вообще уходят наружу и как обезличить документ с фамилиями и корпоративными цифрами. Куда они уходят: западные модели, китайские и запущенные локально различаются не только ценой — под чувствительные данные показывали локальный запуск, когда наружу не уходит ничего. И что позволено самому агенту: подтверждать каждое действие вручную, принимать правки после выполнения или отпускать его в автономный режим.
Что остаётся у команды после занятий?
Разобранная схема автоматизации под рабочий сценарий, понимание протокола подключения моделей к сервисам, экономика моделей в числах, критерии выбора готовых чужих решений и правила работы с корпоративными данными. Записи занятий остаются у заказчика.
Что это за формат
Заказчик приходит с рамкой: направление названо, содержание — нет. Инструменты в этой теме меняются быстро, поэтому программу нельзя зафиксировать один раз и считать готовой: её надо предлагать под сегодняшний день и проверять на аудитории.
