Розкажіть про кейс де ви впроваждували цілу ієрархію AI-агентів

Наша основна задача полягала в автоматизації внутрішніх процесів компанії, яка працює на ринку зеленої енергетики. Ринок зростає, попит на зелену енергетику дуже високий, але внутрішні процеси компанії були ручними, хаотичними і вразливими до різних чинників. Наша мета — не втратити жодного клієнта і мінімізувати час на першу відповідь. Наприклад, якщо клієнт заходить на сайт о 10 вечора, цікавиться продуктом, але не отримує відповіді, він може піти до конкурентів, які дадуть швидшу відповідь, навіть якщо їхній продукт не кращий. Ми створили систему з 9 AI-агентів, які комплексно закривають весь цикл продажів до моменту спілкування з клієнтом.

Структура AI-агентів

Router Agent
Цей агент визначає тип запиту від користувача і направляє його до відповідного агента. Він аналізує запит і вирішує, який агент найкраще підходить для його обробки.
Engagement Agent
Цей агент виконує первинний ресерч про клієнта, використовуючи дані, які клієнт залишив на сайті (наприклад, профіль LinkedIn чи Instagram). На основі цих даних і запиту клієнта формується персоналізоване повідомлення. Агент взаємодіє з базою даних компанії, щоб врахувати всі деталі та нюанси, які можуть допомогти закрити запит клієнта.
Follow-Up Agent
Якщо перша взаємодія з клієнтом не була успішною або клієнт не продовжив співпрацю, цей агент надсилає персоналізоване повідомлення через певний час (наприклад, через тиждень). У повідомленні згадуються попередні домовленості, уточнюється актуальність запиту і пропонується продовжити співпрацю. Цей процес повністю автоматизований і базується на стандартизованих шаблонах.
Lead Capture Agent
Цей агент перевіряє, чи є користувач у базі даних. Якщо клієнт новий, створюється контакт у CRM-системі. Це дозволяє відстежувати клієнтів, взаємодіяти з ними та сповіщати команду про появу нового ліда.
Re-Engagement Agent
Цей агент надсилає повідомлення клієнтам, з якими спілкування відбувалося раніше (наприклад, місяць тому), пропонуючи відновити співпрацю. Він аналізує цілі компанії та формує персоналізовані пропозиції для досягнення бізнес-цілей.
Customer Support Agent
Агент відповідає на питання, пов’язані з уже проданими продуктами, наприклад, щодо сонячних панелей. Більшість питань закриваються автоматично за допомогою AI. Якщо питання складне і потребує додаткових даних, агент може шукати інформацію в інтернеті або передавати запит людині для якісної відповіді.
General Agent
Цей агент відповідає на загальні питання про компанію, наприклад, чому вигідно інвестувати в сонячні панелі, які документи потрібні, де можна встановлювати обладнання тощо. Відповіді адаптовані до компанії та демонструють її експертність.
Appointment Setter Agent
Агент створює зустрічі з клієнтами, пропонуючи зручний час для онлайн-спілкування. Це дозволяє надати комплексне рішення щодо запиту клієнта.
Analytics Agent
Відстежує ефективність роботи інших агентів: кількість лідів, час відповіді, конверсії. Формує звіти для менеджерів.

Результати впровадження

Завдяки системі з 9 агентів кількість заявок зросла з 30 до понад 300 на місяць. Середній час обробки заявки скоротився з 10–15 годин до 3 хвилин. Раніше втрачалося понад 30% клієнтів, тепер цей показник значно нижчий. Кількість менеджерів залишилася незмінною (3 особи), але якість обслуговування суттєво покращилася, не збільшуючи витрати на людські ресурси.

Чи можете ви поділитися кейсом автоматизації сервісного бізнесу

У нас є кейс із автоматизації рекрутингу для компанії. Основна проблема полягала в рутинних і неструктурованих процесах обробки кандидатів. Деякі нюанси пропускалися, а деякі переоцінювалися. Ми автоматизували повний цикл рекрутингу: відбір анкет, персоналізоване листування, організація співбесід і перевірка технічних навичок.

Структура AI-агента для рекрутингу

Фільтрація кандидатів
Агент оцінює анкети за більш ніж 10 критеріями, включаючи технічний стек, досвід, рівень англійської мови та тип комунікації. Кожному кандидату присвоюється Trust Score (від 0 до 100), який залежить від відповідності критеріям.
Автоматизоване листування
Якщо кандидат проходить AI-перевірку, йому надсилається лист із посиланням на календар для призначення співбесіди. HR-команда отримує повідомлення про підтверджену зустріч із вибраними слотами часу.
Технічна оцінка
Агент аналізує резюме кандидата, задає 2–3 питання на основі його досвіду і оцінює відповіді. Якщо оцінка висока, кандидат запрошується на технічну співбесіду. Запис співбесіди аналізується, щоб оцінити чіткість відповідей і розкриття теми.
Валідація використання AI
Агент перевіряє, чи не використовував кандидат AI-сервіси для проходження співбесіди. Це дозволяє оцінити, як людина мислить і будує свою аргументацію.

Результати кейсу

Автоматизація рекрутингу дозволила скоротити час на обробку анкет і звільнити 4 IT-рекрутерів, що значно зменшило витрати компанії.

Який технологічний стек ви використовуєте у своїй діяльності?

Відповідь: Ми використовуємо різноманітні системи:

Платформи для автоматизації: N8N, Make.com, GoHighLevel.
AI-моделі: GPT, Gemini та інші.
Інструменти для комунікації та організації: Notion, Telegram, WhatsApp (боти).
Власний код для створення структурованих систем і софту.
Зовнішні сервіси допомагають із другорядними задачами, але основна розробка ведеться внутрішньо.

Якщо у компанії (онлайн чи офлайн) є бажання впровадити AI, але власник не є технічним спеціалістом, з чого почати? Замовляти аудит бізнес-процесів чи самостійно розбиратися?

Відповідь: Найефективніша стратегія — почати з аналізу рутинних процесів, які займають багато часу. Наприклад, подивіться на Excel-файли чи задачі, які повторюються 5–10 разів на день. Це ваші точки входу для автоматизації. Наймати консультантів дорого, і вони не завжди враховують специфіку вашого бізнесу. Краще самостійно визначити, де є рутина, і замінити її AI. AI не замінює людей, а звільняє їхній час для якіснішої роботи, що зараз особливо важливо для персоналізації та якості сервісу.

Які тренди в розвитку AI ви виділяєте на середньострокову перспективу (1–3 роки)?

Відповідь:

AI-агенти для виконання складних завдань
Агенти не лише відповідатимуть на питання, а й виконуватимуть структуровану роботу, здатну замінити цілі департаменти.
Voice-to-Action інтерфейси
Голосові системи, які запускають бізнес-логіку за командами, стануть популярними, особливо у продажах, де швидкість і персоналізація мають значення.
Простота запуску AI-рішень
Компаніям не доведеться мати великі команди розробників. Достатньо однієї людини, яка може автоматизувати процеси за допомогою готових інструментів.

Ми активно працюємо над цими напрямами, зокрема над голосовими системами для продажів, і бачимо великий потенціал у спрощенні автоматизації та впевнені, що компанії, які почнуть інтегрувати ці рішення вже зараз, отримають суттєву конкурентну перевагу.

‍

Хочете приєднатися до Business Match та познайомитися з Володимиром? Додаток об'єднує підприємців та експертів. Дізнатися більше → Business Match

‍

Розкажіть про кейс де ви впроваждували цілу ієрархію AI-агентів

Наша основна задача полягала в автоматизації внутрішніх процесів компанії, яка працює на ринку зеленої енергетики. Ринок зростає, попит на зелену енергетику дуже високий, але внутрішні процеси компанії були ручними, хаотичними і вразливими до різних чинників. Наша мета — не втратити жодного клієнта і мінімізувати час на першу відповідь. Наприклад, якщо клієнт заходить на сайт о 10 вечора, цікавиться продуктом, але не отримує відповіді, він може піти до конкурентів, які дадуть швидшу відповідь, навіть якщо їхній продукт не кращий. Ми створили систему з 9 AI-агентів, які комплексно закривають весь цикл продажів до моменту спілкування з клієнтом.

Структура AI-агентів

Router Agent
Цей агент визначає тип запиту від користувача і направляє його до відповідного агента. Він аналізує запит і вирішує, який агент найкраще підходить для його обробки.
Engagement Agent
Цей агент виконує первинний ресерч про клієнта, використовуючи дані, які клієнт залишив на сайті (наприклад, профіль LinkedIn чи Instagram). На основі цих даних і запиту клієнта формується персоналізоване повідомлення. Агент взаємодіє з базою даних компанії, щоб врахувати всі деталі та нюанси, які можуть допомогти закрити запит клієнта.
Follow-Up Agent
Якщо перша взаємодія з клієнтом не була успішною або клієнт не продовжив співпрацю, цей агент надсилає персоналізоване повідомлення через певний час (наприклад, через тиждень). У повідомленні згадуються попередні домовленості, уточнюється актуальність запиту і пропонується продовжити співпрацю. Цей процес повністю автоматизований і базується на стандартизованих шаблонах.
Lead Capture Agent
Цей агент перевіряє, чи є користувач у базі даних. Якщо клієнт новий, створюється контакт у CRM-системі. Це дозволяє відстежувати клієнтів, взаємодіяти з ними та сповіщати команду про появу нового ліда.
Re-Engagement Agent
Цей агент надсилає повідомлення клієнтам, з якими спілкування відбувалося раніше (наприклад, місяць тому), пропонуючи відновити співпрацю. Він аналізує цілі компанії та формує персоналізовані пропозиції для досягнення бізнес-цілей.
Customer Support Agent
Агент відповідає на питання, пов’язані з уже проданими продуктами, наприклад, щодо сонячних панелей. Більшість питань закриваються автоматично за допомогою AI. Якщо питання складне і потребує додаткових даних, агент може шукати інформацію в інтернеті або передавати запит людині для якісної відповіді.
General Agent
Цей агент відповідає на загальні питання про компанію, наприклад, чому вигідно інвестувати в сонячні панелі, які документи потрібні, де можна встановлювати обладнання тощо. Відповіді адаптовані до компанії та демонструють її експертність.
Appointment Setter Agent
Агент створює зустрічі з клієнтами, пропонуючи зручний час для онлайн-спілкування. Це дозволяє надати комплексне рішення щодо запиту клієнта.
Analytics Agent
Відстежує ефективність роботи інших агентів: кількість лідів, час відповіді, конверсії. Формує звіти для менеджерів.

Результати впровадження

Завдяки системі з 9 агентів кількість заявок зросла з 30 до понад 300 на місяць. Середній час обробки заявки скоротився з 10–15 годин до 3 хвилин. Раніше втрачалося понад 30% клієнтів, тепер цей показник значно нижчий. Кількість менеджерів залишилася незмінною (3 особи), але якість обслуговування суттєво покращилася, не збільшуючи витрати на людські ресурси.

Чи можете ви поділитися кейсом автоматизації сервісного бізнесу

У нас є кейс із автоматизації рекрутингу для компанії. Основна проблема полягала в рутинних і неструктурованих процесах обробки кандидатів. Деякі нюанси пропускалися, а деякі переоцінювалися. Ми автоматизували повний цикл рекрутингу: відбір анкет, персоналізоване листування, організація співбесід і перевірка технічних навичок.

Структура AI-агента для рекрутингу

Фільтрація кандидатів
Агент оцінює анкети за більш ніж 10 критеріями, включаючи технічний стек, досвід, рівень англійської мови та тип комунікації. Кожному кандидату присвоюється Trust Score (від 0 до 100), який залежить від відповідності критеріям.
Автоматизоване листування
Якщо кандидат проходить AI-перевірку, йому надсилається лист із посиланням на календар для призначення співбесіди. HR-команда отримує повідомлення про підтверджену зустріч із вибраними слотами часу.
Технічна оцінка
Агент аналізує резюме кандидата, задає 2–3 питання на основі його досвіду і оцінює відповіді. Якщо оцінка висока, кандидат запрошується на технічну співбесіду. Запис співбесіди аналізується, щоб оцінити чіткість відповідей і розкриття теми.
Валідація використання AI
Агент перевіряє, чи не використовував кандидат AI-сервіси для проходження співбесіди. Це дозволяє оцінити, як людина мислить і будує свою аргументацію.

Результати кейсу

Автоматизація рекрутингу дозволила скоротити час на обробку анкет і звільнити 4 IT-рекрутерів, що значно зменшило витрати компанії.

Який технологічний стек ви використовуєте у своїй діяльності?

Відповідь: Ми використовуємо різноманітні системи:

Платформи для автоматизації: N8N, Make.com, GoHighLevel.
AI-моделі: GPT, Gemini та інші.
Інструменти для комунікації та організації: Notion, Telegram, WhatsApp (боти).
Власний код для створення структурованих систем і софту.
Зовнішні сервіси допомагають із другорядними задачами, але основна розробка ведеться внутрішньо.

Якщо у компанії (онлайн чи офлайн) є бажання впровадити AI, але власник не є технічним спеціалістом, з чого почати? Замовляти аудит бізнес-процесів чи самостійно розбиратися?

Відповідь: Найефективніша стратегія — почати з аналізу рутинних процесів, які займають багато часу. Наприклад, подивіться на Excel-файли чи задачі, які повторюються 5–10 разів на день. Це ваші точки входу для автоматизації. Наймати консультантів дорого, і вони не завжди враховують специфіку вашого бізнесу. Краще самостійно визначити, де є рутина, і замінити її AI. AI не замінює людей, а звільняє їхній час для якіснішої роботи, що зараз особливо важливо для персоналізації та якості сервісу.

Які тренди в розвитку AI ви виділяєте на середньострокову перспективу (1–3 роки)?

Відповідь:

AI-агенти для виконання складних завдань
Агенти не лише відповідатимуть на питання, а й виконуватимуть структуровану роботу, здатну замінити цілі департаменти.
Voice-to-Action інтерфейси
Голосові системи, які запускають бізнес-логіку за командами, стануть популярними, особливо у продажах, де швидкість і персоналізація мають значення.
Простота запуску AI-рішень
Компаніям не доведеться мати великі команди розробників. Достатньо однієї людини, яка може автоматизувати процеси за допомогою готових інструментів.

Ми активно працюємо над цими напрямами, зокрема над голосовими системами для продажів, і бачимо великий потенціал у спрощенні автоматизації та впевнені, що компанії, які почнуть інтегрувати ці рішення вже зараз, отримають суттєву конкурентну перевагу.

‍

Хочете приєднатися до Business Match та познайомитися з Володимиром? Додаток об'єднує підприємців та експертів. Дізнатися більше → Business Match

‍

Розкажіть про кейс де ви впроваждували цілу ієрархію AI-агентів

Наша основна задача полягала в автоматизації внутрішніх процесів компанії, яка працює на ринку зеленої енергетики. Ринок зростає, попит на зелену енергетику дуже високий, але внутрішні процеси компанії були ручними, хаотичними і вразливими до різних чинників. Наша мета — не втратити жодного клієнта і мінімізувати час на першу відповідь. Наприклад, якщо клієнт заходить на сайт о 10 вечора, цікавиться продуктом, але не отримує відповіді, він може піти до конкурентів, які дадуть швидшу відповідь, навіть якщо їхній продукт не кращий. Ми створили систему з 9 AI-агентів, які комплексно закривають весь цикл продажів до моменту спілкування з клієнтом.

Структура AI-агентів

Router Agent
Цей агент визначає тип запиту від користувача і направляє його до відповідного агента. Він аналізує запит і вирішує, який агент найкраще підходить для його обробки.
Engagement Agent
Цей агент виконує первинний ресерч про клієнта, використовуючи дані, які клієнт залишив на сайті (наприклад, профіль LinkedIn чи Instagram). На основі цих даних і запиту клієнта формується персоналізоване повідомлення. Агент взаємодіє з базою даних компанії, щоб врахувати всі деталі та нюанси, які можуть допомогти закрити запит клієнта.
Follow-Up Agent
Якщо перша взаємодія з клієнтом не була успішною або клієнт не продовжив співпрацю, цей агент надсилає персоналізоване повідомлення через певний час (наприклад, через тиждень). У повідомленні згадуються попередні домовленості, уточнюється актуальність запиту і пропонується продовжити співпрацю. Цей процес повністю автоматизований і базується на стандартизованих шаблонах.
Lead Capture Agent
Цей агент перевіряє, чи є користувач у базі даних. Якщо клієнт новий, створюється контакт у CRM-системі. Це дозволяє відстежувати клієнтів, взаємодіяти з ними та сповіщати команду про появу нового ліда.
Re-Engagement Agent
Цей агент надсилає повідомлення клієнтам, з якими спілкування відбувалося раніше (наприклад, місяць тому), пропонуючи відновити співпрацю. Він аналізує цілі компанії та формує персоналізовані пропозиції для досягнення бізнес-цілей.
Customer Support Agent
Агент відповідає на питання, пов’язані з уже проданими продуктами, наприклад, щодо сонячних панелей. Більшість питань закриваються автоматично за допомогою AI. Якщо питання складне і потребує додаткових даних, агент може шукати інформацію в інтернеті або передавати запит людині для якісної відповіді.
General Agent
Цей агент відповідає на загальні питання про компанію, наприклад, чому вигідно інвестувати в сонячні панелі, які документи потрібні, де можна встановлювати обладнання тощо. Відповіді адаптовані до компанії та демонструють її експертність.
Appointment Setter Agent
Агент створює зустрічі з клієнтами, пропонуючи зручний час для онлайн-спілкування. Це дозволяє надати комплексне рішення щодо запиту клієнта.
Analytics Agent
Відстежує ефективність роботи інших агентів: кількість лідів, час відповіді, конверсії. Формує звіти для менеджерів.

Результати впровадження

Завдяки системі з 9 агентів кількість заявок зросла з 30 до понад 300 на місяць. Середній час обробки заявки скоротився з 10–15 годин до 3 хвилин. Раніше втрачалося понад 30% клієнтів, тепер цей показник значно нижчий. Кількість менеджерів залишилася незмінною (3 особи), але якість обслуговування суттєво покращилася, не збільшуючи витрати на людські ресурси.

Чи можете ви поділитися кейсом автоматизації сервісного бізнесу

У нас є кейс із автоматизації рекрутингу для компанії. Основна проблема полягала в рутинних і неструктурованих процесах обробки кандидатів. Деякі нюанси пропускалися, а деякі переоцінювалися. Ми автоматизували повний цикл рекрутингу: відбір анкет, персоналізоване листування, організація співбесід і перевірка технічних навичок.

Структура AI-агента для рекрутингу

Фільтрація кандидатів
Агент оцінює анкети за більш ніж 10 критеріями, включаючи технічний стек, досвід, рівень англійської мови та тип комунікації. Кожному кандидату присвоюється Trust Score (від 0 до 100), який залежить від відповідності критеріям.
Автоматизоване листування
Якщо кандидат проходить AI-перевірку, йому надсилається лист із посиланням на календар для призначення співбесіди. HR-команда отримує повідомлення про підтверджену зустріч із вибраними слотами часу.
Технічна оцінка
Агент аналізує резюме кандидата, задає 2–3 питання на основі його досвіду і оцінює відповіді. Якщо оцінка висока, кандидат запрошується на технічну співбесіду. Запис співбесіди аналізується, щоб оцінити чіткість відповідей і розкриття теми.
Валідація використання AI
Агент перевіряє, чи не використовував кандидат AI-сервіси для проходження співбесіди. Це дозволяє оцінити, як людина мислить і будує свою аргументацію.

Результати кейсу

Автоматизація рекрутингу дозволила скоротити час на обробку анкет і звільнити 4 IT-рекрутерів, що значно зменшило витрати компанії.

Який технологічний стек ви використовуєте у своїй діяльності?

Відповідь: Ми використовуємо різноманітні системи:

Платформи для автоматизації: N8N, Make.com, GoHighLevel.
AI-моделі: GPT, Gemini та інші.
Інструменти для комунікації та організації: Notion, Telegram, WhatsApp (боти).
Власний код для створення структурованих систем і софту.
Зовнішні сервіси допомагають із другорядними задачами, але основна розробка ведеться внутрішньо.

Якщо у компанії (онлайн чи офлайн) є бажання впровадити AI, але власник не є технічним спеціалістом, з чого почати? Замовляти аудит бізнес-процесів чи самостійно розбиратися?

Відповідь: Найефективніша стратегія — почати з аналізу рутинних процесів, які займають багато часу. Наприклад, подивіться на Excel-файли чи задачі, які повторюються 5–10 разів на день. Це ваші точки входу для автоматизації. Наймати консультантів дорого, і вони не завжди враховують специфіку вашого бізнесу. Краще самостійно визначити, де є рутина, і замінити її AI. AI не замінює людей, а звільняє їхній час для якіснішої роботи, що зараз особливо важливо для персоналізації та якості сервісу.

Які тренди в розвитку AI ви виділяєте на середньострокову перспективу (1–3 роки)?

Відповідь:

AI-агенти для виконання складних завдань
Агенти не лише відповідатимуть на питання, а й виконуватимуть структуровану роботу, здатну замінити цілі департаменти.
Voice-to-Action інтерфейси
Голосові системи, які запускають бізнес-логіку за командами, стануть популярними, особливо у продажах, де швидкість і персоналізація мають значення.
Простота запуску AI-рішень
Компаніям не доведеться мати великі команди розробників. Достатньо однієї людини, яка може автоматизувати процеси за допомогою готових інструментів.

Ми активно працюємо над цими напрямами, зокрема над голосовими системами для продажів, і бачимо великий потенціал у спрощенні автоматизації та впевнені, що компанії, які почнуть інтегрувати ці рішення вже зараз, отримають суттєву конкурентну перевагу.

‍

Хочете приєднатися до Business Match та познайомитися з Володимиром? Додаток об'єднує підприємців та експертів. Дізнатися більше → Business Match

‍

Розкажіть про кейс де ви впроваждували цілу ієрархію AI-агентів

Наша основна задача полягала в автоматизації внутрішніх процесів компанії, яка працює на ринку зеленої енергетики. Ринок зростає, попит на зелену енергетику дуже високий, але внутрішні процеси компанії були ручними, хаотичними і вразливими до різних чинників. Наша мета — не втратити жодного клієнта і мінімізувати час на першу відповідь. Наприклад, якщо клієнт заходить на сайт о 10 вечора, цікавиться продуктом, але не отримує відповіді, він може піти до конкурентів, які дадуть швидшу відповідь, навіть якщо їхній продукт не кращий. Ми створили систему з 9 AI-агентів, які комплексно закривають весь цикл продажів до моменту спілкування з клієнтом.

Структура AI-агентів

Router Agent
Цей агент визначає тип запиту від користувача і направляє його до відповідного агента. Він аналізує запит і вирішує, який агент найкраще підходить для його обробки.
Engagement Agent
Цей агент виконує первинний ресерч про клієнта, використовуючи дані, які клієнт залишив на сайті (наприклад, профіль LinkedIn чи Instagram). На основі цих даних і запиту клієнта формується персоналізоване повідомлення. Агент взаємодіє з базою даних компанії, щоб врахувати всі деталі та нюанси, які можуть допомогти закрити запит клієнта.
Follow-Up Agent
Якщо перша взаємодія з клієнтом не була успішною або клієнт не продовжив співпрацю, цей агент надсилає персоналізоване повідомлення через певний час (наприклад, через тиждень). У повідомленні згадуються попередні домовленості, уточнюється актуальність запиту і пропонується продовжити співпрацю. Цей процес повністю автоматизований і базується на стандартизованих шаблонах.
Lead Capture Agent
Цей агент перевіряє, чи є користувач у базі даних. Якщо клієнт новий, створюється контакт у CRM-системі. Це дозволяє відстежувати клієнтів, взаємодіяти з ними та сповіщати команду про появу нового ліда.
Re-Engagement Agent
Цей агент надсилає повідомлення клієнтам, з якими спілкування відбувалося раніше (наприклад, місяць тому), пропонуючи відновити співпрацю. Він аналізує цілі компанії та формує персоналізовані пропозиції для досягнення бізнес-цілей.
Customer Support Agent
Агент відповідає на питання, пов’язані з уже проданими продуктами, наприклад, щодо сонячних панелей. Більшість питань закриваються автоматично за допомогою AI. Якщо питання складне і потребує додаткових даних, агент може шукати інформацію в інтернеті або передавати запит людині для якісної відповіді.
General Agent
Цей агент відповідає на загальні питання про компанію, наприклад, чому вигідно інвестувати в сонячні панелі, які документи потрібні, де можна встановлювати обладнання тощо. Відповіді адаптовані до компанії та демонструють її експертність.
Appointment Setter Agent
Агент створює зустрічі з клієнтами, пропонуючи зручний час для онлайн-спілкування. Це дозволяє надати комплексне рішення щодо запиту клієнта.
Analytics Agent
Відстежує ефективність роботи інших агентів: кількість лідів, час відповіді, конверсії. Формує звіти для менеджерів.

Результати впровадження

Завдяки системі з 9 агентів кількість заявок зросла з 30 до понад 300 на місяць. Середній час обробки заявки скоротився з 10–15 годин до 3 хвилин. Раніше втрачалося понад 30% клієнтів, тепер цей показник значно нижчий. Кількість менеджерів залишилася незмінною (3 особи), але якість обслуговування суттєво покращилася, не збільшуючи витрати на людські ресурси.

Чи можете ви поділитися кейсом автоматизації сервісного бізнесу

У нас є кейс із автоматизації рекрутингу для компанії. Основна проблема полягала в рутинних і неструктурованих процесах обробки кандидатів. Деякі нюанси пропускалися, а деякі переоцінювалися. Ми автоматизували повний цикл рекрутингу: відбір анкет, персоналізоване листування, організація співбесід і перевірка технічних навичок.

Структура AI-агента для рекрутингу

Фільтрація кандидатів
Агент оцінює анкети за більш ніж 10 критеріями, включаючи технічний стек, досвід, рівень англійської мови та тип комунікації. Кожному кандидату присвоюється Trust Score (від 0 до 100), який залежить від відповідності критеріям.
Автоматизоване листування
Якщо кандидат проходить AI-перевірку, йому надсилається лист із посиланням на календар для призначення співбесіди. HR-команда отримує повідомлення про підтверджену зустріч із вибраними слотами часу.
Технічна оцінка
Агент аналізує резюме кандидата, задає 2–3 питання на основі його досвіду і оцінює відповіді. Якщо оцінка висока, кандидат запрошується на технічну співбесіду. Запис співбесіди аналізується, щоб оцінити чіткість відповідей і розкриття теми.
Валідація використання AI
Агент перевіряє, чи не використовував кандидат AI-сервіси для проходження співбесіди. Це дозволяє оцінити, як людина мислить і будує свою аргументацію.

Результати кейсу

Автоматизація рекрутингу дозволила скоротити час на обробку анкет і звільнити 4 IT-рекрутерів, що значно зменшило витрати компанії.

Який технологічний стек ви використовуєте у своїй діяльності?

Відповідь: Ми використовуємо різноманітні системи:

Платформи для автоматизації: N8N, Make.com, GoHighLevel.
AI-моделі: GPT, Gemini та інші.
Інструменти для комунікації та організації: Notion, Telegram, WhatsApp (боти).
Власний код для створення структурованих систем і софту.
Зовнішні сервіси допомагають із другорядними задачами, але основна розробка ведеться внутрішньо.

Якщо у компанії (онлайн чи офлайн) є бажання впровадити AI, але власник не є технічним спеціалістом, з чого почати? Замовляти аудит бізнес-процесів чи самостійно розбиратися?

Відповідь: Найефективніша стратегія — почати з аналізу рутинних процесів, які займають багато часу. Наприклад, подивіться на Excel-файли чи задачі, які повторюються 5–10 разів на день. Це ваші точки входу для автоматизації. Наймати консультантів дорого, і вони не завжди враховують специфіку вашого бізнесу. Краще самостійно визначити, де є рутина, і замінити її AI. AI не замінює людей, а звільняє їхній час для якіснішої роботи, що зараз особливо важливо для персоналізації та якості сервісу.

Які тренди в розвитку AI ви виділяєте на середньострокову перспективу (1–3 роки)?

Відповідь:

AI-агенти для виконання складних завдань
Агенти не лише відповідатимуть на питання, а й виконуватимуть структуровану роботу, здатну замінити цілі департаменти.
Voice-to-Action інтерфейси
Голосові системи, які запускають бізнес-логіку за командами, стануть популярними, особливо у продажах, де швидкість і персоналізація мають значення.
Простота запуску AI-рішень
Компаніям не доведеться мати великі команди розробників. Достатньо однієї людини, яка може автоматизувати процеси за допомогою готових інструментів.

Ми активно працюємо над цими напрямами, зокрема над голосовими системами для продажів, і бачимо великий потенціал у спрощенні автоматизації та впевнені, що компанії, які почнуть інтегрувати ці рішення вже зараз, отримають суттєву конкурентну перевагу.

‍

Хочете приєднатися до Business Match та познайомитися з Володимиром? Додаток об'єднує підприємців та експертів. Дізнатися більше → Business Match

‍

Володимир Юрченко. Весь цикл продажів закривають 9 AI-агентів

Розкажіть про кейс де ви впроваждували цілу ієрархію AI-агентів

Структура AI-агентів

Результати впровадження

Чи можете ви поділитися кейсом автоматизації сервісного бізнесу

Структура AI-агента для рекрутингу

Результати кейсу

Який технологічний стек ви використовуєте у своїй діяльності?

Які тренди в розвитку AI ви виділяєте на середньострокову перспективу (1–3 роки)?

Розкажіть про кейс де ви впроваждували цілу ієрархію AI-агентів

Структура AI-агентів

Результати впровадження

Чи можете ви поділитися кейсом автоматизації сервісного бізнесу

Структура AI-агента для рекрутингу

Результати кейсу

Який технологічний стек ви використовуєте у своїй діяльності?

Які тренди в розвитку AI ви виділяєте на середньострокову перспективу (1–3 роки)?

Розкажіть про кейс де ви впроваждували цілу ієрархію AI-агентів

Структура AI-агентів

Результати впровадження

Чи можете ви поділитися кейсом автоматизації сервісного бізнесу

Структура AI-агента для рекрутингу

Результати кейсу

Який технологічний стек ви використовуєте у своїй діяльності?

Які тренди в розвитку AI ви виділяєте на середньострокову перспективу (1–3 роки)?

Розкажіть про кейс де ви впроваждували цілу ієрархію AI-агентів

Структура AI-агентів

Результати впровадження

Чи можете ви поділитися кейсом автоматизації сервісного бізнесу

Структура AI-агента для рекрутингу

Результати кейсу

Який технологічний стек ви використовуєте у своїй діяльності?

Які тренди в розвитку AI ви виділяєте на середньострокову перспективу (1–3 роки)?

Щоб отримати доступ до всього матеріалу — підпишіться на AI Club.

99$/щомісяця

Інші статті

Створити обліковий запис