AI-автоматизация перестала быть экспериментом и стала рабочим инструментом. Но вокруг неё всё ещё много путаницы: кто-то ждёт магического результата за неделю, кто-то боится «сломать процессы», а кто-то вовсе не понимает, что означает внедрение AI-агента.
Разбираем спокойным языком:
как выглядит процесс внедрения AI-агента, какие этапы есть всегда, почему сроки могут отличаться и какие риски нужно учитывать заранее.
Что такое внедрение AI-агента
Внедрение — это не подключение одного файла или отправка бота в чат.
Это построение части бизнес-процесса, где AI выполняет конкретную функцию: отвечает клиентам, собирает данные, анализирует информацию или управляет операциями.
Чтобы агент был полезен, нужны:
— понятная задача,
— данные,
— правила работы,
— интеграции,
— тестирование,
— постепенное включение в процесс.
Эта структура отражена во внутренних регламентах разработки AI-агентов.
Этапы внедрения AI-агента
1. Исследование и брифинг
На этом этапе команда изучает:
— задачу бизнеса;
— текущий процесс;
— узкие места;
— требования к агенту;
— необходимые интеграции.
Если у клиента нет готового ТЗ — это нормально.
ТЗ формируется в процессе интервью — это стандартный подход, который помогает избежать ошибок и недопонимания.
Сколько длится: 3–7 дней.
2. Формирование технического задания и проектного плана
После интервью создаётся документ, в котором зафиксированы:
— роли агента,
— сценарии,
— исключения,
— внешние системы,
— архитектура решения,
— ограничения,
— критерии успеха (KPI).
TЗ — это основа предсказуемой разработки и страховка от «сделать не то, что клиент хотел».
Сколько длится: 3–5 дней.
3. Разработка AI-агента
Этот этап включает:
— настройку логики;
— создание структуры правил;
— интеграцию с CRM, таблицами, календарями или API;
— настройку базы знаний;
— подключение модели (LLM);
— создание вспомогательных модулей: проверочные AI-модули, буферы сообщений, вспомогательные инструменты.
Во внутренних документах подчёркивается, что для точных задач используется детерминированная логика, а для вариативных — комбинация LLM + правил.
Сколько длится: 2–4 недели.
4. Тестирование
Перед запуском агент проходит:
— сценарные тесты (по всем веткам диалога);
— проверку ошибок;
— моделирование исключений;
— тестирование интеграций;
— нагрузочные проверки.
По регламентам, тестируется каждый узел — это важно для стабильности работы.
Сколько длится: 5–10 дней.
5. Внедрение в рабочие процессы
Когда агент протестирован, его подключают к реальным каналам:
— WhatsApp,
— Telegram,
— Instagram,
— сайт,
— CRM,
— внутренние сервисы.
Этот этап может включать shadow-режим (параллельная работа с людьми), чтобы убедиться: агент принимает правильные решения.
Сколько длится: 3–7 дней.
6. Сдача, документация и обучение
После внедрения команда передаёт:
— инструкции;
— документацию;
— чек-листы;
— правила дальнейшего использования.
Этот этап помогает клиенту чувствовать контроль над системой и понимать, что происходит внутри.
Сколько длится: 1–3 дня.
7. Поддержка и дальнейшее развитие
Любой AI-агент — это живой инструмент. В реальной работе могут понадобиться:
— корректировки правил;
— доработка сценариев;
— расширение функционала;
— адаптация под новые продукты;
— работа с багами;
— обновление моделей;
— интеграция новых каналов.
Поддержка включает размещение, реакцию на инциденты, доработки и отчётность. Это описано в отдельном регламенте.
Какие сроки внедрения считать нормальными
Средние сроки MVP: 3–6 недель.
Полное внедрение: 6–10 недель.
На сроки влияют:
— сложность процесса;
— количество систем для интеграции;
— качество данных;
— скорость обратной связи;
— количество сценариев и исключений;
— необходимость в модульной архитектуре.
Самый частый риск — попытка «сделать всё сразу».
Лучший подход: маленький MVP → итерации → масштабирование.
Этот подход зафиксирован и в документах презентующей методологии.
Что влияет на стоимость внедрения
Стоимость формируется просто:
часы разработки × ставка специалиста.
Средние диапазоны выглядят так:
— небольшой агент (простые сценарии): 20–40 часов;
— агент со сложными интеграциями: 60–120 часов;
— система из нескольких агентов: 150+ часов.
Почему такой разброс?
AI-агент может быть как простым консультантом, так и частью распределённой системы с буферами сообщений, очередями, отдельными модулями проверки данных или аналитикой.
В корпоративных стандартах указано: минимальный вход — 20 часов. Всё ниже нерентабельно и технически рискованно.
Основные риски внедрения и как с ними справляются профессиональные команды
1. Несформулированная задача
Риск: агент делает не то, что нужно.
Решение: интервью, брифинг, ТЗ.
2. Сырой процесс у клиента
Риск: автоматизируется хаос.
Решение: анализ текущего процесса, MVP, постепенное разворачивание.
3. Неполные данные
Риск: агент не может принимать корректные решения.
Решение: проверочные модули, правила, резервные сценарии.
4. Ошибки в интеграциях
Риск: остановка работы.
Решение: тесты, бэкапы, мониторинг.
5. Отсутствие поддержки
Риск: агент «стареет», модели дрейфуют, правила устаревают.
Решение: регулярная поддержка по тарифам с реакцией до 24 часов.
Итог: внедрение AI-агента — это проект, а не кнопка
Хороший AI-агент:
— встраивается в процесс,
— работает по правилам,
— использует модель для гибкости,
— интегрирован с системами,
— протестирован на исключения,
— поддерживается и обновляется.
Это даёт предсказуемый и измеряемый эффект: меньше ручной работы, меньше ошибок, выше скорость.
Небольшое послесловие о подходе Uniwex
В Uniwex мы работаем по этой же структуре: исследование → ТЗ → разработка → тесты → внедрение → поддержка.
Используем гибридный подход: логика + код + LLM, и подключаем только те технологии, которые действительно нужны процессу.
Если вам нужно разобраться, какой объём внедрения подходит под ваш процесс, мы можем помочь оценить задачу и построить план внедрения.
