ПРО AI: ЛИЧНЫЙ ОПЫТ

Если от фразы «всем нужно внедрять нейросети» у вас уже дёргается глаз, понимаю. Весь год только это и слышим. Но игнорировать новую реальность тоже не получается. Расскажу, как мы применяем AI в Leadgid.

➥ РАЗРАБОТКА
AI помогает быстрее собирать прототипы и дорабатывать инструменты. Результат надо проверять, но выигрыш во времени существенный.

➥ ДАННЫЕ
У нас была развитая API-инфраструктура. На её базе мы быстро подняли собственный MCP-сервер в закрытом контуре: подключили AI к данным компании и дали сотрудникам возможность строить на них аналитику.

Больше всего удивили живые артефакты - интерактивные дашборды прямо в интерфейсе нейросети.
Описываешь задачу → получаешь рабочий вариант → проверяешь и дорабатываешь. Первый полезный дашборд появляется за час вместо нескольких дней.

Таблицы для KPI и процессов постепенно переехали туда. Но это промежуточный этап.

➥ АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЦЕНТР
Когда дашборд обкатан и доказал свою пользу, переносим его на сервер - в собственный аналитический центр. Там это отдельный инструмент: открывается в браузере, сам получает данные через API, работает с авторизацией и правами доступа. Ни интерфейс нейросети, ни VPN больше не нужны.

Схема простая:
Данные через MCP → живой дашборд → проверка в работе → аналитический центр → доступ команде.

Сам центр тоже создали наши сотрудники с помощью AI. И не только разработчики: подключился, например, коллега из партнёрского отдела, который с головой ушёл в эту тему. В очереди на перенос десятки инструментов: KPI, проработка партнёров, аналитика конкурсов и трафика.

➥ ЧТО ЭТО ДАЁТ НА ПРАКТИКЕ
Ежедневно у нас собирается большой объём данных по офферам и партнёрам. Новые инструменты помогают быстрее замечать просадки и точки роста.

▪︎ Аналитика просадок: сотрудник клиентского отдела собрал инструмент для отслеживания почасовых просадок по офферам - с гибкими фильтрами и исключениями. Раньше разбирать это было сложнее.
▪︎ Задачи из Jira: данные из Jira перенесли в кастомный инструмент для оценки задач, их стоимости и приоритетов. Отказались от сторонних платных решений в пользу своего, собранного product owner IT-отдела.
▪︎ Онбординг веб-мастеров: ответственный за направление сотрудник сам доработал старого бота на нейросетевых моделях по своим прошлым перепискам. Теперь бот сам ведёт диалог с новыми партнёрами под контролем человека. Готовим версию к масштабированию.

➥ КАК ПОДДЕРЖИВАТЬ
В каждом отделе нашлись свои AI-энтузиасты. Раз в две недели собираемся: показываем рабочие решения, обсуждаем новые возможности, делимся находками. Между встречами общаемся в чате.

Меня особенно радует то, что человек, который каждый день упирается в проблему, теперь может сам собрать инструмент для её решения, а потом довести его с коллегами до полноценного продукта.

Кстати, недавно мы закончили новый аналитический инструмент уже для партнёров - работать с ним можно будет прямо из Telegram-приложения. Об этом в следующем посте.

А у вас в компании нейросети уже вовсю внедряют, или вы из староверов, кто считает, что история временная и скоро сойдёт на нет? 🤔