Проектируем бизнес процесс внедрения ИИ - Урок №6

В прошлом уроке мы подробно разобрали, как устроена архитектура автоматизации с ИИ — от API до нейросетей. Теперь пришло время перейти к следующему этапу: проектированию бизнес-процесса.

Представьте себе, что вы строите дом. Архитектура — это чертёж и инженерные расчёты. А бизнес-процесс — это как этот дом будет использоваться: где поставить мебель, кто заходит через какую дверь и что делает в каждой комнате.

Нужно заранее продумать, по какому сценарию всё будет работать: кто инициирует процесс, какие данные проходят через систему, кто принимает решения, и как реагировать на сбои.

Разберём каждый шаг этого проектирования подробно.

Каждая автоматизация должна иметь отправную точку. Это событие, которое запускает всю цепочку: кто-то открыл дверь, заиграл колокольчик, и процесс пошёл.


В автоматизации — это может быть:

• Новая заявка на сайте
• Сделка в CRM
• Пришедшее письмо
• Звонок клиента
• Новая строка в Google Таблице
• Загрузка файла в облако

Эта точка задаёт всю логику — если не зафиксировать старт, автоматизация будет висеть в воздухе. Поэтому задаём себе прямой вопрос: что должно произойти, чтобы цепочка началась?

Теперь, когда мы знаем, где старт, важно понять — а что прилетает в момент запуска? Это как знать, какие ингредиенты лежат на столе, прежде чем готовить ужин.
Входные данные — это то, что приходит в момент события. Например:

• Имя клиента
• Телефон
• Содержание письма
• Тематика запроса
• Продукт, который выбрал клиент

В зависимости от источника — это могут быть поля из CRM, строки из таблицы, содержимое письма. Важно заранее понять:

• Какие поля приходят стабильно
• Что может быть пустым
• Что критично для работы

Если вы работаете с внешними системами — обязательно загляните в их документацию по API. Там всегда есть раздел, где описано, какие данные можно получить и как они называются.

Пример. В Триаде после звонка мы вытягиваем из Битрикс

• ccылку на сделку;
• название компании, которая позвонила;
• поле с указанием ответственного менеджера, который принял звонок;

Из системы телефонии UIS мы вытягиваем саму запись разговора.

Вот мы с вами определили точку входа и описали, какие данные поступают в систему. Отлично. Теперь возникает главный вопрос: а что с этими данными дальше делать?

Представьте: вы получили заявку от клиента. Или письмо с сайта. Или новая строка появилась в таблице. Само по себе это — просто факт. Но сценарий — это то, как мы этот факт превращаем в действие. Как мы от точки А дойдём до результата — автоматически, быстро и без лишней суеты.

И вот тут начинается самое интересное. Я это называю проектированием маршрута. Мы как шеф-повар: ингредиенты у нас есть, теперь надо решить, в какой последовательности их использовать. Где обжарить, где взбить, где дать постоять 15 минут, а где сразу выдать горячим на стол.

Пример из жизни:
Допустим, к вам на сайт приходит заявка. Клиент интересуется двумя услугами: "пожарная безопасность" и "обучение по охране труда". У вас два менеджера: один отвечает за пожарку, другой — за обучение. И вы хотите, чтобы:

• Если услуга = "пожарная безопасность" — заявка уходит Ивану
• Если услуга = "обучение" — отправляется Светлане
• Если услуга = не определена — нейросеть анализирует текст заявки и определяет, что имел в виду клиент
• Если нейросеть выдала результат с низкой уверенностью — заявка уходит на ручную модерацию и создаётся задача в Битрикс.

Вот это и есть логика маршрута. Цепочка событий. Как домино, где каждый следующий шаг зависит от предыдущего. Только у нас не фишки падают, а решаются бизнес задачи.

Вопросы, которые важно себе задать:

Нужно ли деление на «если — то»?
Например, если город = Москва — запускаем одну ветку, если другой — другую. Это называется условная логика, и она очень важна.

Где встраивается ИИ?
На каком этапе нужна нейросеть? В начале — чтобы понять текст? В середине — чтобы сгенерировать ответ? Или в конце — чтобы оценить результат?

Что происходит после анализа?
Допустим, ИИ проанализировал письмо. А дальше что? Куда отправляется результат? Кто его видит? Как реагирует система?
Есть ли ручные действия?

Например, может ли человек вмешаться в цепочку: одобрить, изменить, перезапустить? Иногда лучше не автоматизировать 100%, а оставить точку контроля.

Вот несколько часто используемых блоков, которые вы можете комбинировать:
Если требуется - заложите их на этапе проектирования вашего бизнес процесса.

Важно помнить!
Мы можем соединять разные нейросети
Например, одна - расшифровывает звонок, другая - оценивает работу менеджера по бальной системе, третья - дает рекомендации.

Или как в примере ниже, где одна нейросеть пишет статью, другая редактирует.

Вот мы и добрались до самого волшебного (и коварного) места в проектировании автоматизации с ИИ — промпта.
Если весь ваш бизнес-процесс — это как швейцарские часы, то промпт — это пружина, которая всё запускает. Можно выстроить шикарный сценарий, подключить CRM, передать все данные... но если вы не объяснили ИИ, что от него нужно — получите ахинею на выходе.

Это как бариста, которому вы говорите: «Сделай мне что-нибудь вкусное». А он приносит томатный сок с кофе и льдом. Вроде старался, но вкус… на любителя.
Так вот. Промпт — это чёткая команда, инструкция, сценарий поведения, задача и контекст в одном сообщении. Он объясняет нейросети:
— кто она такая,
— какую роль сейчас играет,
— какие данные получает,
— и как должен выглядеть итог.

Допустим, вы делаете автоматизацию, где ИИ должен писать письма клиентам.
Вот пример рабочего промпта:

«Ты — опытный маркетолог. Твоя задача: на основе описания заявки клиента составить письмо, которое заинтересует его в покупке. Стиль — дружелюбный и деловой. Не используй больше 200 слов. Сделай чёткий CTA в конце. Вот данные: {{название_услуги}}, {{описание_проблемы}}, {{имя_клиента}}.»

Что здесь происходит?

• Роль задана (маркетолог)
• Цель понятна (написать продающее письмо)
• Ограничения заданы (до 200 слов, деловой стиль)
• Данные вставляются динамически (переменные из CRM). Те в квадратных скобках у меня указаны данные, которые N8N забрал из API (например, из CRM системы) и которые теперь нейросеть должна обработать (вот почему шаг 1 и шаг 2 были так важны).

И да! Тому как писать промпт - мы посвятим один из следующих уроков. Не переживаем.


Куда вставляется промпт?
В зависимости от платформы (n8n или Make) вы вставляете промпт в специальное поле — обычно это называется Body, Prompt, Request или Messages.

Пример:
В Триаде в процессе прослушки звонков после расшифровки нейросеть анализирует звонки. Для этого мы применили вот такой промпт.

Ты — эксперт по продажам в B2B сегменте, специализирующийся на оценке эффективности работы менеджеров. Твоя задача — проанализировать предоставленную расшифровку звонка и оценить работу менеджера по продажам по 10-бальной шкале, где:
1 – менеджер полностью слил сделку,
10 – менеджер великолепно справился и шикарно сработал.

При этом необходимо:
- Оценить, насколько качественно менеджер выявил потребности клиента.
- Проанализировать, насколько убедительно и детально была представлена информация о продукте/услуге.
- Оценить работу с возражениями и общее умение управлять разговором.
- Выявить допущенные ошибки, а также положительные моменты.
- Дать краткое обоснование выставленной оценки.

Вот расшифровка: {{описание_проблемы}},

Автоматизация — это не сериал без финальной серии. У неё обязательно должен быть логичный, ощутимый результат. То, ради чего вообще всё запускалось.
Мы можем собрать данные, прогнать их через нейросеть, обработать по всем правилам... но если результат не попадёт туда, где его ждут — всё бессмысленно. Это как повар, который приготовил шикарный ужин, но так и не вынес его в зал - а выкинул.

Все несчастны и голодные клиенты, и владелец (потратившийся на продукты) и сам повар.

Что я называю «выходным действием»?Это может быть:

• Отправка письма клиенту
• Сохранение отчёта в Google Таблице
• Создание или изменение карточки в CRM
• Отправка уведомления в Telegram
• Сбор данных в Excel
• Или даже запуск нового процесса (например, отправить всё это в маркетинг или на доработку)

Что нужно решить на этом этапе?
Где окажется финальный результат?
Например, в конкретной таблице, в письме, в Битриксе, в Notion — где угодно.
Кто его должен увидеть?
Руководитель отдела? Менеджер? Клиент? Или вы сами?
Что происходит потом?
Это финал? Или следующий шаг запускает новый процесс? Например, отправили КП → ждали ответа → если тишина — автоматическая напоминалка.

Вот представьте: вы построили идеальную цепочку. Данные пришли, ИИ всё проанализировал, ответ готов… но вдруг — бах. GPT не отвечает. Или пришла пустая заявка. Или CRM выдала тайм-аут. И вот тут важна не паника, а заранее продуманная стратегия.
Это как в бизнесе: у хорошей команды всегда есть план Б, С и даже D. То же самое нужно заложить и в автоматизацию.

Задайте себе простые, но важные вопросы:

• Что делать, если API не ответил? Например, повторить попытку через 5 минут. Или сохранить заявку в отдельный список на доработку.
• Что делать, если нейросеть сгенерировала мусор или не сработала вовсе? Может быть, в промпте ошибка? Может быть, токены закончились? Нужно предусмотреть проверку.
• Куда и кому отправлять уведомление об ошибке? Здесь хорошо работают Slack, Telegram, почта. Главное — чтобы об этом узнал не клиент, а вы.
• Нужно ли создавать альтернативную ветку? Например: если что-то пошло не так, мы отправляем данные в Notion с пометкой “Обработка вручную”.

Чтобы материал не остался просто «в голове», а превратился в конкретные действия — самое время сделать первый шаг к своей собственной системе на базе ИИ. Причём без запуска n8n или make.com— только проектирование. То есть рисуем, думаем, уточняем. Как архитектор перед стройкой.
Ваша задача — взять одну реальную задачу из вашего бизнеса (например, первичная заявка с сайта, отчёт о звонке, генерация КП, обработка e-mail, запись звонка в CRM и т.д.) и спроектировать её автоматизацию с помощью нейросети и платформы n8n или Make.

Важно: сейчас не подключаем ничего, — просто проектируем. Мы учимся думать как автоматизаторы. Реализация будет позже.

Что включить в проект?

Шаг 1. Определить точку входа
Напишите, что запускает процесс. Это может быть заявка с сайта, письмо, звонок, новая строка в таблице, изменение поля в CRM. Опишите это событие как можно конкретнее.

Шаг 2. Описать входные данные
Перечислите, какие данные приходят вместе с событием. Фамилия? Номер телефона? Текст запроса? Тема звонка? Какие поля обязательны?

Шаг 3. Построить маршрут — как пойдут данные
Теперь — вся логика шаг за шагом. Где ответвления, где условия, где запускается ИИ? Какие блоки идут последовательно, какие — параллельно? Где пауза, а где проверка?

Шаг 4. Придумать промпт (команду для ИИ)
Сформулируйте, что делает нейросеть, какой промпт будет отправлен, и какой результат вы ожидаете.

Шаг 5. Определить финальное действие
Опишите, куда должен прийти результат. Это может быть CRM, таблица, Telegram, e-mail, PDF-документ или что-то ещё. И кто должен это увидеть.

Шаг 6. Обработка ошибок
Опишите, что делать в случае ошибки. Что, если GPT не ответил? Что, если пришёл пустой промпт? Куда писать ошибку, как уведомлять?

Как оформить?

Вариант 1 — Визуальная схема (для тех, кто любит блоки и стрелки)
Сделайте схему в Miro, Figma, Whimsical или любом другом конструкторе. Один блок — одно действие. Стрелка — это передача данных. Это поможет визуализировать маршрут данных, включая все 6 шагов.

Вариант 2 — Таблица (для тех, кто любит порядок)
Сделайте таблицу в Google Sheets или Excel. Добавьте такие колонки: