Разборы · Статья: · Подкаст: · 1 ч 18 мин

Конвейер лидов на Perplexity и ИИ в продажах: что реально окупается, а что хайп

Разбор подкаста Action Plan с основателем интегратора amoCRM Rocket Red: как Perplexity по одному адресу сайта собирает досье на компанию, парсинг HeadHunter для поиска клиентов, цепочки холодных касаний, голосовые роботы, оценка рынка через deep research в трёх ИИ сразу и главный вывод — ИИ это множитель, а не магия.

ИИ Бизнес Маркетинг
Слушать подкаст

Как построить конвейер-лидов в Perplexity. Все промпты в видео | Константин Кузнецов

Action Plan · Николай Хлебинский (гость — Константин Кузнецов, Rocket Red) · 1 ч 18 мин
Главы выпуска — нажми, чтобы перейти к моменту 10
  1. 3:19 Два лагеря и зависимость от типа бизнеса Кому ИИ в продажах даёт эффект, а кому почти бесполезен: входящий поток, исходящие, работа с базой.
  2. 8:59 Три «вау»-сценария ИИ в продажах Чатботы под человека на входящих, голосовые ИИ-роботы и автоматический контроль качества.
  3. 11:11 Оценка рынка через deep research в трёх ИИ сразу Gemini 3 Pro, ChatGPT 5.2 и Perplexity считают рынок контроля качества продаж в России.
  4. 20:16 Принцип «хорошо/плохо»: почему контроль качества так популярен Нейросети нужны сценарии, где можно чётко задать эталон и просить разделять поток.
  5. 24:09 Perplexity как конвейер лидов Обученный раздел отдаёт по одному адресу сайта досье компании, ЛПР и поводы для захода.
  6. 29:07 Цепочки холодных касаний и боты в Telegram Готовые сообщения на день 1, 3, 6, 10, 14; почему закрывают на 15–20 касаниях, а не на 1–3.
  7. 42:42 Голосовые роботы: витрина против реальности Точность 0.8–0.9 на звено перемножается; разрыв 0.9 → 0.999 — это годы доработок.
  8. 49:05 Парсинг HeadHunter как поиск клиентов Вакансии со словом amoCRM = потенциальные клиенты: 10.9k вакансий, 1.3k контактов.
  9. 54:06 Три уровня зрелости и голосовой интерфейс к CRM Отстающие / стандарт отрасли / лидеры; прототип, где CRM отвечает голосом в Telegram.
  10. 1:10:39 ИИ как множитель и три слоя вокруг CRM Сначала клиентская база и автоматизированная CRM, и только потом ИИ; иначе умножишь бардак.

Коротко

Практичный разбор того, как ИИ уже работает в B2B-продажах: поиск и обогащение лидов через Perplexity, парсинг HeadHunter, голосовые роботы и контроль качества. Главная мысль — ИИ это множитель: умножит и порядок, и бардак, поэтому сначала база и процессы, потом нейросети.

Выжимка голосом

Самое ценное из разбора — за пару минут

0:00 2:00
Показать текст выжимки
Если коротко, это честный разбор того, как искусственный интеллект уже работает в продажах — без хайпа. Главный герой здесь Перплексити. В нём настраивают специальный обученный раздел, куда менеджер вставляет всего лишь адрес сайта компании и за минуту получает готовое досье: чем занимается бизнес, кто принимает решения и с чем к нему зайти. Раньше на такую разведку уходили часы. Рядом ещё несколько рабочих приёмов. Парсинг вакансий на ХедХантере превращает биржу труда в источник тёплых клиентов: если компания ищет менеджера со знанием системы продаж, значит, она готова к разговору. А цепочки холодных касаний помогают довести сделку, ведь закрывают её обычно на пятнадцати-двадцати касаниях, тогда как новички сдаются уже после трёх. Кому это полезнее всего. В первую очередь руководителям отделов продаж, предпринимателям и самим менеджерам. Но самое ценное здесь — два отрезвляющих вывода. Первый: голосовые роботы в демо выглядят волшебно, но точность каждого звена около восьмидесяти-девяноста процентов, и при перемножении по цепочке потери становятся огромными. Путь от девяноста процентов до почти идеала — это годы, а не выходные. Второй и главный: искусственный интеллект — это множитель. На выстроенных процессах он даёт кратный рост, а на бардаке умножает бардак. Поэтому сначала клиентская база и нормальная система продаж, и только потом нейросети сверху. Простой первый шаг, который можно сделать уже на этой неделе: возьмите расшифровку одного звонка, приложите свои стандарты и попросите Чат Джи-Пи-Ти оценить разговор. Ответ придёт меньше чем за минуту, и вы сразу почувствуете экономию времени. И напоследок взгляд под другим углом: контроль качества стоит воспринимать не как отдельный маленький продукт, а как разметку данных для следующей, более умной автоматизации.

Озвучено синтезом речи · голос alena

Объясни проще

Суть без жаргона

Простыми словами

Два специалиста по автоматизации продаж показывают, где ИИ уже реально помогает продавцам, а где это пока хайп. Главная фишка — обученный «раздел» в Perplexity, куда менеджер вставляет только адрес сайта компании и получает готовое досье: чем занимается бизнес, кто принимает решения, с чем к ним зайти. Плюс парсинг вакансий на HeadHunter для поиска клиентов, цепочки холодных сообщений, голосовые роботы и контроль качества звонков. Вывод простой: ИИ усиливает то, что уже есть, — если процессы в хаосе, ИИ умножит этот хаос.

Как ребёнку

Представь продавца, которому нужно узнать про сотни компаний: чем они занимаются, кто там главный, о чём с ними говорить. Раньше он сидел и собирал это руками неделями. А теперь он вставляет адрес сайта в умного помощника — и тот за минуту приносит целую папку с ответами. Но помощник не волшебный: если в компании бардак с записями о клиентах, помощник этот бардак только увеличит. Поэтому сначала наводят порядок, а уже потом подключают умного помощника.

Аналогия — «это как…»

ИИ в продажах — как мощный электроинструмент вместо ручной отвёртки. У хорошего мастера с ровными чертежами он ускоряет работу в разы. А если чертежи кривые, инструмент просто быстрее соберёт кривую мебель. Сам по себе он не делает работу хорошей — он умножает то, что уже есть.

Зачем это мне

Если ты продаёшь, нанимаешь или руководишь отделом продаж, тут показан реальный, а не рекламный срез: какие сценарии ИИ уже окупаются (обогащение лидов, контроль качества, голосовые роботы на массовых задачах), а какие пока ломаются на точности. И отдельно — как не выбросить деньги: оценивать рынок и идею до старта и не подключать ИI поверх неготовых процессов.

Для тех, кто в теме

Ключевое: обученный Perplexity Space, отдающий по одному URL структурированное досье компании + ЛПР + поводы для захода; парсинг HH по ключевику amoCRM как генератор лидов (10.9k вакансий, 1.3k контактов, 100+ лидов/день → ~10 в следующий этап); цепочки касаний (закрывают сделки на 15–20 касаниях против 1–3 у новичков); голосовые роботы с точностью 0.8–0.9 на звено — перемножение даёт обвал, разрыв 0.9 → 0.999 это годы; оценка рынка контроля качества через deep research в трёх системах сразу (~5 млрд ₽, порог входа низкий → не масштабируется); голосовой интерфейс к CRM. Рамка: ИИ как множитель и «третий слой» над клиентской базой и автоматизированной CRM.

Оценка выпуска

Чем выше — тем больше пользы на минуту

4.3

средняя из 5

Актуальность информации 4.5

Свежий и честный срез того, как ИИ реально устроен в B2B-продажах на начало 2026 года.

Содержательность 4.5

Плотно, с живыми демо, цифрами и конкретными сценариями — почти без воды.

Инновационность идей 3.5

Не прорыв, но сильная практическая рамка: «хорошо/плохо», множитель, три слоя, рынок как первый вопрос.

Применимость на практике 4.5

Почти всё можно повторить уже на следующей неделе: промпты, парсинг, анализ звонков, оценка рынка.

Кому будет полезно

Чем выше оценка — тем больше пользы для профессии. Разверни — почему.

Для руководителей отделов продаж 5 /5

Прямое попадание: три уровня зрелости отдела, контроль качества, цепочки касаний, голосовой доступ к аналитике CRM и понимание, где ИИ даёт эффект, а где нет.

Для предпринимателей и основателей 4.5 /5

Урок про оценку рынка до старта (порог входа, 5% доли, «не бизнес, а самозанятость») и рамка «ИИ — множитель» спасают от вложения лет в нежизнеспособную идею.

Для менеджеров по продажам 4 /5

Готовые приёмы: досье на компанию за минуту через Perplexity, цепочки холодных заходов, самоанализ звонка через ChatGPT — прямая экономия часов рутины.

Для маркетологов и лидгенов 4 /5

Парсинг HeadHunter по ключевику, перехват лидов по ICP, холодные рассылки и прогрев в Telegram — конкретные каналы добычи B2B-лидов.

Для продактов и интеграторов CRM 3.5 /5

Видно, какие ИИ-функции встраивают вендоры (amoCRM, Bitrix) и где предел точности; голосовой интерфейс к CRM как направление продукта.

Инсайты

Нажми, чтобы раскрыть — то, что меняет взгляд на тему

01 Нейросети нужен сценарий, где можно задать «хорошо» и «плохо» 20:16

Контроль качества популярен не случайно: есть стандарты и эталоны, значит, поток можно просить разделять по образцу (few-shot). Отсюда универсальный приём поиска применений ИИ: ищи задачу, где ты чётко определяешь хороший и плохой пример, — и нейросеть научится сортировать остальное.

02 Одного адреса сайта хватает, если промпт обучен заранее 24:29

Магия демо не в Perplexity, а в подготовленном разделе с настроенным промптом: менеджер вводит только URL и получает структурированное досье — сфера, бизнес-модель, ЛПР, поводы для захода. Ценность переносится из головы продавца в воспроизводимый промпт, который доступен всей команде по ссылке в карточке сделки.

03 Точность голосового робота перемножается по цепочке 44:19

Каждое звено (распознать, понять, решить, ответить) работает на уровне 0.8–0.9. Но 0.8 × 0.8 × 0.8 — это уже обвал на выходе. Поэтому красивое демо на главном экране и продакшен, к которому привязаны деньги людей, разделяет пропасть: путь от 0.9 до 0.999 — это годы, а не выходные.

04 Вакансия — это публичный сигнал о потребности клиента 49:05

Если компания ищет менеджера со знанием amoCRM, значит, она развивает продажи и CRM ей актуальна. Парсинг HeadHunter по такому ключевику превращает биржу труда в генератор тёплых B2B-лидов, а число вакансий по стране косвенно показывает размер клиента.

05 ИИ — это множитель, а не источник порядка 1:10:39

Лучшие внедрения ИИ были там, где сильные РОПы уже выстроили процессы, стандарты и sales kit. ИИ усиливает то, что есть: умножит и компетентную работу, и хаос. Поэтому ИИ — «третий слой» поверх клиентской базы и автоматизированной CRM, а не замена первым двум.

Ключевые цитаты

Сильные фразы из выпуска — нажми тайм-код, чтобы услышать в оригинале

«Искусственный интеллект обязательно заменит людей, которые не понимают, что это такое, не внедряют инструменты и саботируют, — теми, кто это делает.»
Николай Хлебинский Главный тезис о том, кого и кем заменит ИИ в продажах. 53:21
«Тебе достаточно ввести адрес сайта — и обученный раздел в Perplexity сразу собирает по компании всю информацию: сферу, бизнес-модель, клиентов.»
Константин Кузнецов Суть конвейера лидов на Perplexity. 24:29
«Менеджер-новичок делает один-три касания и сдаётся, а те, кто реально закрывает сделки, делают в районе пятнадцати-двадцати касаний.»
Николай Хлебинский Почему цепочки касаний так влияют на конверсию. 29:22
«0,9 мы вайб-кодим за выходные, а оставшиеся девятки после запятой — это годы доработок. Вот там лежит целая пропасть.»
Николай Хлебинский Про разрыв между демо и продакшеном у голосовых роботов. 46:58
«Эти технологии — множители. Если там бардак, он будет умножен на десять. Если сделана классная работа, эффект тоже умножится.»
Константин Кузнецов Финальный вывод подкаста. 1:11:27
«На рынок меньше десяти миллиардов не ходите. Думайте как инвестор: вы вкладываете туда не деньги, а свою жизнь и годы.»
Николай Хлебинский Зачем считать объём рынка до старта бизнеса. 41:50

Полезные советы

Что можно применить уже сегодня. Разверни совет — сколько займёт, что даст и что конкретно делать

1

Прогони запись звонка через ChatGPT со своими стандартами

15 минут Экономишь ~25 минут на каждом разборе и можешь проверять не 15 звонков в день, а сколько угодно

Возьми текстовую расшифровку звонка, приложи к ней внутренние стандарты, скрипты и отработку возражений и попроси оценить, как прошёл разговор. Ответ уровня 80–90% приходит меньше чем за минуту — там, где у тебя уходило бы минут 10 на звонок.

Что делать

  1. 1 Сделай расшифровку звонка (сервис записи встреч или транскрибация).
  2. 2 Собери в один файл свои стандарты звонка: этапы, скрипты, работу с возражениями.
  3. 3 Брось расшифровку и стандарты в ChatGPT с простым промптом «оцени, насколько хорошо прошёл звонок».
  4. 4 Используй вывод как черновик контроля качества, но решения о деньгах людей пока не привязывай.
2

Собери обученный раздел в Perplexity под досье компаний

вечер на настройку Сокращаешь сбор разведданных по клиенту с часов до минут и делаешь его одинаковым для всей команды

Настрой в Perplexity отдельный раздел с промптом, которому достаточно адреса сайта, чтобы вернуть сферу, бизнес-модель, ключевых лиц и поводы для захода. Дальше любой менеджер вставляет URL и получает готовую папку за минуту.

Что делать

  1. 1 Опиши в промпте, что именно нужно на выходе: сфера, бизнес-модель, клиенты, ЛПР, новости, поводы.
  2. 2 Прогони на 5–10 знакомых компаниях и докрути формулировки под нужный формат.
  3. 3 Сохрани результат в карточку сделки в CRM, чтобы следующий человек не собирал заново.
  4. 4 Помни: реальные контакты ЛПР всё равно придётся добывать отдельно — Perplexity даёт каркас, а не телефоны.
3

Превратите HeadHunter в источник B2B-лидов

день на настройку Поток тёплых лидов с понятным поводом для захода и косвенной оценкой размера клиента

Настройте сбор вакансий по ключевому слову, которое выдаёт вашего клиента (например, упоминание вашей системы в требованиях). Компании, которые ищут таких сотрудников, прямо сейчас развивают это направление — значит, открыты к разговору.

Что делать

  1. 1 Определи ключевик в вакансиях, который однозначно указывает на потребность в твоём продукте.
  2. 2 Настрой регулярный парсинг (в видео — каждые 15 минут через официальный API).
  3. 3 Смотри, сколько раз компания публиковала такие вакансии — это сигнал о её масштабе.
  4. 4 Выгружай в CRM и заходи холодным касанием с конкретным поводом.
4

Постройте цепочку касаний, а не одно сообщение

час Драматически выше конверсия в воронке за счёт системных, а не разовых касаний

Сделки закрывают на 15–20 касаниях, а новички сдаются после 1–3. Попроси ИИ расписать всю цепочку — день 1, 3, 6, 10, 14 — с разными форматами (текст, голосовое, повод), чтобы менеджер не выдумывал каждое сообщение сам.

Что делать

  1. 1 Опиши продукт, услугу, триггеры и целевую аудиторию для промпта.
  2. 2 Попроси сгенерировать последовательность касаний с датами и форматами.
  3. 3 Зашей напоминания в CRM или бота, чтобы касания не забывались.
  4. 4 Чередуй каналы и форматы — текст, голосовое, повод из новостей компании.
5

Считай объём рынка до того, как вложить в идею годы

полчаса Не потратишь годы жизни на нишу, где потолок — «самозанятость», а не бизнес

Перед запуском продукта оцени рынок через deep research — и лучше сразу в нескольких системах. Ориентир: на рынке меньше ~10 млрд ₽ при низком пороге входа тебе достанется доля, которой не хватит на устойчивый бизнес.

Что делать

  1. 1 Сформулируй запрос на честный объём рынка top-down (не считая снизу по числу сотрудников).
  2. 2 Запусти deep research параллельно в ChatGPT, Gemini и Perplexity и сравни оценки.
  3. 3 Прикинь свою реалистичную долю (~5%) и подели на 12 — хватит ли этого на компанию.
  4. 4 Не доверяй одной системе: инструменты быстро меняются, бери консенсус трёх.

Сценарии применения

Как разные люди применяют это на практике

Я как Руководитель отдела продаж

Проблема: Команда вроде «внедряет ИИ», но эффекта на выручку не видно, а время уходит на сложные схемы.

Хочу: Понять, какие сценарии реально дают результат, а какие — имитация бурной деятельности.

Поможет: Три уровня зрелости и список «стандартов отрасли» дают чёткую карту, что внедрять в первую очередь.

Я как Основатель ИИ-стартапа для продаж

Проблема: Хочется сделать «контроль качества на нейронке», но непонятно, бизнес это или самозанятость.

Хочу: Оценить рынок и порог входа до того, как вложить годы.

Поможет: Кейс оценки рынка через deep research и правило «5% доли / не меньше 10 млрд» спасают от ошибки.

Я как Менеджер по продажам

Проблема: На сбор информации о компании и придумывание холодных заходов уходит больше времени, чем на саму продажу.

Хочу: Автоматизировать рутину разведки и первых касаний.

Поможет: Promtы для Perplexity и цепочек касаний сокращают подготовку с часов до минут.

Я как Маркетолог по лидогенерации в B2B

Проблема: Классические каналы дорожают, а тёплых B2B-лидов мало.

Хочу: Найти нестандартные источники лидов с понятным поводом для контакта.

Поможет: Парсинг HeadHunter по ключевику и перехват по ICP — готовые механики добычи лидов.

Я как Предприниматель без выстроенных процессов

Проблема: Кажется, что ИИ всё исправит, если просто внедрить его поверх текущего хаоса.

Хочу: Понять, с чего начинать, чтобы не выбросить деньги.

Поможет: Рамка «ИИ — множитель» и «три слоя» объясняет: сначала база и процессы, потом нейросети.

Логика повествования

Как устроена логика выпуска — пройди по шагам

Предпосылка Пример Аргумент Вывод
  1. Предпосылка В продажах два лагеря — «игрушки» и «всех заменит» 3:19

    Истина зависит от типа бизнеса: входящий поток заявок, активные исходящие или работа с базой.

  2. Пример Есть три «вау»-сценария, которые уже дают эффект 8:59

    Чатботы под человека, голосовые роботы и автоматический контроль качества звонков.

  3. Аргумент Применять ИИ стоит там, где можно задать «хорошо» и «плохо» 20:16

    Few-shot: даёшь эталон и просишь разделять поток — отсюда и популярность контроля качества.

  4. Пример Конвейер лидов: Perplexity, парсинг HH и цепочки касаний 24:09

    Досье по адресу сайта, тёплые лиды из вакансий, готовые последовательности холодных заходов.

  5. Аргумент Но точность ограничена, а рынок надо считать заранее 42:42

    Голосовые роботы рушатся на перемножении точностей; нишу контроля качества рынок не тянет.

  6. Вывод ИИ — это третий слой и множитель, а не замена базе 1:10:39

    Сначала клиентская база и автоматизированная CRM; ИИ умножит и порядок, и бардак.

Подробный разбор

Полный разбор — разверни, если нужно глубже

Развернуть подробный разбор

Одна нить через весь разговор

Подкаст легко принять за набор разрозненных демо — Perplexity, голосовые роботы, парсинг HeadHunter, голосовой доступ к CRM. Но за ними одна линия: ИИ в продажах не заменяет продавца, а убирает рутину разведки и контроля, усиливая то, что уже выстроено. Поэтому первая линия — сбор досье, квалификация, цепочки касаний — автоматизируется первой: именно на неё уходит больше всего времени высококвалифицированного менеджера, и именно там легче всего задать «хорошо» и «плохо».

Почему это не про «внедрить ИИ везде»

Главная мысль выпуска — отрезвляющая. Голосовые роботы рушатся на перемножении точностей, рынок «ИИ для контроля качества» слишком мал для устойчивого бизнеса, а сам ИИ — лишь множитель: на выстроенных процессах он даёт кратный рост, на хаосе — кратный беспорядок. Отсюда практичный порядок действий: сначала клиентская база и автоматизированная CRM, потом — нейросети сверху. И два первых шага для тех, кто решил «дружить с технологиями»: привлечь внешнюю экспертизу (интегратора) или своими руками прогнать один звонок через ChatGPT со своими стандартами — чтобы почувствовать экономию времени на конкретной задаче.

Проверь себя

Ответь на вопросы, чтобы материал закрепился

Отвечено: 0 / 6 Верно: 0

  1. 1. В чём, по словам гостя, секрет «магии» Perplexity при сборе досье по одному адресу сайта?

  2. 2. Почему голосовой робот, идеальный в демо, часто проваливается в реальной работе?

  3. 3. Как в подкасте превращают HeadHunter в источник B2B-лидов?

  4. 4. Зачем считать объём рынка до запуска бизнеса, по логике ведущего?

  5. 5. Что значит метафора «ИИ — это множитель»?

  6. 6. Какие три слоя вокруг CRM описывает гость?

Словарь терминов

Понять незнакомое простым языком

Показать 8 терминов
ICP (Ideal Customer Profile)
Профиль идеального клиента — документ с гео, бизнес-характеристиками, болями и психографикой, по которому ищут и квалифицируют лиды.
Few-shot / fewshot-prompting
Приём, когда модели дают несколько примеров «хорошо» и «плохо», а она выделяет закономерность и сортирует по ней остальной поток.
Контроль качества (в продажах)
Прослушивание и оценка звонков и переписок по чек-листу/стандартам; нейросеть может отслушать 100% коммуникаций, а не выборку.
Голосовой робот
ИИ-агент, который звонит и разговаривает голосом, мимикрируя под человека (паузы, «эканье», даже синтезированные помехи на линии).
Цепочка касаний
Заранее спланированная последовательность контактов с клиентом (день 1, 3, 6, 10, 14) разными форматами; повышает конверсию против разовых заходов.
Deep research
Режим ИИ-систем (ChatGPT, Gemini, Perplexity), где модель сама ищет источники и собирает развёрнутый отчёт — например, оценку объёма рынка.
Перехват лидов по ICP
Технология, отбирающая под профиль идеального клиента посетителей сайтов или иные сигналы и добавляющая их в воронку.
Цифровой двойник
Полная цифровая модель процесса (на заводе — производства). В продажах роль двойника играет CRM: все коммуникации уже оцифрованы.

Критический взгляд

Объективно: с какими тезисами можно поспорить и что преувеличено

Спорно

Почти все цифры — со слов спикеров и одного интегратора

Эффективность парсинга HH, конверсия 100 лидов → 10, число касаний 15–20 даются по опыту участников без независимых данных. Это полезные ориентиры, но не отраслевые константы — проверяйте на своих числах.

Однобоко

«ИИ обязательно заменит тех, кто не внедряет»

Сильный, но односторонний тезис: он удобен спикерам, которые продают внедрение. В части ниш (мало сделок, длинные тендеры, личные отношения) преимущество от ИИ почти нулевое — это они и сами признают чуть раньше.

Упрощение

Оценка рынка тремя ИИ подана как почти готовый ответ

Deep research дал разброс от ~5 до ~50 млрд ₽ в зависимости от того, что считать рынком (только продажи или плюс кол-центры). Ведущий выбрал удобную цифру «на глаз». Это нормально для прикидки, но не строгий расчёт.

Преувеличение

Демо голосовых роботов — это витрина

Сами участники честно отмечают: на главный экран ставят лучшие примеры. Реальная точность в продакшене ниже, и они это подчёркивают — но восторженные звонки в ролике всё равно создают завышенное впечатление.

Однобоко

Серые приёмы поданы буднично

Покупка «прогретых» Telegram-аккаунтов для холодной рассылки — это обход правил платформы и риск банов и репутации. В видео это упомянуто как рабочий инструмент почти без оговорок про этику и легальность.

Взгляни иначе

Новый угол, смежные области и потенциал на стыке — пища для размышлений

Другой угол

Контроль качества — это разметка данных для следующей автоматизации

Если рынок «ИИ для контроля качества» сам по себе мал, то ценность не в нём, а в побочном продукте: размеченный поток «хорошо/плохо» — это готовый датасет, на котором можно строить скоринг сделок, обучение менеджеров и предсказание оттока. Контроль качества стоит рассматривать как точку входа, а не конечный продукт.

Смежная область

Та же логика «множителя» работает в любой профессии

Вывод «ИИ умножает порядок и хаос» выходит далеко за продажи. Юрист, врач, разработчик, преподаватель с выстроенными процессами и чек-листами получат от ИИ кратный рост, а тот, у кого всё в голове и на коленке, — кратный беспорядок. Это аргумент в пользу регламентов до автоматизации в любой сфере.

На стыке областей

Голосовой интерфейс к CRM — это смерть дашбордов

Прототип, где у CRM спрашивают голосом «какие продажи у менеджера за декабрь», намекает на стык разговорных агентов и корпоративных данных: вместо построения дашбордов руководитель просто допрашивает систему на естественном языке. На этом стыке вырастет целый класс «спроси свою компанию» продуктов поверх любых баз.

Похожие разборы

Разбор

Внедрение ИИ в бизнес по-русски: где закон, где здравый смысл, а где деньги на ветер

Архитектор ИИ-решений объясняет, почему загружать персданные клиентов в Claude или GPT — нарушение закона, и как строить ИИ-систему вокруг базы знаний (graph-RAG), а не вокруг конкретной модели. Главный вывод: ценность смещается от SaaS и самих LLM к доменной экспертизе, данным и управлению знаниями.

Читать → Разбор

Стратегия внедрения ИИ не из головы, а из чужих кейсбуков: метод консультанта O2Consulting

Консультант с 500 проектами объясняет, почему «накидать 50 агентов» и копировать чужие промты не работает, и показывает метод: стратегию внедрения ИИ не пишут с нуля, а собирают, обогащая модель готовыми отраслевыми кейсбуками, сотней чужих стратегий и контекстом своей компании. Главный вывод — будущее не в чужих агентах, а в собственном «цифровом мозге» на графовой модели знаний, где LLM лишь надстройка.

Читать → Разбор

Кого ИИ заменит первым — и как стать тем, кто на этом зарабатывает

ИИ заменяет не профессии, а людей, которые делают линейную повторяющуюся работу и сами отказываются им пользоваться. Чтобы остаться конкурентоспособным, нужно стать оператором-«мультипликатором»: освоить нейросети как навык, прокачать мышление и умение принимать решения.

Читать → Разбор

AI-агенты, работающие 24/7: как собрать автоматизацию без кода на Base44 Superagents

Видео показывает, как на платформе Base44 Superagents собрать связку агентов, которые сами ищут новости, пишут скрипты и шлют их на почту по расписанию — описывая всё обычным текстом, без программирования. Главная идея — не один гигантский промпт, а конвейер из узких агентов с ролями, выполняющийся 24/7 в облаке.

Читать →
← Все разборы Слушать подкаст-источник