8 ИИ-агентов автоматизации процессов в сети пиццерий
Внутри компании незаметно накапливается ручной хаос: процессы хаотично существуют по письмам и таблицам, задачи теряются на стыках команд, ошибки обнаруживаются уже на согласованиях, а управленцы тонут в уточнениях и контроле вместо того, чтобы двигать бизнес вперёд.
Мы решили эту боль комплексно — выстроили единую экосистему ИИ-агентов. Внедряли поэтапно, но результат работает как цельная система: меньше рутины и ошибок, меньше «провалов» между отделами, ниже нагрузка на руководителей и больше прозрачности и предсказуемости в ежедневных процессах.
О проекте
«Пицца Сургут» — региональная сеть ресторанов с распределённой структурой: несколько юридических лиц, десятки сотрудников, высокая операционная нагрузка и большой объём ежедневных рутинных операций — от обработки документов и рекрутинга до финансового контроля и внутренней поддержки.
Подходит для:
HoReCa / Сети ресторанов / Ритейл и франчайзинговые сети / Малый и средний бизнес / Юридические отделы / HR / Команды техподдержки
Возможности
-
Интеллектуальная автоматизация документооборота
Единая обработка входящих бухгалтерских и юридических документов из разных источников и юрлиц: OCR, классификация, извлечение реквизитов, стандартизация и архивирование без ручной сортировки.
-
Централизованный и масштабируемый рекрутинг
Автоматический сбор и обработка откликов из чатов, сайтов и job-платформ с формированием единой базы кандидатов, гибкими фильтрами и возможностью повторного отбора.
-
Управление знаниями и коммуникациями через ИИ
Суммаризация рабочих чатов, фильтрация шума, автоформирование управленческих сводок и ИИ-ответы сотрудникам на основе единой базы знаний.
-
Автоматизация финансового контроля и сверок
Ежедневная сверка выручки между ОФД и банками с учётом комиссий, выявлением расхождений и формированием прозрачной отчётности.
-
ИИ-первая линия поддержки и внутренних сервисов
Обработка типовых запросов сотрудников и пользователей через ИИ-агента с маршрутизацией сложных кейсов и сохранением истории обращений.
-
Проактивный мониторинг регуляторных изменений
Автоматический сбор и фильтрация юридически значимых изменений законодательства с отраслевой логикой и регулярными дайджестами для менеджмента.
-
Единая ИИ-экосистема вместо разрозненных автоматизаций
Система, где все ИИ-решения работают по единым принципам, интегрируются друг с другом и масштабируются по мере роста бизнеса.
Цель
Внедрить масштабируемую ИИ-платформу для комплексной автоматизации ключевых операционных и административных процессов компании.
Задачи
- Сократить ручной труд сотрудников в операционных и административных процессах.
- Исключить ошибки, связанные с человеческим фактором.
- Ускорить работу бухгалтерии, HR и руководителей.
- Централизовать данные и отчётность.
Что сделали
В рамках одного проекта реализовали 8 ИИ-модулей, которые:
● автоматизируют документооборот (OCR, классификация, извлечение реквизитов и архивирование)
● собирают и обрабатывают отклики кандидатов из Telegram, сайта, hh.ru и Avito в единую базу с фильтрацией и статусами
● суммаризируют рабочие чаты и формируют структурированные отчёты для руководителей
● твечают сотрудникам на типовые вопросы на основе базы знаний
● автоматизируют ежедневную сверку выручки между ОФД и банками с выявлением расхождений
● закрывают первую линию поддержки через ИИ-бота с маршрутизацией сложных обращений и мониторят юридические изменения, формируя отраслевой дайджест
Этапы проекта
#1 ИИ-агент автоматизации документооборота
-
На первом этапе проекта мы автоматизировали обработку входящих бухгалтерских и юридических документов, поступающих от разных юридических лиц.
-
AI-агент взял на себя весь первичный документооборот: он отслеживает поступление файлов в буферных папках на облачном диске, приводит документы к единому формату, выполняет OCR и классификацию (УПД, счета, акты, договоры и другие типы), извлекает ключевые реквизиты — контрагента, дату, сумму — и автоматически переименовывает файлы по заданному шаблону.
-
После обработки документы без участия человека раскладываются по архивным директориям, что существенно экономит время отдела бухгалтерии.
#2 ИИ-чат-бот для обработки резюме из чатов
-
Далее мы убрали ручной перенос анкет кандидатов из Telegram и с сайта в таблицы. Для этого внедрили Telegram-бота, который анализирует сообщения сразу в нескольких чатах, распознаёт анкеты кандидатов среди обычной переписки и автоматически извлекает информацию о кандидате.
-
Затем бот формирует структурированные строки в таблице, фиксируя статус «новый», дату поступления и инициатора отправки.
#3 ИИ-агент суммаризации рабочих чатов
-
Мы снизили потери информации в рабочих Telegram-чатах и сделали коммуникации управляемыми. Для этого внедрили ИИ-агента, который ежедневно собирает все сообщения из рабочих чатов, отсекает флуд и нерелевантный контент и формирует структурированное саммари по заранее утверждённому шаблону.
-
Готовый отчёт агент автоматически отправляет руководителям в личные сообщения, а при необходимости позволяет запросить сводку вручную.
#4 ИИ-бот автоответов сотрудникам
-
Далее мы уменьшили поток однотипных вопросов к руководителям и администраторам, чтобы освободить их время для управленческих задач.
-
Для этого внедрили ещё одного Telegram-бота, который анализирует вопросы сотрудников в чатах, сопоставляет их с базой знаний и автоматически отвечает, прикладывая ссылки на нужные документы и регламенты.
-
База знаний при этом остаётся простой в поддержке: она редактируется в Google Sheets, поэтому актуализировать информацию можно без разработки.
#5 ИИ-система автоматизации рекрутинга
-
Мы автоматизировали обработку откликов с hh.ru и Avito, чтобы ускорить найм и убрать ручную рутину на первичном отборе.
-
Система автоматически забирает отклики по API, извлекает расширенный набор данных по кандидатам и сохраняет их в единую таблицу без дублей.
-
Далее применяются гибкие правила фильтрации из конфигурационного файла: система подсвечивает релевантных кандидатов и перепроверяет всех уже собранных кандидатов по новым условиям, без повторного сбора откликов и ручного просмотра базы заново.
#6 ИИ-система сверки выручки («Контур ОФД» ↔ банки)
-
На этом этапе мы полностью автоматизировали ежедневную сверку выручки, чтобы убрать ручные проверки и снизить финансовые риски.
-
Система автоматически получает данные из «Контур ОФД» и «подтягивает» поступления из банков по API («Сбербанк», ВТБ, «Т-Банк», «Альфа-Банк»), учитывая банковские комиссии.
-
Далее она сопоставляет источники, выявляет расхождения — например, чеки без поступлений или поступления без чеков — и формирует понятный отчёт в Google Sheets.
-
Процесс запускается по расписанию без участия сотрудников и остаётся прозрачным на всех этапах.
#7 ИИ-агент первой линии технической поддержки
-
Мы автоматизировали первую линию поддержки, чтобы пользователи быстрее получали ответы, а команда саппорта не тратила время на типовые запросы.
-
Задачу решили через Telegram-бота, который принимает обращения, ищет релевантные ответы в базе знаний и сразу возвращает их пользователю.
-
Если подходящего ответа нет, бот автоматически маршрутизирует запрос в Service Desk или профильный чат поддержки, при этом фиксирует данные пользователя и сохраняет историю обращений.
#8 ИИ-агент мониторинга юридических изменений
-
Автоматизировали мониторинг законодательных изменений, чтобы компания оперативно получала только то, что действительно влияет на бизнес, без ручного отслеживания новостей.
-
Мы внедрили ИИ-агента, который еженедельно просматривает официальные источники, фильтрует материалы по отраслевым критериям и формирует юридически значимый дайджест — без «шума» и нерелевантных публикаций.
-
Готовая сводка автоматически публикуется в Telegram-канале, дополнительно агент подтягивает ключевую ставку ЦБ и данные по ИПЦ.
#9 Создание масштабируемой архитектуры для дальнейшего развития
-
Мы построили масштабируемую архитектуру на базе нашей собственной low-code платформы ОСМИ ИИ, которая позволяет и дальше без «переписывания с нуля» собирать и запускать новых ИИ-агентов по мере появления задач.
-
Все внедрённые агенты изначально спроектированы с возможностью расширения каналов и точек входа: поддерживается подключение дополнительных чатов, а также интеграция с личными кабинетами Avito и HeadHunter.
Stack
| Слой / Компонент | Инструменты и сервисы |
|---|---|
| Логика LLM-приложения и low-code оркестрация |
ОСМИ ИИ — low-code платформа
|
| Логика агентов |
LangChain
|
| LLM-модель |
ChatGPT 4.1
|
| Каналы взаимодействия |
Telegram Bot API
|
| Хранилище данных и документы |
Google Drive
Google Sheets
|
| Интеграции и API-автоматизация |
Albato
|
| Логирование и мониторинг |
Логирование и мониторинг
|
Результаты и аналитика
| РЕЗУЛЬТАТЫ | |
|---|---|
| Внедрена единая ИИ-экосистема для ключевых бизнес-процессов | |
| Существенно снижена операционная нагрузка на сотрудников | |
| Повышена прозрачность и управляемость бизнеса |
Со стороны OSMI IT проект вели
АД
Анастасия Дермичева
CBDO OSMI IT
инициирование проекта, координация коммуникаций с заказчиком
АШ
Артём Ш.
Менеджер проекта
контролировал работу команды, сроки и качество
ДН
Денис Нагаев
CTO OSMI IT
обеспечивал и контролировал технические / архитектурные решения и реализацию
ЭМ
Элмурат М.
ML разработчик
ПЧ
Павел Ч.
Back-end разработчик
ВК
Владимир К.
DevOps-инженер
АК
Алиса К.
QA-инженер
Отзывы клиента
Команда ОСМИ ИТ помогли нам автоматизировать рутинные процессы, минимизировав ручную работу и возможность фокусироваться на более важные задачи
«До внедрения ИИ агентов операционному отделу приходилось вручную перебирать документы: открывать, записывать нужную информацию, переименовывать эти документы, каждый раз фиксировать важные задачи и информацию с множества групповых чатов, вручную разбирать в день по 100 откликов на площадках. Бывает в день по 100-200 документов, по 5-10 задач из 6-7 групп и все это среди сотни сообщений, разбор откликов и отбор релевантных кандидатов занимало по несколько часов. Команда ОСМИ ИТ проанализировали процесс, взвесили все за и против, разработали ряд агентов, которые на основе ИИ обрабатывали документы, составляли саммари и выделяли важные детали среди сотни сообщений, искали релевантных кандидатов среди несколько сотен откликов. Если раньше на такое количество документов уходило по 6-7 часов, агент это все делает за 30 минут. Саммаризация освободило время управленцев от постоянного чтения этих групп. Автоматизация рекрутинга теперь позволяет в течение пару минут найти нужного кандидата по указанным критериям.»