Как выбрать AI-решение для вашего бизнеса
Не все AI-инструменты одинаково полезны. Чат-бот не заменит RAG-систему для работы с документами, а голосовой ассистент бессмысленен без входящих звонков. Выбор решения зависит от конкретной боли бизнеса, а не от хайпа вокруг технологий.
В этом гайде разберём:
- Какую задачу решает каждый тип AI
- Когда не стоит внедрять то или иное решение
- Реальные примеры из нашей практики
- Как посчитать окупаемость до старта проекта
Матрица выбора: какое AI-решение вам нужно
| Ваша проблема | Решение | Стоимость | Срок внедрения |
|---|---|---|---|
| Клиенты ждут ответа в мессенджерах часами | Чат-бот | от 250 000₽ | от 20 дней |
| Сотрудники тратят часы на поиск информации в документах | RAG-система | от 350 000₽ | от 25 дней |
| Нужен обзвон базы или приём звонков 24/7 | Голосовой ассистент | от 450 000₽ | от 30 дней |
| AI должен работать с данными из CRM/1С/базы | MCP-сервер | от 100 000₽ | от 14 дней |
| Все вышеперечисленное | Комплексное решение | индивидуально | от 30 дней |
Подробное сравнение AI-решений
Чат-боты: когда нужны и когда бессмысленны
Идеальный кандидат:
- 50+ обращений в день в мессенджеры (Telegram, WhatsApp, VK)
- 60-80% вопросов повторяются («Какие цены?», «Как заказать?», «Где вы находитесь?»)
- Операторы перегружены, клиенты ждут ответа часами
Не подойдёт если:
- Менее 20 обращений в день — не окупится
- Каждый вопрос уникальный и требует индивидуального решения
- Клиенты предпочитают живое общение и готовы ждать
Что умеет чат-бот:
- Отвечать на FAQ за 5-10 секунд
- Собирать заявки и создавать сделки в CRM
- Принимать оплату через Telegram Pay, ЮKassa
- Записывать на услуги, бронировать время
- Переводить на оператора сложные кейсы
RAG-системы: когда нужны базы знаний
Идеальный кандидат:
- Большой объём документации (100+ документов, регламенты, инструкции)
- Сотрудники тратят 1-2 часа в день на поиск информации
- Высокая текучка кадров — новички долго входят в курс дела
Не подойдёт если:
- Документов мало (< 50 страниц) — обычный поиск справится
- Информация быстро устаревает и не обновляется централизованно
- Команда маленькая и все «держат всё в голове»
Что умеет RAG:
- Искать ответы по смыслу, а не по ключевым словам
- Работать с PDF, Word, Confluence, Notion, Google Docs
- Давать точные ответы со ссылкой на источник
- Отвечать на вопросы в чате как «умный эксперт»
Голосовые ассистенты: автоматизация звонков
Идеальный кандидат:
- 100+ исходящих или входящих звонков в день
- Рутинные сценарии: подтверждение записи, первичный обзвон, сбор NPS
- Колл-центр — значительная статья расходов
Не подойдёт если:
- Менее 50 звонков в день — не окупится
- Сложные переговоры, требующие эмпатии и импровизации
- Клиенты крайне негативно относятся к «роботам»
Что умеет голосовой AI:
- Звонить по базе с естественным голосом
- Принимать входящие и записывать на услуги
- Квалифицировать лиды перед передачей менеджеру
- Работать 24/7, обрабатывать 100+ звонков в час
Примеры внедрения из нашей практики
Кейс 1: Медицинская клиника — чат-бот + голосовой ассистент
Проблема: 200+ звонков в день, операторы не успевают, 30% клиентов «отваливаются» не дождавшись ответа.
Решение:
- Чат-бот в Telegram для записи на приём и ответов на FAQ
- Голосовой ассистент для подтверждения записей за день до визита
Результат:
- Количество пропущенных звонков: 30% → 5%
- Нагрузка на операторов: -60%
- Окупаемость: 2.5 месяца
Кейс 2: Производственная компания — RAG-система
Проблема: 500+ страниц технической документации, инженеры тратят 2-3 часа в день на поиск информации.
Решение: RAG-система на базе LlamaIndex + Qdrant, интегрированная с Confluence.
Результат:
- Время поиска информации: 2 часа → 10 минут в день
- Онбординг новых сотрудников: 2 недели → 3 дня
- Окупаемость: 1.5 месяца
Кейс 3: E-commerce — чат-бот + MCP-сервер
Проблема: Клиенты спрашивают статус заказа, наличие товара — операторы вручную проверяют в 1С.
Решение:
- Чат-бот для приёма вопросов
- MCP-сервер для доступа AI к данным из 1С в реальном времени
Результат:
- Автоматизация ответов о статусе: 90%
- Среднее время ответа: 2 часа → 30 секунд
- Окупаемость: 3 месяца
Частые ошибки при выборе AI-решения
1. «Хотим всё и сразу»
Начните с одной конкретной проблемы. Чат-бот, который делает 10 вещей плохо, хуже чата-бота, который отлично отвечает на 3 типа вопросов.
2. «AI сам разберётся»
AI — это инструмент, а не волшебная палочка. Нужны качественные данные, чёткие сценарии, регулярная дотренировка.
3. «Дешевле — лучше»
Шаблонные боты за копейки дают результат «ниже среднего». Кастомное решение под бизнес-процессы стоит дороже, но работает в 3-5 раз эффективнее.
4. «Внедрим и забудем»
Первые 2-4 недели после запуска критичны. AI учится на реальных диалогах, нужна ручная проверка и корректировка.
Что выбрать: чек-лист
- Много повторяющихся вопросов в мессенджерах? → Чат-бот
- Сотрудники тонут в документах? → RAG-система
- Нужен обзвон или приём звонков 24/7? → Голосовой ассистент
- AI должен работать с данными из CRM/1С? → MCP-сервер
- Несколько задач из списка выше? → Комплексное решение
Обсудить AI-проект
Не уверены, какое решение подойдёт? Расскажите о задаче — проведём бесплатный аудит и предложим варианты с расчётом окупаемости.
Остались вопросы?
Оставьте заявку — мы свяжемся с вами в течение 2 часов
Оставьте заявку
Предпочитаете мессенджер?
