Как мы создали 8 ИИ-агентов автоматизации процессов в сети пиццерий и что из этого вышло

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.

Цель — внедрить масштабируемую AI-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 AI-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,
отвечают сотрудникам на типовые вопросы на основе базы знаний,
автоматизируют ежедневную сверку выручки между ОФД и банками с выявлением расхождений,
закрывают первую линию поддержки через AI-бота с маршрутизацией сложных обращений и мониторят юридические изменения, формируя отраслевой дайджест.

Этапы проекта

Этап 1. AI-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.

Этап 2. AI-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.

Этап 3. AI-агент суммаризации рабочих чатов

Мы снизили потери информации в рабочих Telegram-чатах и сделали коммуникации управляемыми. Для этого внедрили AI-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.

Этап 4. AI-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.

Этап 5. AI-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.

Этап 6. AI-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.

Этап 7. AI-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.

Этап 8. AI-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 AI-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.

Этап 9. Создание масштабируемой архитектуры для дальнейшего развития

Мы построили масштабируемую архитектуру на базе нашей собственной low-code платформы OSMI AI, которая позволяет и дальше без «переписывания с нуля» собирать и запускать новых AI-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.

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 OSMI IT 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. Команда OSMI IT помогли нам автоматизировать рутинные процессы, минимизировав ручную работу и возможность фокусироваться на более важные задачи.

Акмаль Тиллоев

Специалист AI-направления