Я Дмитрий, CEO digital-агентства OMNIMIX. Уже три года я полностью погружен в мир ИИ: сначала почти не спал по ночам, часами перебирал промпты, тестировал разные подходы и буквально «стирал пальцы в кровь» на клавиатуре, пытаясь понять, что действительно работает. Именно в этот период я впервые по-настоящему увидел, насколько ИИ способен менять не только рекламные кампании и маркетинговые тренды, но и саму структуру бизнеса, подход к работе команды и способы взаимодействия с клиентами.
Хочу рассказать, как интерес к нейросетям перестал быть в нашем агентстве «хобби для нескольких энтузиастов» и постепенно превратился в фундамент для создания ИИ-платформы. Процесс оказался гораздо сложнее и интереснее, чем мы думали вначале.
С чего всё началось
Еще несколько лет назад мы были классическим digital-агентством: медиабайинг, стратегии, отчеты в Excel. Всё шло по накатанной, пока однажды не вышел GPT и мы не ввели встречи по насмотренности, на которых анализировали возможности ИИ-инструментов и их применимость для наших внутренних задач. По атмосфере это напоминало «посиделки у костра, только с ноутбуками», где каждый делился ожиданиями и страхами по поводу новых технологий.
Из этого разговора неожиданно выросли первые MVP — простые утилиты или боты на базе нейросетей. Сначала они автоматизировали небольшие задачи: проверку отчетов, подбор ключевых слов, черновики медиапланов. Воспринималось это скорее как игра — «а давайте попробуем».
Пример одного из первых экспериментов команды — генератор объявлений для Я.Директа. С помощью простых промтов мы проверяли идеи, автоматизировали рутинные задачи и учились создавать рабочие решения на базе ИИ.
В ходе практики и различных экспериментов стало ясно — всё это может привести к созданию собственной платформы на базе ИИ.
Трансформация агентства и привычных должностей
Постепенно увлечение ИИ перестало быть хобби отдельных сотрудников и стало влиять на всю компанию. Менялась динамика внутри команды, менялось само восприятие нашей роли на рынке. Мы переставали быть «просто digital-агентством» и шаг за шагом превращались в технологического партнёра для клиентов — тех, кто, помимо традиционного продвижения, предлагает и учит использовать ИИ-инструменты и решения.
Эти перемены затронули и внутренние роли команды. Стратеги, медиабайеры, аккаунт-менеджеры начали выходить за рамки привычных задач. Менеджеры, которые раньше работали только вручную, осваивали промптинг и пробовали автоматизировать часть процессов. Коллеги делились первыми результатами, заражали энтузиазмом остальных и подталкивали искать новые точки для применения ИИ. Мы даже условно разделили команду на «выживших», «воскресших зерокодеров» и «евангелистов».
Для визуальной наглядности предлагаю схему, на которой показано, как привычные роли в агентстве переплетаются с ИИ-ассистентами. Такие боты или, как мы их назвали, middle-менеджеры не спят, не берут отпуск и отвечают на запросы за секунды.
Разумеется, не всё прошло гладко. Кто-то опасался, что «машины заменят людей», кто-то не верил в практическую пользу. Но постепенно пришло понимание: ИИ не отнимает работу, а снимает рутину, освобождая время для более сложных задач. Эта смена восприятия стала ключевой точкой во внедрении изменений.
Чему учит опыт внедрения ИИ
Когда мы начали внедрять ИИ в работу агентства, сразу стало понятно: это долгосрочная работа, процесс, требующий последовательности и внимательности. За время экспериментов мы выработали несколько принципов, которые теперь помогают команде внедрять технологии быстрее и эффективнее.
Сначала порядок, потом автоматизация. Любой инструмент работает только в структурированной среде. Если процессы хаотичны, алгоритмы умножают ошибки, вместо того чтобы их устранять. Поэтому мы начали с описания всех внутренних процессов, создания базы знаний и четкого регламента работы. Только так мы смогли выстроить автоматизацию, которая приносит пользу.
Двигаться маленькими шагами без масштабных сдвигов. Порой соблазн внедрения глобальной разработки как можно быстрее велик — кажется, что один комплексный инструмент решит всё сразу. На практике это редко работает. Мы научились сначала делать MVP: проверяем гипотезу, тестируем на малой группе, исправляем баги, а уже потом масштабируем.
ИИ — не заменяет коллег, а усиливает их профессиональные навыки. Вначале многие опасались, что алгоритмы вытеснят людей. На практике ИИ забирает рутину, оставляя за человеком стратегическое мышление, интуицию и эмпатию. Это меняет роль команды: сотрудники учатся работать вместе с инструментами, анализировать данные и принимать решения быстрее и точнее.
Каждый проект приносит новые уроки. Иногда неожиданные — например, мы узнаём, что простая автоматизация может кардинально изменить коммуникацию с клиентом, а где-то перед внедрением требуется более качественное обучение команды. Внедрение ИИ — это постоянный процесс: новые идеи, новые подходы, новые вызовы. И с каждым экспериментом мы открываем для себя, как сделать работу еще продуктивнее.
ИИ в действии: кейс с картами
Один из наших показательных проектов начался с болезненной для клиентов проблемы: филиалы на Яндекс Картах периодически исчезали из поиска. Бизнес сразу терял трафик, звонки и клиентов, но заметить сбой вручную удавалось далеко не всегда. Так мы решили создать ИИ-инструмент для мониторинга и наглядно проверить, как технологии могут решать конкретные бизнес-задачи.
Версия 1.0
Мы разработали систему на базе машинного зрения, которая ежедневно проверяла отображение филиалов по сотням комбинаций «адрес + запрос». Если метка «пропадала», инструмент фиксировал проблему и позволял менеджерам оперативно вернуть точку на карту.
Результаты первой версии:
маршруты к филиалам увеличились вдвое, звонки выросли на 47%;
показы точек подскочили на 465%, а количество построенных маршрутов — на 152%.
Версия 2.0
В ходе работы стало ясно: проверки «точка есть или нет» недостаточно. Малейший сбой — исчезнувшая кнопка записи, пропавший номер телефона или витрина услуг — вёл к потерям в сотни тысяч рублей.
Это привело к созданию второй версии AI-инструмента, которая проверяет десятки параметров карточек — от кнопок и витрин до корректности отображения в мобильном приложении. Система выявляет ошибки и мгновенно формирует отчёты. Теперь время реакции на сбой сократилось с нескольких дней до 2–3 часов, а восстановление занимает всего 6–8 часов.
Результаты второй версии:
предотвращение ежедневных потерь в сотни тысяч рублей;
снижение финансовых рисков более чем на 70%;
масштабируемость на сети любого размера — от 10 до 500+ филиалов.
Вывод, который можно из этого сделать: ИИ-инструменты не бывают статичными. Начав с одной задачи, их можно улучшать, расширять функциональность и превращать в полноценные решения.
Ошибки, уроки и новые вызовы
Не все эксперименты с ИИ проходили гладко. Некоторые MVP так и не прижились: мы создавали инструменты, но команда ими не пользовалась — то ли из-за отсутствия очевидной пользы, то ли из-за привычки работать «по-старому». Это показало: важна не только разработка, но и вовлечение сотрудников на ранних этапах, объяснение, какие конкретные задачи решает инструмент.
Даже самые полезные решения оставались не реализованными, если не было обучения. Регулярные воркшопы, внутренние презентации и обучение в итоге стали обязательной частью внедрения. Только когда команда понимает пользу и логику работы алгоритмов, ИИ начинает интегрироваться в привычные процессы.
Сегодня перед нами стоят три ключевых вызова:
Скорость изменений. Новые модели и подходы появляются ежемесячно. Легко потерять фокус и распылить ресурсы. Мы учимся выбирать решения под конкретные задачи и аккуратно тестировать новинки в пилотных проектах.
Безопасность и контроль данных. Для российского бизнеса особенно важно, чтобы данные обрабатывались внутри компании, под полным контролем. Решения должны устанавливаться на собственные серверы, без передачи информации в зарубежные облачные платформы. Это снижает риски утечек и делает процессы более предсказуемыми.
Обучение и адаптация. Создать инструмент — только половина дела. Настоящая ценность появляется, когда он встроен в процессы команды. Поэтому мы всегда сопровождаем внедрение обучением и поддержкой: объясняем, как правильно использовать алгоритмы, проводим воркшопы, разбираем реальные кейсы.
Взгляд вперёд
Опыт внедрения ИИ показал, что отдельные скрипты и утилиты помогают, но настоящую ценность дают комплексные решения. Со временем мы поняли, что нашим сотрудникам и проектам нужен единый «центр управления» — место, где все инструменты, алгоритмы и автоматизации работают вместе и могут масштабироваться. Сначала мы сделали такое решение для себя, протестировали на задачах и убедились, что подход будет полезен не только внутри агентства, но и для клиентов. Так родилась идея упаковать всё это в продукт — FICHI.AI. Сегодня мы выступаем эксклюзивным дистрибьютором платформы на российском рынке, что позволяет использовать ее как внутри команды, так и для брендов-рекламодателей.
Сегодня в FICHI.AI уже несколько десятков нейросетей и готовых ботов. Мы активно развиваем ИИ-агентов: одни работают автономно, решая внутренние задачи команды, другие помогают командам принимать решения, интегрируясь в процессы. Всё чаще алгоритмы берут на себя часть обязанностей целого отдела, освобождая время людей для более творческих и стратегических задач.
Источник: habr.com
