«Рег.облако» сократило время на отчёты до минут: как ИИ-агент автоматизировал рутину и сохранил конфиденциальность данных

Сотрудники «Рег.облака» тратили часы на рутинные операции: ответы клиентам, транскрибацию встреч, подготовку отчётов и презентаций. После внедрения собственного ИИ-агента время поиска информации сократилось в разы, а подготовка отчётов и презентаций — до нескольких минут, при этом была полностью сохранена конфиденциальность данных. В любой компании есть рутина, которая съедает время сотрудников: бесконечные поиски информации, перепечатывание, составление типовых ответов. Это не только замедляет работу, но и создаёт риски утечек, если использовать публичные ИИ-сервисы. Так работать необязательно, эту нагрузку сегодня можно снять, не жертвуя безопасностью.

В любой компании есть рутина, которая съедает время сотрудников: бесконечные поиски информации, перепечатывание, составление типовых ответов. Это не только замедляет работу, но и создаёт риски утечек, если использовать публичные ИИ-сервисы. Умножьте эти часы на ставку специалиста, и станет видно, в какую сумму обходится «просто работа руками». Так работать необязательно, эту нагрузку сегодня можно снять, не жертвуя безопасностью.

Где у «Рег.облака» утекало время и почему это было критично

В «Рег.облаке», как и во многих современных ИТ-компаниях, сотрудники сталкивались с огромным объёмом информации. Каждый день нужно было отвечать на запросы клиентов, транскрибировать записи встреч, готовить презентации и отчёты. Эти задачи, хотя и кажутся на первый взгляд простыми, требовали значительных временных затрат и высокой концентрации внимания.

Поиск нужных данных в корпоративных хранилищах, систематизация информации из разрозненных источников, формулирование точных и полных ответов — всё это отнимало часы рабочего времени у высококвалифицированных специалистов. Время, которое должно было быть посвящено стратегическим задачам и разработке, уходило на рутинные операции. Отдельно остро стоял вопрос с безопасностью данных. «Рег.облако» работает с конфиденциальной информацией, поэтому использование внешних публичных ИИ-сервисов для её обработки было категорически неприемлемо из-за высоких рисков утечек и потери контроля над данными. Это означало, что даже при наличии готовых ИИ-решений на рынке, компания не могла ими воспользоваться, оставаясь заложником полностью ручных процессов.

Путь к собственному ИИ-агенту

Стандартные методы автоматизации, такие как написание скриптов или создание баз знаний, помогали лишь частично. Они могли обрабатывать строго формализованные процессы, но не могли обеспечить гибкость и понимание естественного языка, необходимые для обработки разнообразных запросов и неструктурированных данных. Например, скрипт мог найти документ по ключевому слову, но не мог извлечь из него «суть» или переформулировать информацию под конкретный запрос клиента.

Потребность в быстром доступе к актуальной информации без необходимости дообучать модели для каждого нового сценария стала очевидной. Компания искала решение, которое могло бы взять на себя не только рутину, но и интеллектуальную поддержку, сохраняя при этом полный контроль над данными. Так появилась идея внедрения собственного ИИ-агента, который мог бы работать с корпоративными данными, обеспечивая безопасность и высокую скорость обработки информации, а также генерируя осмысленные ответы на естественном языке.

Как проектировали ИИ-агента на базе RAG

Основной задачей при проектировании было создание системы, способной эффективно работать с большими объёмами внутренних данных, понимать контекст запросов и генерировать точные, релевантные ответы. Решение было найдено в архитектуре RAG (Retrieval-Augmented Generation), которая позволяет ИИ-агенту не просто генерировать текст, но и извлекать информацию из корпоративной базы знаний, а затем использовать её для формирования ответа. Это обеспечило актуальность и точность информации без необходимости постоянного дообучения модели на новых данных, что критически важно для динамично развивающейся ИТ-компании.

ИИ-агент был спроектирован для выполнения нескольких ключевых функций:

• Автоматическая транскрибация. Преобразование аудиозаписей встреч и созвонов в текст, что значительно сократило время на ручную расшифровку и позволило быстро получать текстовые протоколы.
• Извлечение смыслов и выжимок. Способность анализировать большие текстовые документы, такие как технические спецификации, отчёты или статьи, и выделять из них ключевую информацию, формируя краткие резюме или ответы на конкретные вопросы.
• Интеллектуальная поддержка. Быстрый поиск и предоставление актуальной информации по запросу сотрудника, составление черновиков ответов клиентам, отчётов и презентаций на основе внутренней документации.
• Контроль конфиденциальности. Все данные обрабатывались внутри защищённого контура компании, что исключало риски утечек и несанкционированного доступа.

Ключевым требованием была бесшовная интеграция с существующими внутренними системами и гарантия того, что все данные остаются внутри защищённого контура компании, не покидая его. Это обеспечило доверие сотрудников к новому инструменту.

Внедрение в операционные процессы

Внедрение ИИ-агента осуществлялось поэтапно, начиная с наиболее трудоёмких и повторяющихся задач, где эффект от автоматизации был бы виден сразу и имел бы максимальное влияние на повседневную работу. Первым шагом стала автоматизация транскрибации встреч и получения выжимок из документов. Сотрудники быстро оценили преимущества, поскольку это сразу высвободило значительное количество времени, которое раньше тратилось на ручную обработку.

Далее функционал расширялся: агент начал помогать в подготовке черновиков отчётов, презентаций и развёрнутых ответов клиентам. Важным аспектом стало обучение сотрудников работе с новым инструментом. Вместо того чтобы заменять людей, ИИ-агент стал их надёжным помощником, позволяя сосредоточиться на более сложных и творческих задачах, требующих человеческого суждения и креативности. Процесс внедрения занял несколько месяцев, в течение которых система постоянно дорабатывалась и оптимизировалась на основе обратной связи от пользователей, что позволило максимально адаптировать её под реальные потребности компании.

Результаты

Внедрение ИИ-агента позволило «Рег.облаку» значительно повысить операционную эффективность, сократить трудозатраты на рутину и минимизировать риски, связанные с конфиденциальностью данных. Сотрудники перестали тратить драгоценное время на монотонные задачи, переключившись на более приоритетные проекты, которые напрямую влияют на развитие бизнеса и удовлетворенность клиентов. Это привело к повышению общей продуктивности и улучшению рабочего климата.

Как это внедрить у вас

Если в вашей компании сотрудники тратят много времени на рутинные задачи, связанные с обработкой информации, и при этом остро стоит вопрос конфиденциальности, кейс «Рег.облака» может стать отличным примером для подражания. С чего начать:

• Определите наиболее трудоёмкие рутинные процессы. Начните с тех операций, которые отнимают больше всего времени и не требуют сложного человеческого суждения (транскрибация, поиск информации, составление типовых ответов).
• Оцените риски конфиденциальности. Если вы работаете с чувствительными данными, рассмотрите возможность внедрения собственного ИИ-агента, работающего внутри вашего защищённого контура, как это сделало «Рег.облако».
• Проектируйте ИИ-агента на базе RAG. Это позволит системе использовать актуальные корпоративные данные без необходимости постоянного дообучения, обеспечивая точность и релевантность ответов.
• Внедряйте поэтапно. Начните с одного или двух процессов, чтобы сотрудники могли привыкнуть к новому инструменту и увидеть его пользу. Постепенно расширяйте функционал, ориентируясь на обратную связь.

Если этот кейс похож на то, что происходит у вас, наш менеджер поможет разобраться: бесплатно проанализирует ваш бизнес и нишу и подскажет, где ИИ-агент даст реальный результат именно в вашем случае. Написать менеджеру