ITFB Group предлагает платформу для создания ИИ-агентов, полностью адаптированных под вашу инфраструктуру

Развертывание on-prem или в частном облаке, интеграции с внутренними системами и отечественными инструментами

Ваша защищённая ИИ-экосистема

Ключевые преимущества

Безопасность и контроль данных

Масштабируемость решений

Сокращение затрат и ускорение процессов

Рост производительности бизнеса

Отличие от ChatGPT и RPA

Как устроена платформа Агентум ИИ

Предустановленные ИИ-агенты (продажи, HR, финансы, ИТ, маркетинг)

Workflow-движок для взаимодействия агентов

Готовые интеграции: RPA, OCR, low-code, BPM, API, мессенджеры, корпоративные коммуникации

On-prem или облачное размещение

Координатор встреч, наставник по продажам, ИИ-агент для создания коммерческих предложений

Продажи

Области применения

Готовые ИИ-агенты

Для быстрого старта

ИИ-рекрутер

ИИ-наставник по продажам

ИИ-ЗАКУПКИ

Результаты

Выбор и проверка гипотез применения ИИ

02

Масштабирование функционала. Обучение ИИ пользователей клиента

04

Пилот

Масштабирование

Исследование

Фабрика ИИ-агентов

01

Поиск бизнес-кейсов для эффективного применения ИИ-агентов

Корпоративный офис ИИ-агентов, выбор технологического стека

03

От пилота к масштабированию

Отечественные LLM в РОПО

LLM: С какими работаем?

LLM без ограничений на территории РФ

LLM с ограничениями на территории РФ

Интеграция ориентирована на:

1. Крупные контакт-центры
2.  Банки, страховые, телеком — там, где тысячи обращений и высокая стоимость ошибки.
3. Компании с развитой CRM-инфраструктурой
4.  Где уже есть данные и процессы, но не хватает автоматизации на уровне действий.
5. Бизнесы с омниканальной поддержкой
6.  Когда клиент приходит из разных каналов, а сервис должен быть единым.
7. Организации с высокой нагрузкой на обучение персонала
8.  Где важно быстро вводить сотрудников в работу.

Для таких компаний критически важно внедрение ИИ в процессы компании.

Интеграция дает вполне измеримые результаты:

• Скорость масштабирования. Агента обучают в единой точке и без потери истории обучения — дальше он тиражируется. Это снижает общую стоимость внедрения ИИ в компанию. Другими словами, нет повторного цикла обучения при найме каждого нового сотрудника.
• Снижение нагрузки на операторов. ИИ берет на себя рутину и подсказки. Агент не устает и не "забивает" на нормативы, скрипты и руководящие документы.
• Рост качества обслуживания. Ответы основаны на базе знаний и не зависят от усталости. Клиент получает заданный уровень обслуживания вне зависимости от любых внешних факторов.
• Увеличение продаж. Агенты стабильно выполняют кросс- и апселл.
• Прозрачность процессов. Любое действие можно разобрать и улучшить.

Интеграция Агентум И И и платформы «Модус» показывает, что следующий этап развития методов работы с клиентами связан не только с наращиванием функциональности CRM, а также с появлением в ней новых участников — цифровых сотрудников, то есть созданием ИИ-агентов для бизнеса. В этой модели система перестает быть лишь хранилищем данных и маршрутизатором процессов, а становится средой, где принимаются решения и происходит взаимодействие с клиентом. Для бизнеса это означает переход к более управляемой, масштабируемой и предсказуемой модели сервиса, в которой качество и скорость уже не зависят напрямую от человеческого ресурса, но при этом остаются под полным контролем.

В классической архитектуре автоматизация строилась вокруг сценариев IVR, чат-ботов на строгих правилах и скриптов для операторов. Всё это работало по детерминированной логике «если — то», что ограничивало гибкость и масштабируемость. С появлением LLM ситуация изменилась, но возникла новая проблема: модель умеет говорить, но не знает, что именно говорить в конкретной компании. Интеграция «Агентум ИИ» и Модус, как одна из передовых разработок ИИ для бизнеса, закрывает этот разрыв: CRM даёт данные и процессы, «Агентум ИИ» — когнитивный слой и поведение, MCP — доступ к корпоративной среде. В результате агент перестаёт быть «умным чат-ботом» и становится полноценным операционным участником бизнес-процессов.

С технической точки зрения интеграция выглядит прагматично. Модус остаётся базовым слоем — одним из ключевых ИИ-решений для бизнеса, системой, где сосредоточены данные о клиентах (единая карточка, история взаимодействий), бизнес-процессы (продажи, обслуживание, контакт-центр, управление каталогом, маркетинг, взыскание), каналы коммуникации (телефония, мессенджеры, чат, email), а также контроль качества и SLA. Именно здесь формируется контекст, без которого невозможно осмысленное взаимодействие.

«Агентум ИИ», в свою очередь, становится слоем исполнения. Это среда, в которой создаются и обучаются ИИ-агенты для бизнеса, подключаются различные LLM-модели (облачные и локальные, включая российские), настраиваются сценарии поведения и контролируется логика принятия решений. Ключевой элемент интеграции — слой MCP (Model Context Protocol), который предоставляет каждому агенту «рабочее место»: доступ к CRM, данным клиента, внутренним системам и бизнес-логике, контролирует права доступа агента. Именно в этой связке возникает новый тип сущности — агент как сотрудник, а не как скрипт.

На протяжении последних лет рынок клиентского сервиса двигался в сторону омниканальности: компании выстраивали единые очереди обращений, объединяли каналы коммуникации и инвестировали в CRM как центральную систему управления клиентским опытом. Однако сама по себе CRM остаётся инфраструктурой — она хранит данные, управляет процессами, но не принимает решений и не взаимодействует с клиентом как самостоятельный субъект. Следующий логический шаг — появление цифровых сотрудников. Это пример эффективного внедрения ИИ в бизнес-процессы. Интеграция платформы «Агентум ИИ» и CRM-системы «Модус» от ИТ-холдинга Т1 фиксирует этот переход: от автоматизации процессов к автоматизации действий.

Подробнее

Один из главных барьеров внедрения ИИ в бизнес-процессы — недоверие. Интеграция решает эту проблему за счёт нескольких механизмов: полная трассировка решений (можно посмотреть, как агент «рассуждал»), контроль через CRM (все действия фиксируются), ограничение контекста (агент работает только с корпоративными данными), гибридный режим (на старте агент выступает как помощник, а не замена). Риски становятся сопоставимыми с работой живых сотрудников — но с гораздо большей прозрачностью и гибкостью в корректировках поведения.

Один из ключевых сдвигов — изменение роли человека. Ранее автоматизация требовала участия разработчиков. Теперь основную работу выполняют методологи, руководители подразделений и продуктовые команды. Они формируют базу знаний, описывают регламенты и задают сценарии поведения на естественном языке. Это подход, который меняет представление о том, как использовать нейросети для бизнеса. Фактически происходит перенос логики обучения сотрудников на цифровых агентов. Это радикально снижает порог внедрения: создание агента занимает дни, а не месяцы.

В типовом сценарии ИИ контакт-центра клиент обращается через любой канал (чат, мессенджер, голос). CRM фиксирует обращение и поднимает контекст, после чего в работу включается ИИ-агент. При этом агент может быть не один — в системе одновременно работают несколько агентов с разными ролями: агент-консультант отвечает на вопросы, агент-продавец предлагает дополнительные продукты, агент-суфлёр помогает оператору. Они взаимодействуют друг с другом так же, как это делают люди в команде.

Интересный эффект, выявленный при настройке: поведение агента напрямую зависит от «мотивации», заданной в промптах. Например, добавление условия «оценка зависит от допродажи» приводит к тому, что агент начинает активно предлагать дополнительные услуги — фактически имитируя KPI сотрудника. Это уже не только программирование, но и управление поведением цифрового сотрудника в формате, мало отличимом от управления живыми людьми.

Важно, что те же принципы применимы к другим модулям «Модус». В модуле продаж ИИ-агент может автоматически генерировать follow-up и управлять воронкой. В управлении продуктовым каталогом — корректировать цены в соответствии с заданными правилами. В маркетинге — запускать персонализированные кампании на основе поведения клиентов. В процессе взыскания — выстраивать коммуникацию с должниками, соблюдая регламенты. Аналитические агенты (пример: нейросети для бизнес-аналитики) способны оценивать эффективность бизнеса в целом, выявлять точки роста и формировать отчёты на естественном языке.

Выполним проект любой сложности

Мы готовы помочь