Как использовать чат-ботов для автоматизации бизнеса: опыт OSMI IT и 5 кейсов из разных отраслей

В 2025 году чат-боты уже не «роскошный максимум», а вполне «базовый минимум» для любого сервиса. Через них проходят заказы, сервисные обращения, внутренние запросы сотрудников и даже подготовка управленческих решений. По данным Data Insight, уже около 65% крупных российских компаний используют чат-ботов в клиентском обслуживании, что позволило снизить нагрузку на колл-центры в среднем на 30–50%. А CNews оценивает рынок корпоративного ИИ в России к концу 2025 года почти в 1 трлн рублей, причем значимая часть спроса приходится на чат-ботов первой линии поддержки.
На этом фоне компаниям всё чаще требуется не «бот на сайте», а платформа, которая позволяет быстро собирать и масштабировать таких цифровых помощников под разные задачи. Мы отвечаем на этот запрос через собственную платформу OSMI AI — визуальную no/low-code среду, которая даёт возможность запускать ИИ-агентов для HR, поддержки, маркетинга и финансов, подключать российские и зарубежные модели и разворачивать решения в контуре заказчика, в том числе полностью on-premise.
И на собственных кейсах мы покажем, как чат-боты и AI-агенты не просто отвечают на вопросы, а заметно перестраивают бизнес-процессы и влияют на ключевые показатели компаний.

В таких проектах особенно хорошо видно, как ИИ-агенты влияют не только на комфорт работы команд, но и на скорость сделок, качество данных и управляемость процессов. Они разгружают специалистов от повторяющихся коммуникаций, сложных документов и разрозненных данных, которые без цифрового помощника превращаются в постоянный операционный «шум».В одном из наших кейсов ИИ-агент автоматически собирает данные из КП, ТЗ, протоколов и CRM и на их основе формирует проект договора в нужном шаблоне. Юрист и закупщик работают уже не с «чистым листом», а с предварительно подготовленным документом. Это помогло автоматизировать до 80% проектов договоров, сократить цикл их подготовки в разы, уменьшить число ошибок и, главное, повысить предсказуемость сроков согласования, что критично для устойчивости цепочек поставок. В другом проекте AI-ассистент помогает закупщикам и менеджерам по продажам подбирать товары и аналоги: понимает запросы на естественном языке, показывает подходящие позиции и сразу учитывает сроки, цену и наличие. До 87% запросов закрываются автоматически, время на подбор уменьшается до секунд. В результате ускоряется обработка входящих запросов, растёт конверсия в заказы, а менеджеры могут фокусироваться на сложных и маржинальных сделках, а не на ручном поиске позиций.
Эффекты для бизнеса:
– сокращение времени подготовки договоров и сопутствующей документации, ускорение прохождения согласований;
– автоматизация подбора товаров и аналогов, ускоряющая поиск до считанных секунд и повышающая конверсию в заказы;
– заметное снижение нагрузки на инженеров, юристов и закупщиков с переносом фокуса на нестандартные и стратегические задачи.

Для авиаперевозчиков каждый задержанный рейс — это не просто сбой в расписании, а прямые финансовые потери, перегруженный колл-центр и удар по лояльности к бренду. Решение на базе OSMI AI заранее выявляет риск задержки, переводит его в понятный сценарий сервиса и через чат-ботов моментально выводит сообщение в привычные клиентские каналы — от мобильного приложения до мессенджеров. В итоге пассажир получает проактивную заботу и готовые варианты действий, а авиакомпания — меньше негатива и выше NPS.
Агент агрегирует данные из нескольких источников:

• трекинг бортов (OpenSky Network API);
• авиационная погода (NOAA METAR/TAF);
• NOTAM и аэронавигационные уведомления;
• расписания (API «Яндекс.Расписания»);
• OSINT-сигналы из Telegram-каналов авиакомпаний.

На этой базе модель строит прогноз задержек с точностью 85–90%. Первые сигналы система получает задолго до официального объявления, и time-to-alert для пассажирского сервиса составляет менее 5 минут.
Что видит бизнес

• Пассажир получает уведомление в приложении, мессенджере или через чат-бота на сайте: «Рейс, вероятно, будет задержан, вот варианты пересадки/возврата».
• Колл-центр разгружается: вместо шквала звонков — понятные сценарии в чат-боте.
• Маркетинг превращает кризис в заботу: персональные купоны, доступ в бизнес-зал, прозрачная коммуникация.

Такой бот — пример того, как связка предиктивной аналитики и разговорного интерфейса превращает «голые» данные в управляемый клиентский опыт.

Другая история — промышленность и сложный B2B e-commerce. Для маркетплейса электронных компонентов Tablo.top мы сделали чат-бота, который фактически заменил классический интернет-магазин электронных компонентов.
Боль рынка
Инженеру нужно найти компоненты по десяткам технических характеристик. Обычные каталоги требуют идеального названия и бесконечной работы с фильтрами. В условиях санкций и скачков ассортимента это превращается в хаос и приводит к потерям продаж.
Решение
Мы перенесли весь функционал маркетплейса в чат-интерфейс в Telegram:

• бот понимает естественные запросы вроде «нужен светодиод на 9 Ом, 10 В» и за секунды вычленяет характеристики из текста;
• дальше они сопоставляются с базой из миллионов SKU и пользователю показываются подходящие позиции;
• в чате же можно сформировать корзину, оформить заказ, получить счет и отгрузочные документы.

Точность релевантного ответа держится на уровне около 85%, а время на подбор компонента сокращается до нескольких секунд.
Эффект для бизнеса

• Инженеры перестают «бороться» с интерфейсом и начинают покупать.
• Коммуникация переезжает в привычный мессенджер, где дешевле лиды и проще повторные касания.
• Маркетплейс получает дополнительный канал продаж без отдельной витрины и сложной фронтенд-поддержки.

Этот кейс хорошо показывает, что чат-бот — не обязательно «верхушка воронки». В B2B он вполне может стать полноценной средой для поиска и заказа товара.

В медицине ошибка стоит слишком дорого. Поэтому здесь ключевая задача чат-бота — не продавать, а собирать и структурировать информацию, чтобы врач принимал решения быстрее и увереннее.
В одном из проектов под NDA мы внедрили AI-ассистента, который помогает клинике готовиться к приёму и консилиумам:

• ИИ-ассистент обрабатывает документы пациента, выделяет ключевые факты и хронологию событий;
• отвечает на вопросы врача в чате («покажи динамику анализов», «были ли аллергические реакции на такие препараты?» и т.п.);
• формирует краткие сводки и поддерживает умный поиск по истории без риска «потерянных» фрагментов.

Результаты пилота
По данным клиники после внедрения:

• время на подготовку к приему / консилиуму снизилось примерно с 20 минут до 2–5 минут;
• доля случаев «упущенной» информации упала с ~10% до менее 2%;
• чат-ассистентом регулярно пользуются более 90% врачей подразделения.

Для маркетинга медорганизации это означает не только рост эффективности, но и новые аргументы для позиционирования с точки зрения технологичности и эффективности лечения, заботы не только о пациентах, но и о сотрудниках. Плюс, в нашем кейсе ИИ-ассистент ни в коем случае не заменяет принятие решения человеком, он лишь помогает в рутине. 

Чтобы чат-боты не превратились в ещё один модный, но бесполезный проект, важно смотреть на них как на цифровых коллег, встроенных в процессы. Российские медиа отмечают, что в 2025 году интеграция ИИ в бизнес-процессы вышла на новый уровень: компании всё чаще говорят именно о «цифровых коллегах», а не о разрозненных пилотах.
Из нашего опыта в OSMI IT логика их внедрения выглядит так:

1. Начните с 3–5 приоритетных рутинных процессов.
2. Не «сделать бота вообще», а, например: сократить нагрузку на колл-центр, ускорить обработку заявок, помочь врачам готовиться к приёму.
3. Зафиксируйте бизнес-метрики.
4. Время обработки запроса, конверсия, NPS, стоимость обращения. Эти показатели потом становятся базой для расчёта ROI.
5. Запускайте пилот на платформе, а не на разрозненных скриптах.
6. OSMI AI позволяет бизнес-командам вместе с ИТ-службой быстро собирать сценарии без глубокой разработки, переиспользовать агентов и масштабировать их по отделам.
7. Стремитесь к созданию «фабрики ИИ-агентов», а не одного бота.
8. После успешного пилота появляется план: какие ещё процессы автоматизировать, какие команды обучить, как выстроить центр компетенций по работе с ИИ внутри компании.

Не забывайте про маркетинг.
Каждый такой агент — это повод для коммуникации: кейсы, PR, продажи. Истории про чат-бот для инженеров, «цифрового ассистента врача» или «бота-секретаря» считываются рынком лучше, чем абстрактные заявления про «мы внедрили ИИ».

Больше информации в нашем телеграм-канале. NewBiz Медиа — проект о новом лидерстве, лучших бизнес-практиках, аутентичном управлении и уверенном выборе решений, определяющих будущее брендов и отрасли.