Здравствуйте! Мы занимаемся продажей сварочного оборудования. Основные источники продаж — Авито, сайт, личные связи и рекомендации (сарафанное радио). Сейчас у нас работает три менеджера: один отвечает за Авито, двое принимают входящие заявки по телефону. Всё ведётся вручную, без автоматизации, поэтому хотим навести порядок и внедрить ИИ-решение. Первым шагом планируем запустить ИИ на Авито — чтобы он проводил первичную консультацию с клиентами, отвечал на стандартные вопросы и передавал заявку менеджеру, когда клиент оставляет номер телефона. После этого менеджер уже связывается с клиентом напрямую. CRM сейчас в процессе внедрения (мы как раз обсуждаем этот вопрос). Подскажите, можете ли вы помочь с подобной задачей? Если да, пришлите, пожалуйста, коммерческое предложение. Пришлите пожалуйста коммерческое предложение.
Пожелания и особенности: 🧩 Задача Нужно сделать интеграцию между RetailCRM и сервисом искусственного интеллекта, чтобы автоматически транскрибировать звонки менеджеров (переводить аудио в текст), анализировать их с помощью ChatGPT и добавлять результаты обратно в CRM. ⸻ 🔍 Что есть сейчас • В нашей RetailCRM в каждой сделке хранятся записи звонков менеджеров (аудиофайлы mp3). • У нас есть API-доступ к RetailCRM. • Звонки автоматически подгружаются в карточку сделки. ⸻ 💡 Что нужно сделать 1. Когда в RetailCRM появляется новая запись звонка, система автоматически должна: • скачать этот аудиофайл; • распознать речь (транскрибировать аудио в текст); • отправить текст разговора в ChatGPT для анализа; • вернуть в CRM краткое резюме звонка, оценку качества, следующий шаг и основные теги. 2. Результат должен появляться в карточке сделки или звонка в виде: • короткого описания сути разговора (5–7 предложений), • оценки качества звонка (в процентах или баллах), • чек-листа (выполнены ли ключевые элементы: представился, выявил потребности, договорился о следующем шаге и т.д.), • рекомендации менеджеру, • ссылки на полный текст разговора (например, в отдельном файле). 3. Можно использовать любые надёжные сервисы для распознавания речи — например: • OpenAI Whisper API, • Google Speech-to-Text, • Яндекс SpeechKit, • Deepgram. 4. Для анализа текста и составления отчёта используется ChatGPT (GPT-4 или GPT-5). ⸻ 🎯 Цель интеграции Чтобы после каждого звонка не слушать запись, а видеть сразу: • краткую выжимку разговора; • основные выводы (что хотел клиент, о чём договорились); • насколько менеджер хорошо провёл разговор; • какие ошибки или слабые места в речи; • что нужно сделать дальше. ⸻ 🧱 Основные шаги реализации 1. Настроить получение уведомлений из RetailCRM при добавлении нового звонка. 2. Скачать аудио по ссылке из CRM. 3. Сделать транскрибацию (распознавание речи). 4. Отправить транскрипт в ChatGPT со специальным промптом, чтобы он: • написал краткое резюме разговора; • проверил чек-лист качества звонка; • сформулировал рекомендации; • определил «следующий шаг». 5. Вернуть результат обратно в CRM: • добавить комментарий в сделку с кратким итогом; • прикрепить файл с полным текстом; • при необходимости создать задачу менеджеру. ⸻ 📦 Что должно быть на выходе 1. В карточке сделки появляется блок: • Резюме звонка (коротко: с кем говорил, о чём, чем закончился). • Оценка (например, «72 балла из 100»). • Следующий шаг (например, «Отправить КП до 22 октября»). • Рекомендации (3–5 пунктов). 2. Вложение (файл с полной расшифровкой разговора). 3. Возможность вручную перезапустить анализ при необходимости. ⸻ 💬 Пример результата «Менеджер представился, уточнил цель звонка, выяснил, что клиент выбирает модель Х. Обсудили разницу между моделями, клиент попросил отправить каталог и пообещал вернуться с решением завтра. ✅ Приветствие — есть ✅ Потребность выявлена ⚠ Возражения обработаны частично ✅ Договорённость о следующем шаге — есть 💡 Рекомендации: — уточнять бюджет клиента; — больше фокусироваться на выгодах, а не на характеристиках. Следующий шаг: отправить каталог сегодня и перезвонить 21.10.» ⸻ 🧠 Пожелания к исполнителю • Опыт работы с API (RetailCRM, OpenAI, Google и т.п.); • Умение писать интеграции на Python / Node.js; • Понимание, как работать с аудиофайлами и транскрибацией; • Базовые знания prompt engineering (работа с ChatGPT через API). ⸻ 📎 Что предоставим • API-доступ к RetailCRM; • Примеры звонков и сделок; • Пример промпта для ChatGPT; • Тестовый аккаунт для проверки интеграции.
Сделать чаты по нужным темам с уже встроенными настройками. Чтобы не пришлось каждый раз объяснять джипити, что мне нужно, а что нет. А также решить ошибки, которые возникают системно.
Пожелания и особенности: Нужен AI менеджер по продажам в вотсап+телеграм+сайт+авито. AI Общается с клиентом, смотрит цены и наличие/количество в 1с, отправляет заявки в битрикс24 в зависимости от готовности клиента сделать заказ.
Пожелания и особенности: Мы ищем активного интегратора ИИ, который заинтересован в внедрении технологий в бизнес-процессы. Ваша задача — общение с тремя отделами: бухгалтерией, маркетплейсом и операционным. Нужно выяснить, как помочь сотрудникам и что можно автоматизировать, предложить решения основателю и начать сотрудничество. Проектная работа на 1-2 месяца, в зависимости от ваших возможностей. Интересные задачи помогут развить ваши навыки, оплата — 80 тыс. рублей в месяц. Мы предлагаем корпоративы, угощения по понедельникам и пятницам, а также гибкий формат работы: из дома или из офиса в 5 минутах от метро Таганская. Точнее не со всеми сотрудниками а с руководителями отделов Для того что бы понять что конкретно им нужно автоматизировать и куда нужен ИИ Далее внедрить и обучить как пользоваться.
Ищем в агентство специалиста, который может выстраивать бизнес-процессы при помощи ИИ. Нужен человек, не агентство! О нас - мы СММ-агентство из Москвы.
О компании ФУТУРУСС — всероссийская компания. Наши продукты можно встретить буквально в каждом втором окне — мы присутствуем на рынке масштабно и системно. Сейчас мы переходим к следующему этапу: внедрению искусственного интеллекта в ключевые процессы. Цель — повысить эффективность, а не создавать видимость инноваций. Задачи Анализ бизнес-процессов и определение зон, где использование ИИ даст практическую пользу. Внедрение и настройка моделей под задачи компании. Сопровождение внедрённых решений: контроль качества, обучение сотрудников, поддержка. Отслеживание технологических инструментов, которые применимы к нашей работе. Требования Опыт работы с ML/AI-решениями. Понимание принципов работы бизнес-процессов. Навыки программирования (Python или аналогичные). Опыт внедрения готовых ИИ-систем или собственных решений. Умение работать системно, без лишнего шума. Мы предлагаем Работу в компании федерального масштаба. Задачи, результат которых будет заметен тысячам клиентов. Конкурентную оплату и понятные условия. Команду, где ценят профессионализм и прямоту.
Компания ищет специалиста, который умеет успешно внедрять ИИ в бизнес процессы. Анализ с помощью ИИ звонков в манго, анализ по заданным критериям, на основе анализа создание правильного алгоритма действий и тд. Возможно, у Вас уже есть подобные кейсы и Вы можете сделать даже лучше, чем мы можем представить. Встреча или звонок для уточнения всей информации и предварительного понимания объема работы. Будем рады послушать про Ваши удачные примеры внедрения ИИ в бизнес. Оплата по договоренности.
Пожелания и особенности: Ищу преподавателя по ИИ-автоматизации (Make.com, n8n и др.), желательно с опытом работы в SEO и интернет-маркетинге. Важно понимание специфики агентств: продвижение сайтов, контекстная реклама (Google Ads), реклама в Facebook и Instagram. Нужен наставник, который поможет внедрять автоматизацию бизнес-процессов и рекламных кампаний.
Пожелания и особенности: Добрый день! Нужна помощь в внедрении ИИ в процессы компании. Помощь конкретно в предложениях. Нужно 10-20 предложений куда можно внедрить ИИ и упростить задачи.
Нужен консультант по ИИ, чтобы или проконсультировал или взялся за задачу. Например, есть фото двери, нужно чтобы ИИ дорисовал вокруг нее комнату, изменил стиль, и сделал анимацию (или видео), как она открывается.
Пожелания и особенности: В команду CadabraAi требуется сильный эксперт по n8n для выполнения проектных и периодических задач по автоматизации бизнес‑процессов и интеграции различных сервисов. Что нужно будет делать: • Настройка и оптимизация рабочих процессов в n8n • Интеграция внешних API и сервисов • Решение нестандартных задач по автоматизации • Поддержка и доработка уже работающих сценариев Формат работы: • Проектная занятость (периодические задачи) • Удалённо • Оплата по договорённости за проект или по часам Ищу: • Эксперта с глубокими знаниями n8n • Опыт реальных интеграций и сложных сценариев обязателен • Ответственность и умение работать в команде Если заинтересовало — пиши коротко о себе: опыт работы с n8n (сколько лет, ключевые проекты), навыки интеграции API и автоматизации, готовность к периодической работе 👷♂️ Идеально — добавить примеры успешных кейсов или специфику отраслей, с которыми работал. 👨💻.
Пожелания и особенности: Техническое задание на внедрение системы искусственного интеллекта (AI) для оптимизации производства металлообработки на станках с ЧПУ Цели • Снижение общих операционных затрат (OEE) на 15% в течение 12 месяцев после внедрения. • Повышение общего коэффициента эффективности оборудования (OEE) на 10-12%. • Сокращение количества бракованной продукции на 25%. • Увеличение срока службы режущего инструмента на 20%. • Переход от реактивного к предсказательному обслуживанию станков. Задачи • Реализовать систему мониторинга станков в реальном времени со сбором данных. • Внедрить AI-модели для прогнозирования остаточного ресурса режущего инструмента. • Разработать систему автоматического обнаружения аномалий в процессе обработки (вибрация, скачки нагрузки, поломка инструмента). • Создать модуль оптимизации режимов резания на основе анализа исторических данных. • Интегрировать систему визуального контроля качества на основе компьютерного зрения для выявления дефектов. • Обеспечить формирование предиктивных уведомлений о необходимости технического обслуживания станков. Что не входит в Задачи (Objectives) • Реализовать систему мониторинга станков в реальном времени со сбором данных. • Внедрить AI-модели для прогнозирования остаточного ресурса режущего инструмента. • Разработать систему автоматического обнаружения аномалий в процессе обработки (вибрация, скачки нагрузки, поломка инструмента). • Создать модуль оптимизации режимов резания на основе анализа исторических данных. • Интегрировать систему визуального контроля качества на основе компьютерного зрения для выявления дефектов. • Обеспечить формиение предиктивных уведомлений о необходимости технического обслуживания станков. самих станков ЧПУ. • Замена действующей ERP/MES системы. • Полная автоматизация управления цехом (внедрение AGV, роботов-манипуляторов и т.д.) – проект фокусируется на аналитике и оптимизации. Функциональные требования • F1. Сбор данных: – Система должна собирать данные с контроллеров станков ЧПУ (через OPC UA, MTConnect или аналогичные протоколы). – Система должна интегрироваться с установленными датчиками (виброакселерометры, датчики силы, датчики тока). – Частота дискретизации данных с датчиков должна быть не менее 1 кГц. • F2. Мониторинг в реальном времени: – Визуализация состояния всех пилотных станков на единой карте цеха. – Отображение текущих заданий, прогресса выполнения, активности (работает, простои, alarm). • F3. Предиктивный анализ инструмента: – Модель должна анализировать нагрузку, вибрацию и энергопотребление для оценки износа инструмента. – Система должна генерировать предупреждения о необходимости замены инструмента за N рабочих часов/минут до predicted отказа. • F4. Обнаружение аномалий: – Автоматическое определение коллизий, поломки инструмента, вибрационной неустойчивости ( chatter). – Мгновенное оповещение оператора (звуковое/световое) и остановка станка при критической аномалии. • F5. Оптимизация режимов резания: – Анализ успешных выполненных программ для предложения оптимизированных значений подачи и скорости (S и F) для снижения времени цикла и износа. • F6. Визуальный контроль качества (Computer Vision): – Интеграция камер на выходе со станков. – AI-модель для обнаружения дефектов: сколы, царапины, отсутствие отверстий, несоответствие геометрии. • F7. Предиктивное обслуживание: – Мониторинг состояния компонентов станка (шпинделя, шарико-винтовых пар, подшипников) для планирования ТО. Функциональные требования • F1. Сбор данных: – Система должна собирать данные с контроллеров станков ЧПУ (через OPC UA, MTConnect или аналогичные протоколы). – Система должна интегрироваться с установленными датчиками (виброакселерометры, датчики силы, датчики тока). – Частота дискретизации данных с датчиков должна быть не менее 1 кГц. • F2. Мониторинг в реальном времени: – Визуализация состояния всех пилотных станков на единой карте цеха. – Отображение текущих заданий, прогресса выполнения, активности (работает, простои, alarm). • F3. Предиктивный анализ инструмента: – Модель должна анализировать нагрузку, вибрацию и энергопотребление для оценки износа инструмента. – Система должна генерировать предупреждения о необходимости замены инструмента за N рабочих часов/минут до predicted отказа. • F4. Обнаружение аномалий: – Автоматическое определение коллизий, поломки инструмента, вибрационной неустойчивости ( chatter). – Мгновенное оповещение оператора (звуковое/световое) и остановка станка при критической аномалии. • F5. Оптимизация режимов резания: – Анализ успешных выполненных программ для предложения оптимизированных значений подачи и скорости (S и F) для снижения времени цикла и износа. • F6. Визуальный контроль качества (Computer Vision): – Интеграция камер на выходе со станков. – AI-модель для обнаружения дефектов: сколы, царапины, отсутствие отверстий, несоответствие геометрии. • F7. Предиктивное обслуживание: – Мониторинг состояния компонентов станка (шпинделя, шарико-винтовых пар, подшипников) для планирования ТО. Нефункциональные требования • Н1. Производительность: Задержка в системе оповещения об аномалиях не более 500 мс. • Н2. Надежность: Доступность системы 99.5%. • Н3. Безопасность: Все данные должны передаваться и храниться в зашифрованном виде. Разграничение прав доступа для разных ролей пользователей. • Н4. Масштабируемость: Архитектура должна позволять добавлять новые станки и новые типы анализа без полного перепроектирования. • Н5. Интерфейс: Веб-интерфейс, адаптированный для просмотра на планшетах, смартфонах и стационарных компьютерах. Нефункциональные требования • Н1. Производительность: Задержка в системе оповещения об аномалиях не более 500 мс. • Н2. Надежность: Доступность системы 99.5%. • Н3. Безопасность: Все данные должны передаваться и храниться в зашифрованном виде. Разграничение прав доступа для разных ролей пользователей. • Н4. Масштабируемость: Архитектура должна позволять добавлять новые станки и новые типы анализа без полного перепроектирования. • Н5. Интерфейс: Веб-интерфейс, адаптированный для просмотра на планшетах, смартфонах и стационарных компьютерах.
1. Введение и Цели · 1.1. Проблема: В настоящее время процесс [опишите ручной или неавтоматизированный процесс] требует значительных временных и человеческих ресурсов, подвержен ошибкам и не масштабируется. · 1.2. Решение: Разработать автономного ИИ-агента, который будет автоматически выполнять задачу [краткое описание основной функции]. · 1.3. Цели: · Автоматизировать процесс [название процесса]. · Сократить время выполнения операции с [X часов/дней] до [Y минут]. · Повысить точность и исключить человеческий фактор. · Обеспечить круглосуточную работу без вмешательства человека. · Предоставлять результаты в удобном формате (например, отчет в PDF, данные в таблице, сообщения в мессенджере). 2. Функциональные требования (что должен уметь агент) Агент должен выполнять следующий цикл действий: · 2.1. Получение и обработка вводных данных: · Возможность принимать входные данные из различных источников (на выбор или по API): база данных, CSV/Excel файлы, веб-сайты (парсинг по расписанию), чат (Telegram, Slack), почта. · 2.2. Анализ и принятие решений: · Использовать языковую модель (LLM), такую как GPT-4, Claude, или открытые аналоги (Llama, Mistral), для анализа полученных данных. · Выполнять задачу в соответствии с предоставленными инструкциями (промптами). · Уметь определять контекст и выбирать соответствующую стратегию действий. · 2.3. Выполнение действий: · Пример для аналитика: На основе анализа данных формировать структурированный отчет с выводами и рекомендациями. · Пример для генератора контента: Создавать тексты (посты, статьи, письма) по заданным темам и тональности. · Пример для поддержки: Отвечать на типовые запросы пользователей, переводить сложные вопросы на человеческого оператора. · Пример для автоматизации: Делать запросы к внешним API, чтобы получить дополнительную информацию или вызвать какое-либо действие (например, отправить email). · 2.4. Предоставление результата: · Отправлять итоговый результат в указанные каналы: email, мессенджер (Telegram Bot), webhook, Google Sheets, базу данных. · Формат результата: текст, таблица, PDF-документ, JSON. 3. Нефункциональные требования · 3.1. Производительность: Время отклика агента на запрос не должно превышать [X] секунд. · 3.2. Надежность: Агент должен иметь uptime не менее 99%. Необходима обработка ошибок (например, если API недоступен, сайт изменил структуру) с уведомлением об этом. · 3.3. Безопасность: Обеспечить безопасное хранение ключей API и конфиденциальных данных. Не использовать данные в целях, не описанных в ТЗ. · 3.4. Масштабируемость: Архитектура должна позволять легко добавлять новые функции и источники данных в будущем. 4. Технический стек (желаемый или на усмотрение исполнителя) · Язык программирования: Python (предпочтительно), Node.js. · Фреймворки/Библиотеки: · Для работы с LLM: LangChain, LlamaIndex. · Для Orchestration: LangGraph, Prefect, Temporal (если нужны сложные workflows). · Для парсинга: BeautifulSoup4, Scrapy, Selenium. · Для работы с данными: Pandas, NumPy. · Для развертывания: Docker. · Инфраструктура: · Возможность развертывания на облачном сервере (VPS), например, AWS EC2, Google Cloud, DigitalOcean. · Предпочтительно использовать контейнеризацию (Docker). · LLM Провайдер: OpenAI API, Anthropic, или локально развернутая модель (например, через Ollama, vLLM). 5. Этапы разработки и приемки 1. Этап 1: Проектирование архитектуры. Предоставить блок-схему работы агента. 2. Этап 2: Разработка MVP. Реализация核心функционала с одним источником данных и одним каналом вывода. 3. Этап 3: Тестирование. Предоставить доступ к тестовой среде и отчет по тестированию. 4. Этап 4: Доработка и интеграция. Добавление всех оставшихся источников/каналов, реализация обработки ошибок. 5. Этап 5: Финальная приемка. Развертывание на production-сервере, передача исходного кода и документации. 6. Что должно быть передано по окончании работ · Полный исходный код проекта в репозитории (GitHub/GitLab). · Документация: · Инструкция по установке и запуску. · Описание архитектуры и ключевых компонентов. · Руководство по конфигурации (как поменять промпты, API-ключи, источники данных). · Docker-образ (опционально, но приветствуется). 7. Бюджет и сроки · Предполагаемый бюджет: 15000 руб. · Желаемые сроки выполнения: 1 неделю .
Нужен специалист по компьютерному зрению, желательно по Stable Diffusion или аналогам. Создание ИИ-пайплайна на питоне (можно в юпитер ноутбуке) для переноса лица и изменения цвета волос с сохранением фона в стиле иллюстрации.
Создание и помощь с обучением ИИ-продавца, который будет проводить первичную квалификацию, отвечать на вопросы, просчитывать доставку клиенту и т.д. Основная задача: корректно отвечать на вопросы и закрывать на следующий этап воронки. Работать будет с авито и тг.
Пожелания и особенности: Автопостинг инстаграм рилс и ютуб шортс через n8n. Сервер расположен на бегет, домен уже зарегистрирован и прикреплен. Суть задачи: Из папки гугл диск или яндекс диск ежедневно 3 ролика уходят в автопостинг. Нюансы: Видео уходит на 10 аккаунтов инстаграм и на 10 аккаунтов ютуб. С разным таймером разбега между друг другом в 30 минут, к каждому ролику собственное название и собственное описание. Примерная связка нод: Триггер гугл диск (указываем папку откуда будут браться видео)- скачивание видео - отправка в cloudconvert (для отделения видео от аудио) - аудио уходит в open ai whisper для транскрибации - заполнение названия и описания 10 раз - отправки в соц сети.
Техническое задание Проект: Систематизация внешних и внутренних коммуникаций с клиентами 1. Цель проекта Создать единую систему контроля качества и скорости обработки всех входящих и исходящих коммуникаций с клиентами (новыми и текущими) через разные каналы: Сайт (формы обратной связи, заявки). Электронная почта. Внешние мессенджеры (WhatsApp, Telegram). Внутренний корпоративный Telegram (перевести с личного номера на бот-аккаунт). Задача - обеспечить: Скорость и прозрачность обработки запросов. Стандартизированное качество коммуникации. Отслеживаемость и аналитика по каналам. 2. Задачи менеджера проекта Анализ текущей ситуации: Собрать список всех каналов коммуникации. Оценить текущие проблемы (разрозненные чаты, отсутствие аналитики, задержки с ответами). Определить точки интеграции (сайт, CRM, корпоративный Telegram и пр.). Разработка архитектуры и схемы коммуникаций: Предложить варианты систем (например: Intercom, Crisp, Bitrix24, Kommo, Zendesk, Livechat, интеграции с ботами). Сравнить 2-3 решения (плюсы, минусы, стоимость, возможности интеграции с WhatsApp/Telegram/email). Составить схему маршрутизации сообщений: кто и как принимает обращения, порядок приоритизации и ответов.
Требуется создать ИИ продавца: Нужно несколько вариантов, все детали обсудим в лс! 1) Ответы на Авито, подключение GPT к ответам! ЕСть примерная структура ответов, нужно собрать продавца, который будет консультировать клиентов, закрывать на номер телефона и далее отправляет в амо срм! 2) Нужен ИИ продавец в Телеграм! Писать первому клиентам, как живой человек и продавать услугу и далее закрывать на номер телефона, далее его отправляет в амо срм! 3) Так же нужен ИИ продавце, который звонит по клиентам, которые оставляют заявки на сайте - общается по структуре и закрывает их на зум с менеджером отдела продаж! Очень важно - мне не нужны перекупы данной услуги( мне нужен специалист, который сам не первый месяц ИИ занимается) + интересно увидеть схожие кейсы! Бюджеты и сроки обсуждаемо!.
Пожелания и особенности: Ии агент в n8n на сервере beget. У меня самый простой шаблон по такой схеме: Тригер гугл берет мое видео из папки, направляет на сервер другой ии, которая достает аудио, аудио отправляется в open ai для транскрибации, и следующая нода придумывает описание и название для видео. Апи ключи уже есть, нужно только найти ошибки и подсказать. Дел на 5 минут.
Пожелания и особенности: Есть сайт по продаже грилей. Также есть склад. Нам нужно, чтобы можно было отправлять блогеров на сайт с протоколом и они самостоятельно выбирали товар, выбирали пункт выдачи сдэк и видели там статус заявки без включения в процесс сотрудника.
Пожелания и особенности: ЗАДАЧА: ИИ-Куратор марафона Цель: ИИ-ассистент заменяет живого куратора марафона, ведёт диалог с учениками, квалифицирует их, определяет вовлечённость и передаёт данные в отдел продаж. Площадка: - Telegram-бот - Telegram-аккаунт (личная переписка) Исходные данные на входе: - Телефонный номер (Telegram) - Ник пользователя - E-mail (при наличии) ⚠️ Прямых данных о возрасте, стране или уровне заинтересованности нет — они должны определяться в процессе общения. Функциональные возможности (Этап 1): - Общение с участником в стиле живого куратора - Ответы на частые вопросы о марафоне, заданиях, бонусах, сроках - Самостоятельная квалификация лида по трём признакам: - Страна — по коду номера телефона - Возраст — через распознавание из фраз (например:“мне 17”, “я в школе”) или прямой вопрос - Заинтересованность — по стилю сообщений, вопросам, вовлечённости в диалог, реакциям на оффер - Автоматическая передача квалифицированных заявок в отдел продаж через API или Webhook - Эскалация на старшего куратора при: - неудачной попытке ответить - тревожных/сложных случаях - явной просьбе поговорить с человеком Функциональные возможности (Этап 2): - Обработка голосовых сообщений учеников - Разбор заданий: выявление типовых ошибок, генерация комментариев - Подготовка обратной связи по заданию - Автозаполнение CRM-профиля участника на основе анализа общения - Передача заявок на консультации или продажи с полной анкетой (страна, возраст, уровень интереса, вовлечённость) Критерии качества: - Максимальное сходство с живым куратором - Отсутствие узнаваемых паттернов ИИ - Гибкость, самообучаемость - Возможность масштабировать на другие форматы обучения ОБЩИЕ ТРЕБОВАНИЯ В каждом канале должна быть реализована функция подключения старшего куратора: автоматически (при ошибках, эмоциональных сообщениях) по запросу пользователя Все диалоги должны логироваться с возможностью выгрузки Предусмотреть инструменты для дообучения ассистентов по загруженным чатам Интеграции: Telegram API amoCRM Salebot.
Пожелания и особенности: Контекст Компания получает обращения из четырёх каналов: сайт, WhatsApp, Telegram и веб‑виджет. Ответы клиентам будет генерировать наш бот на платформе Coze (это мы берём на себя). Нужен подрядчик, который: * подключит все каналы к CRM, * настроит автоматическую квалификацию лида (тёплый / холодный / спам) и * будет двигать лид по воронке до передачи менеджеру. Задачи подрядчика 1. Аудит текущих подключений (боты, CRM, возможный Albato). 2. Предложить и согласовать техническое решение интеграции (можно Albato, самописный сервис, другой iPaaS — на выбор). 3. Настроить приём и группировку сообщений, чтобы бот отвечал только на завершённую мысль. 4. Реализовать логику авто‑квалификации лида (правила или ML) и запись статуса в CRM. 5. Запустить триггеры для тёплых лидов (запись, звонок, менеджер). 6. Организовать логи, метрики и дашборд (конверсия, ошибки). 7. Передать исходники + инструкцию. Что указать в отклике * Предлагаемая решение * Сроки и бюджет * Примеры похожих проектов Готовы ответить на уточняющие вопросы и предоставить демо‑доступ к данным.
Нужен именно LLM cпециалист, практикующий, который составит ТЗ, выдаст рекомендации, анализ, и возможно, сам что-то сделает. Добрый день. Наш сайт https://fastpack.me/ - мы хотим определить технологию выдачи в быстрых ответах Яндекса, в блоке сформированном Алисой, и попадать с нашим сайтом в такие блоки, в машинные сводки по тем или иным генерациям пользователей, в ИИшную выдачу под запросы в разных форматах, оптимизировать контент под требования генеративных поисковых систем, Schema.org - скорректировать именно нашего сайта именно под логику ИИ, доработать HTMLс точки зрения семантики для ботов, определить и внедрить по сайту вопросно-ответную часть для ИИ, проанализировать конкурентов по нашей топ выдаче и составить план доработки по конкретным страницам.
Пожелания и особенности: Задача сделать софт, который дает первичную информацию клиенту пока не подключусь я. Я брокер по недвижимости, внедрить надо с амо срм и вотсапом. Заранее ии будут высылаться материалы на ознакомление, далее он будет понимать на что именно пришел лид который попал в амо срм и после моментально ему отвечает скидывают нужную первичную инфу пока я не подключусь к диалогу.
Пожелания и особенности: Необходимо помощь в интеграции AI в приложении Bitrix24 также необходимо интегрировать AI в приложении манго телефония, также необходимо интегрировать 1Сбухгалтерия, также необходимо интегрировать AI в Яндекс почту. Так же нужен на постоянку специалист готовый это поддерживать и обновлять. Сроки указаны для начала реализации.
Обновить формат обучения для сотрудников с использованием нейросетей. На данный момент у нас есть текстовый вариант обучения, а также презентация с озвучкой. Хотели ли бы проконсультироваться, как можно использовать нейросети и их возможности в процессе обучения сотрудников компании. Основная задача - разгрузить руководителя отдела и максимально освободить от обучения новых сотрудников. Краткое описание задачи : 1. Тематика обучения: Обучение для новых сотрудников компании - менеджеров по продажам ( обучение состоит из теории, а также примеров звонков, отработки возражений и тд.). 2. Что не устраивает в текущем обучении: Главная задача - разгрузить руководителя отдела, который вовлечён в обучение новых сотрудников, чтобы большая часть обучения проходила без участия руководителя, который мог бы подключаться в редких случаях, для уточнения каких-то деталей. Также по нашим наблюдениям текущее обучение плохо усваивается, скорее всего из-за текстового формата, который не все могут самостоятельно хорошо изучить. Соответственно - увеличить усвоение материала, а также вовлеченность в обучение. 3. Конкретный результат: - разгрузить руководителя отела в части обучения новых сотрудников - разработать новый эффективный формат обучения на основе текущих данных - освежить знания у действующих сотрудников 4. От вас хотелось бы получить возможные варианты решения для нашей задачи с использованием ИИ. Доступ к обучению должен быть только с рабочего компьютера сотрудника.
Почему стоит искать работу для фриласнеров по профилю внедрение ии в России у нас?
🔸 Более 1 предложений о работе за сегодня в тематике внедрение ии
🔸 Работа и подработка на бирже фриланса от прямых заказчиков, которым нужна помощь специалистов по профилю внедрение ии уже сегодня!
🔸 Свежих заказов на внедрение ии в России для фрилансеров на май 2026 года — 64 шт.
Как найти удалённую работу для фриланс-специалистов по профилю внедрение ии в России?
Вы специалист по внедрение ии и ищете проекты и заказы на удалёнке в России? Нам всегда есть что вам предложить. Ежедневно мы публикуем новые проекты и заказы по вашей специальности. Найдите интересную работу уже сегодня
Сколько проектов для IT-специалистов по профилю внедрение ии в России?
На май 2026 года опубликовано 64 предложений удалённой работы от прямых заказчиков для исполнителей по специализации внедрение ии
Сколько можно заработать выполняя проекты по внедрение ии?
Специалисты по профилю внедрение ии зарабатывают от 0.00 рублей с заказа. Хотите больше? Выполняйте как можно больше заказов и зарабатывайте сколько пожелаете