🥃 Как мы ИИзируем B2B-продажи Я это уже давно делаю в openclaw, очень удобно, чтобы получать инсайты и не терять контекст. Решил сделать по всей компании: • Расшифровка звонков — каждый звонок в AmoCRM автоматом обрабатывается через WhisperX (на сервере), пишем в заметку с таймкодами. Теперь можно вспомнить: "А что там клиент говорил про бюджет?" • Конспекты встреч — создаём Телемост из карточки сделки, после встречи парсим ии-конспект из письма и прикрепляем к сделке • Прямо в AmoCRM добавили чат с ИИ, где есть весь контекст, загружаются все заметки, встречи, сметы, презентации. • Извлечение фактов — каждое сообщение менеджера в чате с ИИ анализирует Claude Haiku, вытаскивает важное (бюджет, сроки, технологии) и пишет в заметку "Факты из чата" • Файлы — PDF, DOCX, Google Docs автоматом читаются при обращении. Можно спросить: "Что в ТЗ написано про интеграцию?" • Написали сервис, который собирает по компании всю информацию о технологиях, публикациях в СМИ, выручке, численности, вакансиях Стек: • Claude Haiku (извлечение фактов) → Sonnet (чат) → Opus (оценки) • WhisperX для расшифровки звонков • AmoCRM + Yandex Telemost + Google Drive API • Python, Redis для кеша Что умеет: • Отвечать на вопросы по сделке "Какие пожелания клиент мог не озвучить, но они важны" • Генерировать оценки проектов мультиагент: Haiku вытаскивает требования, а Opus пишет декомпозицию. Смета сразу создается в гугл-таблице, в нужной папке с нужными формулами и оформлением • Подсказывать, что делать дальше и что не забыть. Обучили на своих данных. Попадание +\- 5%. Промпт делал через автообучение, скидывал наши сметы и просил тюнить пока не начнет попадать. Есть свои плюсы неоценимые, что теперь не одно пожелание клиента не потеряется. Главное: не меняли среду, всё отображается в правой колонке AmoCRM. Получился ко-пилот, который помогает не терять контекст. Естественно за ним надо проверять Следующим шагом: векторная база с поиском сделанных похожих задач для сверки оценки. Сохраняй себе, практически готовый план для автоматизации продаж