Автоматизируем веб-студию с помощью ИИ

Почему это сработало

Я работаю директором по развитию в Гиперкубе. Моя зона — процессы, инструменты, эффективность и все те места, где агентство незаметно теряет время.

Обычно такие потери не выглядят драматично. Никто не приходит утром и не говорит: «Мы потеряли три часа на ручной сборке отчетов, срочно вызывайте кризисный штаб». Все происходит тише.

Кто-то вручную собирает данные для клиента. Кто-то проверяет сайт, потому что «надо бы не забыть». Кто-то обещает в чате вернуться с ответом после обеда, а потом это обещание тонет в переписке. Кто-то держит в голове то, что вообще-то давно должно быть системой.

По отдельности это мелочи. В сумме — операционный долг.

Я называю операционным долгом все внутренние неудобства, которые не ломают агентство прямо сейчас, но каждый день забирают у команды время, внимание и нервы. Это как технический долг, только не в коде клиента, а внутри самой компании.

За время этой работы у нас появилось три внутренних сервиса:

• сервис отчетов для клиентов;
• монитор работоспособности сайтов;
• ИИ-помощник в рабочем чате.

На первый взгляд — ничего космического. Но именно такие инструменты часто сильнее всего влияют на ежедневную работу: не обещают революцию, зато снимают регулярную ручную нагрузку.

Папка «когда-нибудь»

Идей для внутренних сервисов у нас хватало давно.

Например, отчеты для клиентов. Вся основная работа по проектам ведется в Битрикс24: задачи, комментарии, статусы, технические правки, SEO-работы, доработки, история выполнения. Фактура уже есть. Команда и так фиксирует работу.

Но клиенту нельзя просто выгрузить список задач и сказать: «Вот отчет, наслаждайтесь». Это будет не отчет, а экскурсия по внутренней кухне без гида и каски.

Клиенту нужно другое: спокойно и понятно увидеть, что было сделано, зачем это было сделано, какие есть выводы и что будет дальше.

Вторая очевидная зона — мониторинг сайтов. Если сайт клиента перестал открываться, об этом нельзя узнавать случайно. Особенно если это коммерческий проект, который приносит заявки. Даже короткий простой может стоить клиенту заявок, рекламного бюджета и нервов.

Третья боль — рабочий чат. В нем каждый день рождаются договоренности:

«После обеда посмотрю».
«Завтра отправлю».
«Вернусь с ответом вечером».
«Надо не забыть поправить».

В идеальном мире все это сразу становится задачами. В реальном мире часть договоренностей остается в чате. А чат — это река. Иногда бурная. Иногда мутная. Иногда с мемами.

Все эти проблемы были понятны давно. Но они годами лежали в папке «когда-нибудь».

В этой папке у любого агентства обычно много прекрасного: база знаний, регламенты, внутренние сервисы, аккуратная отчетность, порядок в задачах, отпуск и здоровый сон.

Почему мы не сделали это раньше? Причина простая: программисты были заняты клиентскими проектами.

И это нормально. Клиентские задачи всегда срочнее и видимее. Они оплачены, у них есть дедлайн, ответственный менеджер и клиент, который ждет результат. Внутренний сервис полезен, но почти всегда проигрывает в очереди.

Так операционный долг и копится. Не потому что всем все равно. А потому что на внутренние улучшения почти никогда нет свободных рук.

Что дал ИИ

В какой-то момент я решил перестать ждать идеального окна в разработке и попробовать самому.

У меня был MacBook Air на M1 с 16 ГБ оперативной памяти. Для обычной работы его хватало. Я купил подписку ChatGPT вместе с Codex и начал проверять, насколько далеко можно продвинуться без выделенной команды разработки под внутренние задачи.

Оставался вопрос: где все это запускать.

На ноутбуке можно собрать прототип, проверить идею, что-то быстро поправить. Но если сервисом пользуется команда, если он должен стабильно работать, хранить данные, обрабатывать задачи и не зависеть от того, открыт ли у меня ноутбук, нужен сервер.

Я остановился на нашем давнем партнере — AdminVPS. Там взял VPS-сервер с 64 ГБ оперативной памяти.

Кому-то это может показаться избыточным. Возможно, так и есть. Но я хотел заложить запас по скорости. Внутренние сервисы должны экономить нервы, а не превращаться в еще один повод смотреть на экран и шептать: «Ну давай, родной, подумай».

Важно: ИИ не сделал все за меня.

Не было сценария, где я написал: «Сделай агентству хорошо», а через минуту получил готовую систему, финансовый план и кофе с пенкой.

Нужно было понимать, какую проблему я решаю. Какие данные нужны. Кто будет пользоваться сервисом. Где может сломаться логика. Что удобно команде. Что понятно клиенту. Что лишнее. Что нужно переделать.

ИИ помог в другом: он снизил порог старта.

Раньше внутренняя задача звучала так: «Надо бы выделить разработчика». А выделить его было нельзя.

Теперь задача стала звучать иначе: «Я могу собрать первую рабочую версию, проверить ее на реальной задаче и понять, есть ли смысл развивать дальше».

Для директора по развитию это очень большая разница.

С чего я начал

Главная ошибка при работе с ИИ — начать автоматизировать все подряд.

Это приятно первые два дня. Потом понимаешь, что автоматизировал не процесс, а собственный энтузиазм. Он красиво моргает, но никому не нужен.

Поэтому я вывел для себя простое правило: начинать надо не с технологии, а с повторяющейся боли.

Процесс подходит для автоматизации, если он:

• повторяется каждую неделю;
• забирает время у специалистов;
• строится на данных, которые уже где-то есть;
• часто ломается из-за человеческого фактора;
• влияет на качество клиентского сервиса;
• не требует творческого решения на каждом шаге.

По этой логике у нас быстро выделились три зоны: отчеты, мониторинг сайтов и договоренности в рабочем чате.

Не потому что это самые модные задачи для ИИ. А потому что они регулярно мешали работать спокойнее и быстрее.

Позже я понял, что этот же принцип хорошо работает и в клиентских проектах. Когда мы говорим про автоматизацию бизнеса и сайтов, начинать нужно не с модного инструмента и не с желания «прикрутить ИИ». Сначала надо найти повторяющуюся ручную работу: где люди копируют данные, забывают договоренности, проверяют одно и то же вручную или держат важные процессы в голове. Именно там автоматизация обычно дает самый понятный эффект.

Отчеты без ручной сборки

Первая задача — отчеты для клиентов.

Боль была понятная: работа ведется в Битрикс24, но клиентский отчет все равно нужно собирать отдельно. Данные есть, но они находятся в рабочем виде: задачи, статусы, комментарии, технические формулировки, промежуточные обсуждения.

Для команды это нормально. Для клиента — не всегда.

Раньше подготовка основы отчета занимала у специалиста заметную часть времени. Часть уходила не на анализ, а на механику: открыть задачи, выбрать важное, сгруппировать, переписать в понятном виде, проверить, не забыли ли что-то существенное.

После запуска сервиса специалист по-прежнему проверяет материал, добавляет выводы и контекст, но уже не начинает каждый раз с пустого листа.

Сервис отчетов берет задачи из Битрикс24 и помогает превратить их в понятный клиентский отчет: сгруппировать работы, выделить главное, привести информацию к нормальной структуре и показать результат человеческим языком.

Он не выдумывает работу. Не заменяет специалиста. Не пишет красивый текст поверх пустоты.

Он делает более простую, но важную вещь: превращает рабочий хаос в понятную картину месяца.

Что осталось человеку? Самое важное: проверка, выводы, контекст и финальная редактура.

Потому что за задачами всегда есть реальная ситуация: сезонность, изменения на сайте, приоритеты бизнеса, рекламная активность, поисковая выдача, клиентские ожидания. Это не должен решать алгоритм в одиночку.

Главное изменение для нас: отчет перестал быть отдельной ручной повинностью в конце периода. Он стал продолжением той работы, которая и так ведется в Битрикс24.

Мониторинг сайтов

Вторая задача — монитор работоспособности сайтов.

Здесь все совсем просто. Если сайт клиента не открывается, агентство должно узнать об этом раньше клиента.

Не всегда это возможно на сто процентов, но стремиться надо именно к этому. Потому что для бизнеса сайт — не абстрактный набор страниц. Это заявки, продажи, реклама, доверие и иногда вся воронка привлечения.

Монитор регулярно проверяет сайты клиентов и показывает, какие проекты требуют внимания.

Для меня ценность здесь не в технической сложности. Ценность в постоянстве.

Человек может забыть. Человек может быть на встрече. Человек может думать, что сегодня все спокойно. Монитор не думает. Монитор проверяет.

Он не чинит сайт сам. Он не заменяет специалиста. Но он быстрее дает сигнал: здесь что-то не так, надо смотреть.

Главное изменение: мы перестали надеяться, что проблему кто-то заметит вовремя. Мы сделали так, чтобы проблема сама приходила к нам.

Для меня это напрямую связано с тем, как вообще должна выглядеть нормальная техническая поддержка сайтов. Поддержка — это не только «поправить кнопку» или «обновить модуль». Это еще и постоянный контроль: сайт открывается, формы работают, критичные страницы доступны, а проблемы не ждут, пока их первым заметит клиент.

Помощник в чате

Третья задача — договоренности в рабочем чате.

У нас есть Битрикс24, и основные задачи должны жить там. Но в реальной работе многое начинается в переписке: короткое обещание, уточнение, просьба, договоренность после обсуждения.

Проблема в том, что чат не предназначен для хранения обязательств. Он слишком быстрый. Сообщение, которое утром казалось важным, к обеду уже может оказаться под слоем новых обсуждений.

Для этого у нас появился ИИ-помощник в рабочем чате.

Он работает на базе OpenClaw. Если коротко, OpenClaw — это self-hosted-шлюз между рабочими чатами и ИИ-агентом: его можно запустить на своем сервере, подключить к нужным каналам и настроить логику помощника.

В нашем случае логика простая: следить за обещаниями и договоренностями.

Если человек пишет «завтра посмотрю», «после обеда отправлю», «вернусь с ответом вечером», помощник помогает не потерять это в потоке сообщений.

Эти цифры важны не для красоты. Они показывают масштаб серой зоны между «мы это обсудили» и «это стало задачей».

Мы придумали помощнику ласковое и немного оскорбительное имя. Как оно звучит — оставим в секрете. Но смысл у него простой: если ты что-то пообещал, он не даст этому обещанию тихо утонуть в чате.

Это не замена Битрикс24. И не попытка превратить чат в CRM. Это дополнительная страховка для живого общения.

Что пошло не так

Конечно, все это не заработало идеально с первого раза.

ИИ часто помогает быстро собрать прототип, но не освобождает от необходимости думать.

Где-то первые версии были неудобными. Где-то я сам плохо формулировал задачу. Где-то решение выглядело умно, но в реальной работе оказывалось лишним. Где-то приходилось откатываться назад и заново отвечать на базовый вопрос: какую боль мы вообще решаем?

Это важный вывод.

ИИ хорошо пишет код, предлагает варианты и ускоряет сборку. Но он не знает вашу команду лучше вас. Он не понимает автоматически, как устроены ваши клиенты, привычки, процессы и ограничения.

Если автоматизировать плохо понятый процесс, получится просто быстрый плохо понятый процесс.

Поэтому теперь я стараюсь начинать с трех вопросов:

1. Кто будет пользоваться этим инструментом?
2. Какую конкретную ручную работу он убирает?
3. Как мы поймем, что стало лучше?

Если на эти вопросы нет ответа, лучше не начинать с разработки. Сначала надо разобраться в процессе.

Как понять, что сработало

Я не оцениваю такие сервисы по принципу «насколько там много ИИ».

Это вообще плохой критерий. Можно сделать очень умный инструмент, который никому не нужен. Можно сделать простую проверку, которая каждый день экономит команде время.

Я смотрю на более приземленные вещи:

• стало ли меньше ручной сборки;
• быстрее ли команда получает сигнал о проблеме;
• реже ли теряются договоренности;
• проще ли клиенту понять, что мы сделали;
• меньше ли задач держится в голове у конкретных людей;
• стало ли спокойнее работать.

Последний пункт звучит не очень «по-айтишному», но для агентства он важный.

Если система снижает суету, убирает ручные повторы и помогает людям не держать все в голове, она уже приносит пользу.

Для себя я бы считал минимум пять показателей:

1. время подготовки одного отчета до и после;
2. количество сайтов в мониторинге;
3. среднее время реакции на сбой;
4. количество найденных обещаний в чате;
5. количество ручных действий, которые ушли из регулярной работы.

Начинать можно с простого вопроса: стало ли команде легче делать регулярную работу?

Что изменилось для меня

Для меня главный эффект не в том, что у нас появились три внутренних сервиса.

Главный эффект в другом: я перестал быть бутылочным горлышком между идеей и разработкой внутреннего инструмента.

Раньше я видел проблему, формулировал идею и понимал, что для реализации нужен программист. А программист занят клиентским проектом. Значит, идея снова уходит в папку «когда-нибудь».

Теперь я могу быстрее проверить гипотезу сам.

Это не делает меня полноценной заменой разработчику. И не должно. Но для внутренних инструментов часто не нужен сразу большой проект. Нужен прототип, который покажет: здесь действительно есть польза или это просто красивая идея.

ИИ помог сократить расстояние между «надо бы» и «давайте попробуем».

Для развития агентства это ценно.

Потому что развитие — это не только новые услуги, продажи и стратегия. Иногда развитие начинается с того, что ты убираешь мелкую рутину, которая каждый день мешает людям нормально работать.

С чего начать агентству

Если коротко: не начинайте с ИИ. Начните с боли.

Выпишите 10 задач, которые каждую неделю начинаются словами «опять надо вручную». Обычно там и лежат первые кандидаты на автоматизацию.

Дальше я бы шел так.

Первое. Найдите повторяющуюся ручную работу. Не разовую проблему, а регулярную. То, что съедает время постоянно.

Второе. Проверьте, есть ли уже данные. Задачи в Битрикс24, список сайтов, история сообщений, таблицы, статусы — все это может стать основой сервиса.

Третье. Не стройте сразу большую систему. Сначала нужен маленький рабочий прототип. Он должен решать одну понятную задачу. Хороший ориентир — первая версия, которую можно проверить за 1–2 недели, а не за полгода.

Четвертое. Оставьте человека в точке контроля. ИИ может собрать основу отчета, подсветить обещание, дать сигнал о проблеме. Но выводы, решения и ответственность остаются за специалистами.

Пятое. Не автоматизируйте хаос. Если люди сами не понимают, как должен работать процесс, ИИ не спасет. Он просто ускорит беспорядок.

Шестое. Проверяйте пользу на реальной работе. Если инструмент не экономит хотя бы несколько часов в месяц, не снижает количество ошибок и не делает работу спокойнее, его не надо героически поддерживать.

Главный вопрос, который стоит задать себе: «Какая задача у нас каждую неделю начинается с фразы “опять надо вручную”?»

Скорее всего, именно с нее и надо начинать.

Главное

ИИ не сделал за нас агентство будущего.

Он просто помог наконец заняться тем, что годами лежало в папке «когда-нибудь».

Мы не автоматизировали творчество, вкус, опыт и ответственность. И не собирались.

Мы начали автоматизировать трение вокруг работы: ручную сборку отчетов, контроль доступности сайтов, потерянные договоренности в чате.

И это оказалось полезнее, чем просто «внедрить ИИ».

Потому что клиенту в итоге важен не сам факт, что где-то внутри агентства есть нейросети. Клиенту важно, чтобы работа шла спокойно, прозрачно и предсказуемо.

А команде важно, чтобы ее время уходило не на бесконечную ручную механику, а на то, ради чего ее и ценят: думать, принимать решения, делать сильные проекты и развивать клиентов.