По данным исследования «Яков и партнёры», в 2024 году 54% российских компаний внедрили ИИ в бизнес-процессы. Например, боты отвечают на часто задаваемые вопросы и консультируют по товарам.
Но как справляется нейросеть, если продукт сложный и узкоспециализированный? Отвечаем на этот вопрос в статье.
Операторы техподдержки обрабатывают 14 000 обращений в месяц
iikoService — дочернее предприятие iiko, разработчика программного обеспечения для ресторанного бизнеса. Более 19 лет мы занимаемся автоматизацией заведений общественного питания. Когда клиенты делают заказ на сайте кафе, он автоматически попадает на кухню, и сотрудники видят его на специальном терминале. Затем информация передаётся в курьерскую службу. Весь процесс построен на системе iiko, которая интегрируются со множеством сервисов. Например, агрегаторами доставки.
С помощью iiko рестораторы могут контролировать ключевые показатели: сколько заказов сделано вовремя, какое количество доставок, себестоимость блюд, прибыль, расходы на персонал и продукты.
Мы сопровождаем 11 000 клиентов, среди которых как небольшие фуд-траки, так и крупные сети ресторанов. Наша компания оказывает следующие услуги:
- подбор и монтаж оборудования;
- внедрение продуктов iiko;
- обучение сотрудников;
- техническая поддержка.
Наши клиенты — это сотрудники ресторанов, кафе и служб доставки. Они обращаются в техподдержку с вопросами по установке и работе оборудования, настройке интеграций, оплате лицензий и оптимизации учёта. В среднем сотрудники техподдержки обрабатывают более 14 000 сообщений в месяц.
Большинство новых ресторанов открываются на системе автоматизации iiko, поэтому количество клиентов и обращений у iikoService растёт. Чтобы оперативно обрабатывать запросы, мы расширяем штат.
Но из-за кадрового голода на рынке и сложности продукта процесс найма и адаптации одного сотрудника занимает от 3 до 5 месяцев. Мы не закрываем вакансии уже года три, потому что нанимать персонал сейчас долго, дорого и сложно.
Нам автоматизация просто жизненно необходима, чтобы снизить нагрузку на техподдержку и быстро масштабировать бизнес. Поэтому мы внедрили чат-бот с ИИ для ответов на типовые вопросы клиентов.
Как настроили бота и обучили нейросеть
Для разработки чат-бота мы обратились в проектный офис Smartbot. Ребята собрали сценарий на конструкторе, в нём 2 основные механики: ИИ-консультант и обычное меню, где можно выбирать команды и идти по цепочке сообщений.
Для ИИ-бота мы выбрали модель GPT-4o mini. Чтобы обучать нейросеть, используем данные компании, которые разделили на несколько документов:
- база знаний iiko-help по каждому виду продукта: iikoFront, iikoOffice, iikoWeb и другие;
- инструкции по коммуникациям от сотрудников техподдержки;
- частые вопросы и ответы на них.
Дальше боту задали роль: он сотрудник техподдержки, который отвечает только на русском языке и строго по базе знаний. Это помогает сократить галлюцинации нейросети.

Мы регулярно редактируем базу знаний. Например, если вышло обновление продукта или появились специфические вопросы, которых раньше не было.
Мы сами обучаем ИИ-модель, потому что структура продукта сложная. Нужно понимать специфику iiko, знать нюансы. Проектный офис Smartbot помогает нам с технической частью. Например, ребята настроили подключение к каналам, подсказали, как форматировать базу знаний.

Павел Гурко
Аналитик данных iikoService
В начале работы с ИИ-консультантом были сложности: например, бот не умел отправлять ссылки, не мог построить логическую связь между вопросами и сбивался в ответах. Но мы продолжаем тестировать гипотезы и обучать нейросеть. Дальше расскажем, как работает бот и чем он помогает нашим операторам.

Рассылка: как вести бизнес в России
Раз в неделю присылаем самые важные новости и лайфхаки для развития вашего бизнеса

Какие задачи решает чат-бот
Бот работает в Telegram и онлайн-чате на сайте iikoService. Он консультирует по продуктам iiko и помогает решать технические вопросы, например, если зависает оборудование на кассе. Также используем бот, чтобы собирать информацию по проблеме клиента для оператора.

Все обращения в техподдержку регистрируются в Service desk-системе. После того как бот пообщался с клиентом, заявка переходит на оператора. Он проверяет работу ИИ-консультанта и ставит отметку в системе, решён вопрос или нет. Если бот не справился, в базу знаний вносим корректный ответ — это помогает улучшить работу нейросети.
Ниже — несколько примеров сложных обращений, которые решил ИИ-консультант.
В логике бота есть несколько типовых сценариев. Например, создание и восстановление блюд, редактирование цен, проверка статуса оплаты лицензии и управление кассовыми сменами. Когда клиент задаёт вопрос, бот по специальным тегам понимает, относится он к одному из сценариев или нет. Если да — запускает цепочку. То же самое может сделать оператор вручную.
Важно комбинировать механики с искусственным интеллектом и сценарии со скриптами. Нейросеть больше подходит для консультации по базе знаний. В кейсах, где нужно клиенту что-то показать и объяснить, лучше использовать сценарий с пошаговой инструкцией и фотографиями. Сочетание этих двух механик позволяет эффективнее решать запросы пользователей.
Мы хотим оставить людям сложные и интересные задачи, а рутину отдать чат-ботам
Бот помог нам снизить нагрузку на техподдержку и увеличить скорость ответа клиенту. Как именно он экономит время сотрудников:
- Самостоятельно закрывает часть обращений. GPT хорошо понимает технические термины: например, бот за 3 минуты проконсультировал по работе со статусами онлайн-заказов через API iiko. У сотрудника поддержки на решение подобного вопроса уходит намного больше времени.
- Помогает клиенту настроить удалённый доступ к компьютеру, чтобы оператор сразу мог подключиться и быстрее решить вопрос.
- Готовит шаблоны ответов для сотрудников техподдержки.
- Проводит первичную диагностику оборудования и передаёт данные оператору.
- Выполняет рутинные задачи: например, подсказывает, как проверить лицензию.
Мы продолжаем обучать чат-бот, чтобы он мог полноценно решать обращения клиентов без участия сотрудников. В планах — улучшить понимание сложных запросов и добавить новые сценарии по самостоятельной настройке iiko.
Какие приёмы используем, чтобы повысить качество ответов нейросети:
- делим базу знаний на отдельные документы по темам и регулярно обновляем контент;
- отслеживаем некорректные ответы ИИ и вносим в инструкции правильный вариант;
- меняем описание роли в промте и анализируем результаты.
Пока нейросеть не способна полностью заменить человека. Но часть запросов бот решает самостоятельно, поэтому внедрение ИИ — важный шаг в автоматизации техподдержки.
Без нейросети мы не сможем сократить найм, удержать расходы на персонал на допустимом уровне и быстро масштабировать бизнес. В будущем планируем оставить людям сложные и интересные задачи, а всю рутину отдать ботам.