Всё началось с чистого любопытства. Я хотел проверить: можно ли заставить ИИ работать на реальный бизнес — без кода, серверов и команды разработчиков. Однажды я наткнулся на видео, где показывали, как собрать ИИ чат-бота на платформе Make. Решил попробовать, просто чтобы понять, как работает ИИ в живом диалоге.

Первые шаги — и первая проблема

Базовая логика выглядела просто: бот принимает сообщение → ищет ответ в базе знаний → возвращает пользователю информацию. Я загрузил тестовые данные, добавил шаблоны диалогов и запустил. Работало — но с нюансами. ИИ отвечал корректно, но не помнил контекст вообще. Каждое сообщение воспринималось как новый запрос.

Если пользователь писал:

«Подбери вариант для дома на 4 человека» а потом добавлял: «А если там баня и бассейн?» — бот начинал всё с нуля.

Проблема была в моём подходе — я просто не реализовал инструмент для работы с контекстом.

Я начал экспериментировать:

⁠передавать в ИИ часть предыдущих сообщений, ⁠формулировать чёткие подсказки и правила поведения («если вопрос повторяется — уточни», «если данных не хватает — задай вопрос»), ⁠структурировать базу знаний так, чтобы она помогала ИИ строить логичные, связные ответы.

После десятков итераций ИИ стал вести себя как настоящий ассистент: понимал, о чём уже говорили, и отвечал точнее, без разрывов логики.

Тогда я понял — эксперимент перерос в инструмент. И тогда я понял, что хочу пойти дальше.

Следующий шаг — Cursor и первые строки кода

Когда я понял логику, мне стало тесно в no-code-формате. Я перешёл в Cursor — среду, где ИИ помогает писать код. Теперь я мог создавать более гибкие сценарии: добавлять память, управлять логикой ответов, настраивать хранение данных.

Cursor стал для меня тем мостом между no-code и полноценной разработкой. Я перестал просто “собирать по инструкции” и начал понимать, как всё устроено изнутри. На этом этапе у меня появилась идея: применить эти наработки к реальной бизнес-задаче.

Когда эксперимент стал решением для бизнеса

Так родился мой первый коммерческий кейс — бот для компании, занимающейся подбором и продажей станций очистки стоков. До внедрения сотрудники тратили по 1–3 часа в день на ответы клиентам. Запросы приходили в личку, консультировали вручную, часто повторяясь.

После интеграции:

⁠бот отвечал на 85 % типовых запросов, ⁠менеджеры освободили около 2 часов ежедневно, ⁠клиенты получали ответы за 15–30 секунд.

ИИ не заменил людей — он освободил их от рутины, оставив место для общения и анализа.

Что я понял

ИИ — это не волшебство и не замена людям. Это инструмент, который возвращает время. Он не требует кода, если ты понимаешь логику. Главное — уметь описать процесс словами и структурировать знания.

Если можешь объяснить, как что-то работает — значит, уже можешь это автоматизировать.

А вы пробовали собирать свои ИИ-решения без программистов? Что оказалось самым сложным — логика, данные или просто решиться начать?