У нас недавно в работу зашёл очень интересный проект, и я решил попробовать новый формат — в режиме реального времени показывать, как мы там всё перестраиваем с помощью автоматизаций и какие результаты в процессе это дает.

Контекст: Маркетплейс книжных авторов, полторы тысячи писателей на платформе и продвижение в формате: «кладёшь деньги на баланс, а мы сами ведём твою рекламу». Красиво на слайде, адски тяжело в операционке.

Больше половины авторов сразу включили продвижение — и на компанию обрушился постоянный поток вопросов: «Как идёт кампания?» «Почему упали показы?» «Нужно ли менять креативы и бюджет?»

Мы заходим в проект чтобы понять: где именно бизнес упёрся в потолок, который не даёт расти?

Ответ оказался простым и болезненным: коммуникация с авторами вокруг рекламы. Не сама настройка кампаний, не аналитика, а вот этот непрерывный ручной процесс.

Поддержка собирала данные из разных систем, сверяла цифры, объясняла логику действий медиабайеров и каждый месяц помогала принимать решение: продолжать, усиливать или останавливать кампанию. На объёме в сотни кампаний это превратилось в огромный операционный комбайн, который начал тормозить развитие сервиса. План действий на данном этапе я вижу такой: 1️⃣ собрать данные из рекламных систем в единый контур; 2️⃣ научить агента читать результаты кампаний и объяснять их человеческим языком; 3️⃣ переложить на агента регулярное общение с авторами: статус, цифры, рекомендации.

В следующем посте покажу, что из этого получилось на практике и сколько людей агент реально освободил от рутины. Почему я говорю про внедрение именно агента? Агент — это не ещё один «сервис для галочки», который закрывает одну микрозадачу. Это по сути цифровой сотрудник, которого мы собираем под вашу специфику: он понимает контекст, сам разбивает запрос на шаги, идёт по этому плану и доводит задачу до результата без вашего постоянного участия. Один раз нормально проектируете архитектуру — и дальше не бегаете между десятком инструментов, а просто формулируете «что нужно в итоге».

На AI Agents Bootcamp мы как раз учимся: ➖ искать узкие места в процессе, где агент окупится быстрее всего; ➖ проектировать под них архитектуру агента, а не под хайп; ➖ и собирать рабочих агентов, которые берут на себя полный цикл задач.

Напишите «+» в комментариях, отправлю детали в личку.

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки