🔍 Пока одни подключают чат-бота и генератор описаний, правила уже поменялись. Набор отдельных ИИ-функций перестал быть преимуществом.

Преимуществом стал слой извлечения контекста. Товары, документы, переписка, заявки и регламенты индексируются так, что модель находит нужное по смыслу, а не по совпадению строк. На практике это всегда гибрид: обычный текстовый поиск для точных кодов, вектора для описаний, переранжирование результатов сверху. Чистый вектор на артикулах работает плохо, и это стоит понимать заранее.

Дальше меняется характер задач. Клиент описывает проблему словами, система подбирает позицию. Заявка находит ответственного и похожие случаи. Справочники 1С, CRM и склада сводятся полуавтоматически: явные совпадения проходят по порогу, спорные уходят на подтверждение. Агенты работают с общей памятью и разбирают одну задачу по ролям.

Разрыв между компанией с таким слоем и компанией без него растёт быстро. Первая добавляет сценарий за неделю. Вторая каждый раз начинает с нуля.

Сложность при этом не в модели, а в качестве данных и в измеримости результата. Пока не замерена полнота выдачи на реальных запросах, любое внедрение остаётся демонстрацией. Именно здесь останавливается большинство проектов.