Представьте менеджера накануне встречи с крупным клиентом. Он открывает наши системы и смотрит, что клиент уже подключил. Потом ищет карточку компании, листает её закупки, читает новости и пытается понять, чем живёт клиент и с чем к нему идти. Пять вкладок, немало времени, и легко пропустить важное.

Мы готовим помощника, который делает эту работу за несколько минут. Менеджер вводит название клиента и должность ЛПР, с которым встречается, например директор по ИТ или по ИБ. От этого зависит, как подать предложение. В ответ получает три вещи: • кто этот клиент: отрасль, масштаб, стратегия, свежие новости • что он уже покупает у нас и у других и как меняются его платежи • что ему предложить и почему именно сейчас

Третий пункт самый интересный. Система берёт наш каталог услуг и сопоставляет его со всем, что известно о клиенте. Например, компания год назад купила защиту от атак у другого поставщика, договор скоро заканчивается, а на встрече будет директор по ИТ. Система поставит такое предложение первым и покажет закупку, из которой это видно.

Пара правил, без которых мы бы это не запускали. У каждого факта есть источник. Если данных нет, система так и пишет и ничего не придумывает. Цифры считает программа, нейросеть только собирает из них текст. Наши внутренние данные остаются внутри компании, наружу уходит только название и ИНН клиента. И решение, что предлагать, всегда остаётся за менеджером.

Проверять будем четыре вещи. Сколько времени экономит подготовка. Насколько точна справка на клиентах, которых менеджеры знают как свои пять пальцев. Сколько предложений менеджеры сочтут уместными, хотим хотя бы половину. И самое важное: будут ли им пользоваться без напоминаний. Если цели не наберём, закроем пилот и честно разберём, почему.