Как я создал и использую AI-ассистента в работе и в жизни менеджера и директора компании

Привет, меня зовут Никита Гусаков, я руковожу проектами в компании WEB-AiM. А еще и самой компанией. Я постоянно занят менеджментом, и в этом моя работа. Работы много, ее важно и нужно уметь делегировать, а еще ее нужно хорошо и быстро делать. Поэтому я постоянно ищу и создаю новые подходы и инструменты для того, чтобы и я, и моя команда работали продуктивнее. А также мы делимся знаниями и наработками с нашими клиентами. Сегодня хочу рассказать немного про ИИ, но только не про банальное “как классно мне отвечает бесплатный DeepSeek”, а про то, как мы завели у себя личного ai-ассистента и продолжаем учить его все новым и новым штукам. 

AI для меня давно перестал быть просто «чатом, который умеет отвечать на вопросы». В таком формате он полезен, но быстро упирается в потолок. Настоящая ценность появляется тогда, когда ассистент становится не отдельной игрушкой, а рабочим слоем поверх реальных процессов: календаря, почты, CRM, задач, заметок, встреч и ежедневной рутины.

Именно так я и использую своего ассистента сейчас. По сути, это уже не просто диалоговый интерфейс, а операционный помощник, который умеет помнить важные договорённости, искать по ранее накопленному контексту, собирать данные из рабочих систем, структурировать хаотичную информацию и превращать встречи, чаты и задачи в понятные управленческие артефакты.

Для меня главный эффект не в «вау, он умный», а в том, что он помогает не терять контекст.

Еще я очень-очень долго ждал ИИ в коробке Битрикс24, но сейчас у меня складывается впечатление, что собственный агент, созданный “под себя” более гибок и персонализирован. Ну и он покрывает не только контур работы в корпоративном портале, но и другие сферы. 

Из преимуществ ИИ в Б24 – его массовость и обработка типовых кейсов.

И отдельный еще вопрос про модели “под капотом” – сравнивать BitrixGPT и модели от Open AI довольно холиварное занятие, а мы все же Золотые партнеры Битрикс24 :) 

Где AI оказался реально полезен

1. Ежедневные сводки и планирование дня

Один из самых приземлённых, но самых полезных сценариев — утренние сводки.

Для того, что максимально оперативно начать день, мне нужно понять чем вообще мне нужно сегодня заниматься. Также, очень желательно видеть всю картину и раскидывать приоритеты. Раньше я тратил 20-30 минут вечером, чтобы подготовить себе что-то типа плана. Привычка хорошая, но и я человек. Иногда уставший и со здоровым уровнем лени, особенно после 10-12 рабочих часов. По этому я иногда забивал, а утром корил себя за это.

Сейчас ассистент собирает для меня единый обзор дня:

• краткую погоду,
• события по нескольким календарям,
• разделение личного и рабочего контуров,
• предупреждение о накладках,
• top-3 фокуса на день,
• и даже блок с зависшими рабочими чатами, если они есть.

На практике это экономит очень много внимания. Вместо того чтобы утром открывать несколько календарей, почту и Bitrix, я получаю один короткий и понятный срез: что у меня сегодня, где пересечения, что важно не забыть.

“Очень много времени” – это, примерно, час каждый день. Это круто, всегда часов не хватает на то, что что-то важное или интересное сделать.

2. Работа с памятью и договорённостями

В обычной работе менеджера любого уровня от PM до CEO довольно важную роль занимают встречи. Их много, про них нужно помнить, их нужно успевать обрабатывать – вытаскивать задачи для себя и команды, ставить напоминалки и так далее.

И я видел, как и у меня и у других ребят в нашей команде и у клиентов есть много проблем с этим. Мне захотелось сделать так, чтобы мозговые ресурсы тратились как-то более рационально и я передал огромную часть рутины по обработке на моего ai-ассистента.

Он работает по правилам, которые я ему задал и после того, как он видит на почте транскрибацию, которую присылает сервис телеконференций (мы используем ЯндексТелемост), он самостоятельно обрабатывает их по моим правилам.

Он знает:

• в каком формате мне удобнее получать сводки,
• как разложены проекты и заметки в Obsidian,
• что мы уже обсуждали по тому или иному проекту с ассистентом,
• как лучше оформлять отчёты,
• какие договорённости по проектам и процессам уже зафиксированы.

Без памяти любой ассистент каждый раз начинает почти с нуля. Поэтому у нас выстроена отдельная логика памяти:

• краткосрочная память по дням,
• долгосрочная память по устойчивым предпочтениям,
• проектные заметки в Obsidian,
• отдельные заметки для бытовых вещей.

Это превращает AI из «разговорного интерфейса» в инструмент, который может найти ранее принятое решение, а не заставляет объяснять одно и то же снова и снова.

3. Разбор встреч и рабочих коммуникаций

Ещё один сильный сценарий — обработка встреч, писем и чатов.

Ассистент помогает:

• найти нужную встречу,
• разобрать её конспект,
• вытащить решения и action items,
• разложить это по проектам,
• сделать выжимку для меня или команды.

То же самое касается рабочих коммуникаций в Bitrix: вместо ручного перечитывания чатов можно быстро получить зависшие диалоги, последние важные сообщения, контекст переписки, спорные договорённости и управленческую выжимку.

Это особенно полезно в проектной работе, где проблема обычно не в отсутствии информации, а в том, что её слишком много и она размазана по нескольким системам.

4. Работа с CRM, задачами и аналитикой

Отдельная практическая польза — работа поверх Bitrix.

Через ассистента я уже использую быстрые выборки и аналитические срезы:

• просроченные задачи по проектам,
• группировка по ответственным,
• анализ задач за период,
• лиды на определённых стадиях,
• конверсия по этапам,
• причины потерь,
• зависшие клиентские коммуникации.

[изображение]

AI позволяет быстро собрать нужный срез без ручного кликанья по интерфейсам.

5. База знаний и проектные заметки

Для меня было принципиально важно не строить отдельный «AI-мир», оторванный от основной системы знаний.

Поэтому проектный контекст складывается туда, где ему и положено жить:

• проектные заметки — в Obsidian,
• черновики статей и кейсов — в Google Docs,
• бытовые заметки — в Apple Notes,
• устойчивые правила — в памяти ассистента.

Такой подход делает AI частью реальной рабочей системы.

Технически: как это устроено сейчас

С технической точки зрения мой AI-ассистент — это не одна модель в вакууме, а связка из модели, памяти, инструментов и интеграций.

Базовая модель

Сейчас основная рабочая модель в моём контуре — OpenAI Codex / GPT-5.4 через OpenClaw. То есть это не «чат на сайте провайдера», а self-hosted-подход, где сам ассистент живёт внутри моего рабочего контура и может работать через реальные инструменты.

Что даёт сама платформа

В качестве агентной оболочки используется OpenClaw — self-hosted gateway для AI-ассистентов. Он нужен не только для общения, но и как слой оркестрации: маршрутизация сессий, память, работа с каналами, доступ к инструментам, интеграция с чатами и внешними системами.

Если смотреть на лучшие практики, это как раз здравый подход: не пытаться делать «суперавтономного AI-робота», а строить простые composable workflows с памятью, инструментами и понятным управляемым контуром.

Какие интеграции уже подключены

На текущий момент ассистент уже работает со следующими системами:

Коммуникации

• Telegram — как основной интерфейс общения со мной
• Bitrix-чаты — чтение и анализ обычных чатов
• частичный доступ к контуру Open Lines / LINES-диалогов через Bitrix recent/im
• MCP Singularity App
• MCP Google Docs/Cal/Mail

Почта

• рабочая почта через Himalaya
• чтение писем,
• поиск нужных цепочек,
• разбор писем с конспектами встреч и проектным контекстом

Календари

• личный Google Calendar
• рабочий календарный контур
• дополнительные импортированные календари
• отдельная маркировка личного, рабочего и Singularity-событий

Заметки и база знаний

• Obsidian — как основная система проектных заметок и базы знаний
• Apple Notes — для быстрых бытовых и личных заметок
• автоматическое раскладывание встреч и проектных материалов по папкам

Документы

• Google Docs
• подготовка кейсов,
• статей,
• отчётов,
• рабочих черновиков

CRM и задачи

– Bitrix API:
   – задачи,
   – лиды,
   – сделки,
   – часть чатового контура,
   – выборки и аналитика

Что ещё планирую настроить и подключить

Если ориентироваться на лучшие практики для agentic-систем, самые полезные следующие шаги — это не «добавить больше магии», а усилить качество памяти, надёжность интеграций и глубину автоматизации конкретных сценариев.

1. Полноценный контур по чатам и открытым линиям Bitrix

Сейчас ассистент уже умеет читать часть обычных Bitrix-чатов, но мне хочется довести до ума именно:

• открытые линии,
• неотвеченные клиентские обращения,
• историю по диалогам,
• контекст по конкретным клиентским веткам.

Это позволит сделать AI полезным помощником для контроля коммуникаций: где завис диалог, где клиент давно ждёт, где есть риск эскалации, где менеджеру нужно напомнить о реакции.

2. Нормальный доступ к Telegram как к рабочему каналу контекста

Мы уже пробовали настраивать user-доступ через Telethon, но пока упёрлись в авторизацию. Если этот контур получится довести до стабильного состояния, это даст ещё один слой полезности: поиск по рабочим Telegram-группам, разбор переписок, восстановление договорённостей и более полную картину по рабочим коммуникациям.

3. Более глубокая проектная аналитика

Сейчас AI уже может собирать аналитику по лидам, задачам и сделкам. Но следующий логичный шаг — сделать из этого более устойчивый управленческий слой:

• регулярные сводки по рискам,
• динамика просрочек,
• лиды, застрявшие на стадиях,
• зависшие коммуникации,
• сравнение оценки и факта по проектам,
• проектные сигналы «где начинает течь процесс».

4. Расширение памяти и better retrieval

Одна из лучших практик, которая подтверждается на практике, — хороший агент выигрывает не за счёт бесконечной автономности, а за счёт качественного retrieval + memory.

Поэтому дальше я хочу усиливать:

• лучшее хранение проектного контекста,
• более аккуратную долгосрочную память,
• связку заметок, встреч, чатов и задач,
• меньше потерь контекста между днями и проектами.

5. Автоматизация подготовки артефактов

Уже сейчас AI помогает превращать:

• задачи → в кейсы,
• встречи → в заметки,
• чаты → в выжимки.

Дальше хочется усилить именно этот слой (то, над чем работаем):

• автоматические черновики отчётов,
• проектные summary по неделе,
• подготовку материалов для сайта,
• выжимки для руководителей направлений Маркетинг/DEV/PM,
• заготовки писем и follow-up после встреч
• базовые ответы в чатах в нерабочее время по RAG базы знаний

Почему я вообще считаю это важным

Для меня AI полезен не там, где он красиво разговаривает, а там, где он:

• встроен в мои процессы,
• работает с моими системами,
• умеет помнить,
• умеет искать,
• умеет собирать разбросанный контекст в понятную картину.

Если этого нет — это просто умный интерфейс. Если это есть — AI начинает работать как цифровой операционный помощник.

И именно в таком виде я вижу его реальную ценность для бизнеса и для собственной повседневной работы: не как замену людям и не как магию, а как инструмент, который снижает хаос, сокращает рутину и помогает не терять важное.

P.S. Если было интересно и хотите более обширную презентацию – welcome, с удовольствие расскажем и покажем даже больше, чем было в статье! Или же построим для вас подобного ассистента.