В сообществе разработчиков, специализирующихся на автоматизации IT-интеграторов, опубликованы результаты второй лабораторной работы под названием «Учим ИИ готовить КП на внедрение ERP». Проект продолжает серию экспериментов по применению больших языковых моделей для рутинных операций, возникающих при внедрении ERP-систем. Если первая работа касалась процессного управления, а третья — автоматизации без офисных сотрудников, то теперь объектом исследования стал пресейл, то есть подготовка коммерческого предложения. Авторы отмечают, что именно эта задача постоянно возникает у 1С-интеграторов и, на первый взгляд, идеально подходит для LLM.

Суть проблемы, которую решали разработчики, хорошо известна каждому руководителю проектов в интеграторе. Клиент присылает техническое задание или краткий бриф с описанием ожиданий от внедрения 1C ERP. Этот документ нужно прочитать, понять требования, разобраться в текущей системе заказчика, выявить интеграции, определить функциональные рамки, прикинуть состав команды, посчитать трудозатраты, построить график и в итоге сформировать файл коммерческого предложения. Традиционный процесс включает несколько этапов: отдел продаж передаёт лид руководителю портфеля, тот находит руководителя проекта и просит заполнить Excel-калькулятор, через неделю калькулятор возвращается в продажи, ещё через неделю готовится драфт презентации, затем РП уточняет параметры, перечитывая исходные файлы, и только потом КП отправляется заказчику. В среднем такой цикл занимает две-три недели, а руководитель проекта может одновременно вести не более двух-трёх пресейлов, что физически ограничивает воронку продаж. При этом часто клиент просит альтернативные варианты, например «без склада» или «с перламутровыми пуговицами», что запускает второй круг согласований.

Цель лабораторной работы — сократить время подготовки КП до пары часов, чтобы выставлять предложение в течение 24 часов с момента первичного обращения. Фактически речь идёт о создании «фабрики пресейлов» по переходу на ERP, которая позволит интегратору участвовать в пятикратно большем числе тендеров и, по гипотезе авторов, повысить вероятность выигрыша минимум на 50%. Для этого было решено использовать существующую инфраструктуру ERP-tools, в которой уже присутствуют подсистемы для определения функциональных рамок, ограничений и дорожных карт. На их основе создан Агент №2 «Менеджер пресейла», который берёт документы заказчика и проводит руководителя проекта через методику оценки. Важно, что форма калькулятора, поддерживающая проектную методологию, была создана ранее, поэтому новый агент не проектировался с нуля, а встраивался в уже существующие процессы.

Технически решение представляет собой доработанный калькулятор, в который добавили LLM-модель для извлечения данных из файлов заказчика на каждом шаге. В ERP-tools пресейлы организованы особым образом: для каждого направления (например, «Пресейлы ERP» или «Пресейлы ЗУП») создаётся отдельный проект, внутри которого заводятся клиенты и рисуются дорожные карты — варианты КП. Это позволяет хранить эталонные данные, такие как перечень анкетных вопросов для первого шага или список переменных для заполнения текста коммерческого предложения на двенадцатом шаге. При работе с агентом человек загружает полученные от заказчика файлы (это может быть и расшифровка интервью) в калькулятор, а затем на каждом шаге, где задействована LLM, возможна и необходима экспертиза специалиста и корректировка данных. Авторы подчёркивают, что они «ещё не Palantir», поэтому полностью автономная работа пока не предполагается.

Контекст проекта важен для понимания места лабораторной работы в общей стратегии. Всего намечено три группы задач, которые составляют львиную долю операционного процесса IT-интегратора: Агент №1 — проектный аналитик, Агент №2 — менеджер пресейлов, Агент №3 — процессный менеджер. Номера отражают не очерёдность, а начало разработки. Таким образом, текущая работа — это второй шаг в построении комплексной системы автоматизации. В предыдущей лабораторной работе №3 (опубликованной ранее) исследовалась возможность выполнения процессов без привлечения офисных сотрудников. Теперь же фокус смещён на более узкую, но критически важную задачу — оценку проектов и подготовку коммерческих предложений. Конкуренты на рынке автоматизации интеграторов пока не предлагают готовых решений, использующих LLM для генерации КП, что делает проект пионерским.

Для российского рынка IT-интеграции значение такой разработки трудно переоценить. В условиях высокой конкуренции и ограниченного числа квалифицированных руководителей проектов скорость реакции на запросы клиентов становится ключевым фактором победы в тендерах. Автоматизация пресейла позволит интеграторам участвовать в большем числе проектов без расширения штата, а значит, увеличить выручку и повысить маржинальность. Кроме того, накопление эталонных данных и стандартизация методологии снижают зависимость от человеческого фактора и ускоряют адаптацию новых сотрудников. Отраслевые эксперты отмечают, что подобные инструменты могут стать стандартом де-факто для крупных интеграторов, особенно в сегменте 1С ERP, где сложность проектов постоянно растёт.

По сравнению с альтернативными подходами, такими как ручной расчёт или использование универсальных чат-ботов, решение ERP-tools выгодно отличается интеграцией с существующей методологией и возможностью накопления знаний. Попытка просто загрузить файлы в «чат подороже» и получить готовое КП, как иронизируют авторы, приводит к непредсказуемым результатам, поскольку LLM не обладает контекстом конкретного интегратора. В то же время созданный агент работает в связке с калькулятором и ERP-tools, что обеспечивает преемственность данных: после победы в тендере накопленная информация автоматически трансформируется в начальные настройки проекта, избавляя от необходимости заново разбираться в условиях. Это существенное преимущество перед разрозненными инструментами. В дальнейшем команда планирует развивать агента, добавляя новые шаги и расширяя функциональность. Открытыми остаются вопросы о точности оценок, получаемых с помощью LLM, и о степени доверия к автоматически сгенерированным КП со стороны заказчиков. Также неясно, насколько легко интеграторы смогут адаптировать решение под свои уникальные методики. Тем не менее, уже сейчас очевидно, что лабораторная работа №2 демонстрирует реальный путь к ускорению пресейла и повышению эффективности продаж. Следующие эксперименты покажут, можно ли масштабировать подход на другие этапы жизненного цикла проекта и какие экономические эффекты это принесёт.