Обучение команды продаж — задача, требующая времени, ресурсов и постоянного обновления знаний. С появлением обучающих AI-агентов компании получили возможность автоматизировать и персонализировать этот процесс.
И, вопреки мифам, внедрение AI-агента — это не месяцы подготовки, а всего несколько дней. Вот как можно запустить первого обучающего AI-ассистента всего за 3 дня.
День 1: Подготовка знаний и сценариев
Цель: собрать ключевые данные, которые AI будет использовать для обучения продавцов.
Что делаем:
Итог дня: у вас есть структурированный контент и чёткое понимание, чему должен учить AI-агент.
День 2: Создание и настройка AI-агента
Цель: запустить работающего AI-агента на основе выбранной платформы.
Что делаем:
1.Выбираем платформу:
2.Загружаем знания:
3.Тестируем:
Итог дня: AI-агент готов к работе, умеет отвечать на вопросы и проводить тренировку.
День 3: Запуск, обучение команды и обратная связь
Цель: внедрить агента в реальную работу и настроить обратную связь от команды.
Что делаем:
1.Презентация для команды: короткий Zoom-звонок или встреча, где показываете, как использовать агента.
2.Сценарии использования:
3.Сбор фидбэка:
4.Настройка итераций: обновляйте контент на основе фидбэка раз в неделю.
Итог дня: команда начала использовать агента, и вы получаете данные для улучшений.
Что вы получаете на выходе:
AI-агенты — это не про будущее, а про сейчас.
Запустить простого, но эффективного обучающего агента можно за 3 дня — без разработчиков и сложных интеграций. Главное — чёткая структура, полезный контент и стремление улучшать обучение.
Это вложение, которое окупается уже в первый месяц.
И, вопреки мифам, внедрение AI-агента — это не месяцы подготовки, а всего несколько дней. Вот как можно запустить первого обучающего AI-ассистента всего за 3 дня.
День 1: Подготовка знаний и сценариев
Цель: собрать ключевые данные, которые AI будет использовать для обучения продавцов.
Что делаем:
- Собираем контент: презентации, описание продукта, скрипты продаж, FAQ от клиентов, типовые возражения.
- Формируем сценарии: какие задачи будет выполнять агент — отвечать на вопросы о продукте, тренировать на типовые диалоги, проверять знания.
- Определяем формат: текстовый чат, голосовой помощник или интеграция в CRM (например, Slack, Microsoft Teams, Notion).
Итог дня: у вас есть структурированный контент и чёткое понимание, чему должен учить AI-агент.
День 2: Создание и настройка AI-агента
Цель: запустить работающего AI-агента на основе выбранной платформы.
Что делаем:
1.Выбираем платформу:
- No-code решения: ChatGPT + Custom GPT, Khanmigo, Tidio AI, Zapier AI, Trainual, Slack GPT.
- Для гибкой настройки: LangChain, Rasa, Microsoft Copilot Studio.
2.Загружаем знания:
- Добавляем документы и обучающие материалы в базу знаний.
- Настраиваем ответы на типовые вопросы.
- Определяем роли: продавец, менеджер, тренер.
3.Тестируем:
- Прогоняем 3–5 типовых сценариев (например, «Что ответить клиенту, если он говорит, что дорого?»).
Итог дня: AI-агент готов к работе, умеет отвечать на вопросы и проводить тренировку.
День 3: Запуск, обучение команды и обратная связь
Цель: внедрить агента в реальную работу и настроить обратную связь от команды.
Что делаем:
1.Презентация для команды: короткий Zoom-звонок или встреча, где показываете, как использовать агента.
2.Сценарии использования:
- Утренний разогрев: 3 вопроса по продукту.
- Подготовка к звонку: имитация диалога с клиентом.
- Проверка новых фич: «Что нового в продукте за месяц?»
3.Сбор фидбэка:
- Что полезно? Чего не хватает?
- Какие ответы некорректны?
- Что добавить в базу знаний?
4.Настройка итераций: обновляйте контент на основе фидбэка раз в неделю.
Итог дня: команда начала использовать агента, и вы получаете данные для улучшений.
Что вы получаете на выходе:
- Интерактивный помощник для продавцов, доступный 24/7
- Сокращение времени на обучение новых сотрудников
- Повышение уверенности и знаний у текущей команды
- Гибкий и постоянно развивающийся инструмент
AI-агенты — это не про будущее, а про сейчас.
Запустить простого, но эффективного обучающего агента можно за 3 дня — без разработчиков и сложных интеграций. Главное — чёткая структура, полезный контент и стремление улучшать обучение.
Это вложение, которое окупается уже в первый месяц.