Цена ошибки в B2G — потерянный год: ИИ-агент на переговорах, 900 разборов встреч за три месяца
Тезисы
За 3 месяца (июнь–август 2026) мы встроили ИИ-агента в процессы продаж, маркетинга и производства. Наша система помогает готовить встречи на основе контекста проекта и базы знаний компании, записывает и расшифровывает переговоры (телефон, очные, ВКС), извлекает договорённости, сроки и ответственных, готовит рекомендации сотрудникам на основе данных в CRM и истории переговоров — фиксирует структурированные выводы обратно в CRM.
Взялись за эту задачу, потому что в B2G зачастую цена ошибки — потерянный год. Если сделка срывается, то следующий подход возможен только через 12 месяцев. Контекст распылялся, договорённости забываются, руководитель управлял «по ощущениям».
Результат: ~900 разборов сессий, >1000 сгенерированных артефактов, ~4000 договорённостей, 5 спасённых сделок с чеком от 10 млн каждая, 4 остановленных проекта на этапе гипотезы (сэкономлены сотни трудочасов на пилоты).
Раньше: Менеджер перед встречей перечитывал историю клиента в CRM, восстанавливал полную картину через руководителей проектов и руководство — от 2 часов. После встречи вспоминал и вручную фиксировал договорённости — ещё 30–60 минут. Договорённости в принципе терялись на уровне «я помню, что мы обсуждали» или потому что одно подразделение не передало важную информацию другому, так как не смогло оценить важность. Контроль качества — субъективные ассессменты раз в квартал. Цена одной потерянной договорённости — отложенный контракт на миллионы.
Сейчас: ИИ-агент записывает встречу, расшифровывает, извлекает договорённости, сроки, ответственных, вытаскивает риски и возможности из фактов о параллельных встречах. Менеджер подтверждает или корректирует черновик за минуту (human-in-the-loop — снимает риск галлюцинаций). Данные автоматически возвращаются в CRM. Артефакты: план переговоров перед встречей, карточка договорённостей после, данные для руководителя с паттернами работы каждого менеджера и выборкой переговоров для живого разбора.
Архитектура: ВКС \ диктофон (запись) → локальная LLM (транскрибация и извлечение данных) + векторная база знаний → CRM (интеграция) и приложение для удобства работы – планирования и разбора встреч. Ключевой элемент — контекст (база знаний о компании), без него LLM бесполезна. Технологическая задача – эвристический обмен рисками и возможностями между контекстами различных направлений и проектов.
Для кого доклад
Собственники и коммерческие директора компаний с длинным циклом сделки, руководители отделов продаж, которые управляют командой по данным из CRM.
О докладчике
Основатель и CEO
О компании
GEMS — продуктовая ИТ-компания. Разрабатываем и внедряем цифровые продукты для государственного и муниципального управления территориями на основе данных: градостроительные системы, публичные карты, геопорталы и картографические сервисы на базе собственной платформы Geometa. На наших решениях работают более 50 регионов РФ, ежегодно через платформу выдается более 1 млн градостроительных документов.