7 рабочих сценариев

Связка AI и no-code предоставляет компаниям разного масштаба реальные преимущества. Главное из них состоит в оптимизации рутины и ускоренном движении к бизнес-целям. Как именно и на каких инструментах можно все это осуществить, разбираем ниже.

1) Автосводки писем/чатов/встреч (daily/weekly)

Актуально для всех сотрудников компаний, вне зависимости от специализации.

• Где болит: менеджеры тонут в переписке; руководителю нужен короткий «что важно и кому мяч»
• ‍Стек: Gmail/Telegram → Albato/Make → LLM → Google Docs/Airtable/Bipium/Telegram
• ‍Флоу: триггер по ярлыку/времени → собрать новые письма/сообщения → LLM: tl;dr + action items + владельцы → отправить в канал/док
• ‍Время сборки: 45–60 мин
• ‍Риск/совет: добавьте «правило тишины» для каналов (1 дайджест/день), храните ссылки на исходники
• ‍Метрика: % прочитанных дайджестов, среднее время реакции на action item
  

Промпт-шаблон (можно сократить):

Суммируй переписку за период. Формат: 1) 5 пунктов TL;DR, 2) задачи: {кто → что → когда}, 3) риски/блокеры, 4) ссылки.

2) Классификация входящих заявок/тикетов

В первую очередь, необходимо для отдела технической поддержки или команды разработчиков продуктов на заказ или других юнитов, взаимодействующих с внешними заказчиками.

• Где болит: хаос в «общей почте/форме»; заявки теряются, SLA плывёт
• ‍Стек: Tally/Typeform/почта → Albato/Make → LLM → Airtable/Directual/CRM
• ‍Флоу: новая заявка → LLM: категория/приоритет/язык/токсичность → автоназначение исполнителя → SLA-таймер → уведомление в Telegram
• ‍Время: 60–90 мин
• ‍Риск/совет: закрепите словарь категорий; при confidence < X — отправляйте на ручную проверку
• ‍Метрика: lead time до первого ответа, % промахов в классификации
  

Промпт:

Отнеси заявку к одной из категорий: {…}. Верни JSON: {category, priority:low|med|high, confidence:0–1, summary}.

3) Генерация КП и follow-up писем

Очень хорошо понимают эту боль продажники. Теплые, прохладные и очень холодные звонки и рассылки, на которые едва отвечают через раз, и нужно пинговать время от времени. Сейлам нужно быть на позитиве, а потому пусть грустными задачами занимаются роботы. 

• Где болит: уходит по 30–60 мин на каждое КП/письмо; легко забыть отправить повтор
• ‍Стек: CRM/Sheets → Albato/Make → LLM → Google Docs/Gmail
• ‍Флоу: статус сделки «Нужно КП» → LLM собирает черновик КП из шаблона (цены/кейсы/условия) → PDF/Doc → отправка; через N дней — follow-up с учётом ответа клиента
• ‍Время: 60–120 мин
• ‍Риск/совет: цены/юридические формулировки — только из «золотого» источника; обязателен финальный просмотр человеком
• ‍Метрика: конверсия «КП → звонок/демо», время подготовки КП
  

Промпт (КП):

Сгенерируй КП для {отрасль, боль}. Используй цены из таблицы {ссылка}. Структура: проблема → решение → пакет/цена → сроки → кейсы → CTA. Без выдумывания фактов.

Промпт (follow-up):

Подготовь 3 коротких письма для follow-up (вежливо/нейтрально/смелее), ссылайся на КП от {дата}, предложи слоты на звонок.

4) FAQ-бот (внутренний/клиентский)

Надоело отвечать на одни и те же вопросы, да еще и сохранять при этом вежливый тон? Поручите это роботам.

• Где болит: повторяющиеся вопросы «как оплатить», «где акт», «как сменить тариф»
• ‍Стек: Botmother/Landbot → Albato/Make → LLM + база ответов (Airtable, Bipium и другие конструкторы для работы с БД)
• ‍Флоу: пользователь задаёт вопрос → LLM ищет ответ в базе (RAG) → если не найдено — собирает черновик и эскалирует в поддержку
• ‍Время: 90–120 мин
• ‍Риск/совет: логируйте «не найдено» и обновляйте базу еженедельно; ограничьте тон и запреты (прайсы/юридические советы)
• ‍Метрика: % вопросов, закрытых ботом, среднее время ответа, CSAT

Промпт (ответ с цитированием):

Ответь строго на основе фрагментов. Если ответа нет — скажи «я уточню» и эскалируй. Верни: 1) ответ, 2) источники

5) Авторазбор документов: счета/договора/брифы

Отлично подойдет для юристов, отделов HR и бухгалтерии.  

• Где болит: ручной ввод реквизитов и дат, риск опечаток
• ‍Стек: Загрузка в папку/форму → Albato/Make → OCR (если PDF) → LLM-парсинг → Sheets/CRM
• ‍Флоу: новый файл → извлечь поля (номер, сумма, дата, контрагент, сроки) → валидации → запись в реестр → нотификации
• ‍Время: 60–90 мин
• ‍Риск/совет: сохраните исходник и извлечённый JSON; при низкой уверенности — флаг «нужна проверка»
• ‍Метрика: доля корректно распознанных документов, экономия времени на ввод

Промпт (экстракция):

Извлеки поля в JSON: {doc_type, number, date, total, currency, counterparty, due_date}. Если нет — верни null и confidence.

6) Lead-enrichment и скоринг

Маркетологи и отделы продаж точно оценят. Для них важно разбираться в лидах и понимать их приоритетность, но обработка массива информации вручную можно занимать слишком много времени.

• Где болит: мало данных по лидам → слабая приоритизация
• ‍Стек: Новая заявка в CRM → Albato/Make → LLM + открытые источники/API → обновление полей
• ‍Флоу: подтяни отрасль, размер компании, стек, тональность запроса → рассчитай скоринг по правилам → назначь приоритет и владельца
• ‍Время: 45–60 мин
• ‍Риск/совет: храните источники обогащения; не используйте «гадания», только проверяемые признаки
• ‍Метрика: конверсия в встречу/сделку, время до первого контакта
  

Промпт:

На основе описания запроса классифицируй отрасль и боль, оцени бюджетный диапазон. Верни JSON {industry, pain, budget_bucket, confidence}.

7) Проверка полноты брифов/заказов 

Казалось бы, мелочь - неполный бриф. Однако, можно потерять кучу времени на проверках и уточнениях.

• Где болит: неполные брифы → потери времени на уточнения
• ‍Стек: Форма/док → Albato/Make → LLM чек-лист → комментарии в документ/ответ инициатору
• ‍Флоу: новый бриф → LLM проверяет по чек-листу (цель, аудитория, KPI, сроки, доступы) → создаёт список «что дописать» → отправляет авто-ответ
• ‍Время: 30–45 мин
• ‍Риск/совет: держите чек-лист коротким и понятным; не блокируйте поток, если minor-пропуски
• ‍Метрика: число «пинг-понов», время до старта работ

Промпт:

Проверь бриф по чек-листу {список}. Верни: missing_fields[], уточняющие вопросы (до 5), краткое резюме риска.

Рецепты для Albato/Make (коротко)

• Daily summary (сценарий 1): Cron → Gmail/Telegram:search → Array aggregator → LLM:summary → Google Docs:create → Telegram:sendLink.
• ‍Ticket triage (2): Webhook:new → LLM:classify → Router(by category) → Assign owner → Telegram DM + set SLA.
• ‍CP/follow-up (3): CRM:status=NeedProposal → LLM:compose → Google Docs:fill → Drive:export PDF → Gmail:send → Delay N days → LLM:follow-up → Gmail:send.
• ‍FAQ-бот (4): Bot webhook → Vector DB/RAG → LLM:answer+sources → If not found → create ticket.
• ‍Doc parse (5): Drive:new file → OCR(if needed) → LLM:extract JSON → Validate → Sheets:append → Alert.
• ‍Lead score (6): CRM:new → LLM:enrich → Score calc → Update record → Notify owner.
• ‍Brief QA (7): Form:new → LLM:checklist → Comment doc + email requester.
  

Мини-гигиена для всех сценариев

• Храните «золотые» данные (прайсы/шаблоны) в одном источнике и давайте модели только их
• Добавляйте confidence и порог ручной проверки
• Для чувствительных писем/КП — финальный человеческий просмотр
  

Заключение

AI × no-code — это не «магия», а набор повторяемых рецептов: где модель думает, а сценарий двигает данные. Начните с одного узкого места (например, автосводки или классификация заявок), закрепите метрику успеха и дайте процессу неделю-две — вы увидите, как у команды появляется время на важное.

‍