В проектных командах поручения рождаются в чате и там же теряются. Мы внедрили ИИ-агента в Telegram: он в реальном времени выделяет задачи, сроки и ответственных, ведёт статусы и напоминает о дедлайнах.
Для ООО «МП ИНТЕПРО» мы разработали ИИ-агента, который в реальном времени анализирует переписку в Telegram-чатах и превращает её в управляемые задачи: ответственные, дедлайны, статусы и напоминания.
Сервис уже внедрён в десятки процессов компании и масштабируется дальше.
Контекст клиента:
ООО «МП ИНТЕПРО» — компания, где основной объём координации идёт через рабочие чаты: поручения, уточнения, согласования, файлы, “быстрые договорённости”.
В такой среде задачи легко теряются, а контроль выполнения превращается в ручной менеджмент и постоянные напоминания.
ООО «МП ИНТЕПРО» — компания, где основной объём координации идёт через рабочие чаты: поручения, уточнения, согласования, файлы, “быстрые договорённости”.
В такой среде задачи легко теряются, а контроль выполнения превращается в ручной менеджмент и постоянные напоминания.
Проблема/задача
- Поручения «тонут» в переписке и не превращаются в задачи.
- Сроки звучат “по-человечески” («до пятницы») и теряются.
- Контроль выполнения = ручные пинги и повторные вопросы.
- Трудно быстро найти «где мы это уже обсуждали».
Решение: что внедрили (5–9 пунктов)
- Мониторинг переписки в Telegram-чатах в реальном времени.
- Выделение задач, исполнителей и дедлайнов из сообщений.
- Автосоздание задач и вывод списка в интерфейсе бота («Задания»).
- Назначение исполнителей по @упоминаниям и роли администратора.
- Извлечение дедлайнов из текста («до пятницы») + подтверждение/коррекция срока в чате.
- Напоминания о дедлайнах исполнителям и при необходимости — в общий чат.
- Админ-управление задачами: фильтры, редактирование, переназначение, смена статусов.
- Управление задачами для сотрудника: завершение, список задач, изменение дедлайна.
- Умный поиск и Q&A по истории чатов и документам (команда /find с выдачей ссылок на обсуждения).
Как работает
Данные → логика → каналы → панель → отчёты
Данные → логика → каналы → панель → отчёты
- Данные: сообщения и контекст из Telegram-чатов + загруженные документы.
- Логика: NLP-анализ текста (понимание поручений), извлечение сроков, определение ответственного, постановка задач, контроль статусов.
- Каналы: Telegram (общий чат + личные сообщения), команды бота, интерфейс «Задания».
- Панель: админ-режим в боте — фильтры, правки, статусы, дедлайны, переназначения.
- Отчёты: логи действий и выгрузки по задачам (для прозрачности процессов).
Результат
Цифры не раскрываются. Фиксируем эффект по:
Цифры не раскрываются. Фиксируем эффект по:
- Доле задач, созданных автоматически из переписки (лог бота).
- Среднему времени от «поручение в чате» до «задача создана» (лог бота).
- Просрочкам по задачам (статусы + дедлайны).
- Количеству ручных напоминаний руководителя (опрос + сравнительный период).
- Скорости поиска решений по проектам («/find» + ссылки на сообщения; статистика команд).
Условия успеха
- Чёткие роли: кто админ, кто подтверждает дедлайны, кто закрывает задачи.
- Единый формат коммуникации в чатах (минимальные правила: упоминание ответственного, явный результат).
- Постепенное внедрение: сначала один проектный чат → затем масштабирование.
Риски и как закрыли
- Риск: неверная интерпретация поручений → закрыли подтверждением/редактированием задачи админом.
- Риск: “шум” и лишние задачи → закрыли фильтрами, правилами и возможностью удаления/редактирования.
- Риск: доверие к авто-закрытию → закрыли гибридной логикой: если качество выполнения неясно, создаётся задача «проверить выполнение» для автора.
Сроки и бюджет (в спринтах)
- Базовый MVP агента (мониторинг → задачи → дедлайны → роли) — 3 спринта.
- Масштабирование на несколько проектов + поиск /find + авто-статусы — ещё 2–4 спринта (в зависимости от объёма и требований).
- Бюджет считаем из расчёта 1 спринт (1 неделя) = 150 000 ₽.