Я уволил отдел и нанял одного AI-агента
Imagine you have a toy shop! 🧸
You had five helpers to sort toys and talk to customers. But sometimes they were slow or made little mistakes.
Then, a grown-up found a super-duper robot helper, like a smart toy brain! 🤖 This robot helper can sort toys super fast, talk to customers all day and night, and almost never makes mistakes!
So, the grown-up said "Bye-bye" to the five helpers and let the robot do most of the work. Now, the shop is even faster and makes more people happy! The robot is like a magic helper that makes everything zoom! ✨
Когда я сказал, что уволю весь отдел, многие подумали, что это шутка. Но через месяц я оказался одним из первых в Киеве, кто доверил бизнес одному AI-агенту. Секрет оказался прост - автоматизация бизнеса с помощью AI. Отдел из пяти человек занимался обработкой заявок, отвечал клиентам, составлял отчёты и следил за воронкой продаж. На бумаге всё выглядело хорошо, но на практике работа была полна дублирования, ошибок и задержек. Человеческий фактор и 8-часовой рабочий день против 24/7 работы AI - разница была очевидна. Как только стоимость ошибок превысила зарплаты, стало ясно, что пора что-то менять. Я собрал автоматизация бизнеса с помощью AI-промпты в PDF. Забери бесплатно в Telegram (в закрепе): https://t.me/yevheniirozov Я собрал AI-агента на базе GPT-4 и Claude API, интегрировал его с
Когда я сказал, что уволю весь отдел, многие подумали, что это шутка. Но через месяц я оказался одним из первых в Киеве, кто доверил бизнес одному AI-агенту. Секрет оказался прост - автоматизация бизнеса с помощью AI.
Отдел из пяти человек занимался обработкой заявок, отвечал клиентам, составлял отчёты и следил за воронкой продаж. На бумаге всё выглядело хорошо, но на практике работа была полна дублирования, ошибок и задержек. Человеческий фактор и 8-часовой рабочий день против 24/7 работы AI - разница была очевидна. Как только стоимость ошибок превысила зарплаты, стало ясно, что пора что-то менять.
Я собрал автоматизация бизнеса с помощью AI-промпты в PDF. Забери бесплатно в Telegram (в закрепе): https://t.me/yevheniirozov
Я собрал AI-агента на базе GPT-4 и Claude API, интегрировал его с Make/n8n, CRM и мессенджерами. Этот агент берет на себя все рутинные задачи: квалификацию лидов, генерацию коммерческих предложений, follow-up и отчётность. Интересно, что AI сам решает, когда подключать человека к процессу, например, при сложных переговорах.
Первый месяц был полон сюрпризов. Галлюцинации в коммерческих предложениях чуть не стоили мне пары клиентов, но промпт-инженеринг всё исправил. Некоторые клиенты распознавали бота, но это оказалось даже плюсом - они ценили скорость и честность. Были задачи, которые пришлось вернуть людям, но это лишь показало границы текущей технологии.
Остальные способы и примеры я разобрал подробно в Telegram с скриншотами: https://t.me/yevheniirozov
Фонд оплаты труда отдела составлял $3400 в месяц, а теперь я плачу только за API и подписки - $500. Скорость обработки заявок уменьшилась с 2 - 4 часов до 90 секунд. Конверсия и NPS выросли, а количество обработанных лидов в месяц увеличилось в три раза. Всё это я свёл в таблицу для наглядности.
Но полностью заменить людей - ловушка. AI не справляется со сложными переговорами и нестандартными конфликтами. Теперь у меня один оператор-супервайзер вместо пяти менеджеров, и я сохраняю контроль и репутацию.
Попробуйте оценить свои процессы и найдите задачи, которые можно автоматизировать за 10 минут. Начните с самого простого. Результат может вас удивить.
Подписывайся на мой Telegram:
-
Промпты, которые использую сам
-
Ошибки, которые стоили мне денег
-
Инструменты до того, как о них напишут все
Dev.to AI
https://dev.to/geka_cross_7457e8699a0c3f/ia-uvolil-otdiel-i-nanial-odnogho-ai-aghienta-1p2gSign in to highlight and annotate this article
Conversation starters
Daily AI Digest
Get the top 5 AI stories delivered to your inbox every morning.
More about
claude
Talking to strangers: an app adventure
Epistemic status: silly WAIT! Want to talk to strangers more? You might want to take the talking to strangers challenge before you read on, otherwise your results will be biased! Illustration by the extraordinarily talented Georgia Ray Do you find it hard to talk to strangers? If you’re like most people, you probably do, at least a bit. This is sad. Talking to strangers is great! You can make new friends, meet a new partner, have a fling, or just enjoy a nice chat. Most people think 1) people will not want to talk to them, 2) they will be bad at keeping up the conversation, 3) people will not like them. They’re wrong on all three counts! Sandstrom (2022) did a study on this . People were given a treasure hunt app where they had to go and talk to strangers. [1] The control group just had to
Contra The Usual Interpretation Of “The Whispering Earring”
Submission statement: This essay builds off arguments that I have come up with entirely by myself, as can be seen by viewing the comments in my profile. I freely disclose that I used Claude to help structure and format rougher drafts or to better compile scattered thoughts but I endorse every single claim made within. I also used GPT 5.4 Thinking for fact-checking, or at least to confirm that my understanding of neuroscience is on reasonable grounds. I do not believe either model did more than confirm that my memory was mostly reliable. The usual reading of The Whispering Earring is easy to state and hard to resist. Here is a magical device that gives uncannily good advice, slowly takes over ever more of the user's cognition, leaves them outwardly prosperous and beloved, and eventually rev
Multichannel AI Agent: Shared Memory Across Messaging Platforms
Build an AI chatbot that remembers users across WhatsApp and Instagram using Amazon Bedrock AgentCore, unified identity, and DynamoDB message buffering You send a video on WhatsApp. You switch to Instagram. You ask about the video. The chatbot has no idea what you are talking about. Most AI chatbots treat every channel as a separate conversation with no shared context, no shared memory, and no continuity. I built a multichannel AI agent that solves this problem using Amazon Bedrock AgentCore . One deployment serves both WhatsApp and Instagram with shared memory. The agent remembers your name, your photos, your videos, and your preferences regardless of which channel you write from. Assumes familiarity with AWS CDK , AWS Lambda , and WhatsApp/Instagram API concepts. Deployment takes approxi
Knowledge Map
Connected Articles — Knowledge Graph
This article is connected to other articles through shared AI topics and tags.
More in Models
Enhanced Direction-Sensing Methods and Performance Analysis in Low-Altitude Wireless Network via a Rotation Antenna Array
arXiv:2603.20784v3 Announce Type: replace Abstract: Due to the directive property of each antenna element, the received signal power can be severely attenuated when the emitter deviates from the array boresight, which will lead to a severe degradation in sensing performance along the corresponding direction. Although existing rotatable array sensing methods such as recursive rotation (RR-Root-MUSIC) can mitigate this issue by iteratively rotating and sensing, several mechanical rotations and repeated eigendecomposition operations are required to yield a high computational complexity and low time-efficiency. To address this problem, a pre-rotation initialization with recieve power as a rule is proposed to signifcantly reduce the computational complexity and improve the time-efficiency. Usin
SkillRT: Compiling Skills for Efficient Execution Everywhere
arXiv:2604.03088v1 Announce Type: new Abstract: LLM agents increasingly adopt skills as a reusable unit of composition. While skills are shared across diverse agent platforms, current systems treat them as raw context, causing the same skill to behave inconsistently for different agents. This fragility undermines skill portability and execution efficiency. To address this challenge, we analyze 118,000 skills and draw inspiration from traditional compiler design. We treat skills as code and LLMs as heterogeneous processors. To make portability actionable, we decompose a skill's requirements into a set of primitive capabilities, and measure how well each model-harness pair supports them. Based on these capability profiles, we propose SkillRT, a compilation and runtime system designed for por
Discussion
Sign in to join the discussion
No comments yet — be the first to share your thoughts!