КДПВ: Можно использовать мем с горящим офисом "This is fine" или комикс про автоматизацию, которая пошла не так. Альтернатива: схема AI-агента с перечёркнутыми элементами и галочкой на рабочем варианте.

Читатели Хабра знают меня по статьям о MCP Protocol и AI-агентах. Но мало кто знает, что к этой теме я пришёл через собственную боль — два года назад я чуть не угробил стартап, пытаясь автоматизировать всё подряд.

История началась банально. Наш небольшой SaaS получал 30-40 заявок в день, и два менеджера физически не успевали их обрабатывать. Я, как технический директор и большой энтузиаст AI, решил: "Сейчас напишу бота, который всё сделает!"

Через месяц у нас был AI-агент, который терял каждую третью заявку, присылал клиентам галлюцинации вместо ответов и однажды назначил встречу с несуществующим менеджером. Я потратил 200 тысяч рублей и кучу нервов, прежде чем понял простую вещь: не все задачи стоит автоматизировать с AI.

С тех пор прошло два года. Я помог автоматизировать процессы в семи компаниях, набил все возможные шишки и научился отличать задачи, где AI действительно помогает, от тех, где он только мешает.

В этой статье:

• 5 задач, которые AI автоматизирует за неделю (с ROI 250-400%)

• Реальные истории провалов и успехов

• Конкретные цифры: время, деньги, окупаемость

• Почему "эксперты" часто ошибаются насчёт AI

Содержание

1. Когда AI действительно помогает (а когда — только вредит)

2. Задача 1: Обработка заявок с сайта

3. Задача 2: Ответы на типовые вопросы в поддержке

4. Задача 3: Генерация отчётов

5. Задача 4: Обогащение лидов

6. Задача 5: Генерация писем

7. Сравнительная таблица

8. С чего начать

9. Технологии

10. Главное, что я понял

Когда AI действительно помогает (а когда — только вредит)

После первого провала я составил для себя чек-лист. AI подходит, только если задача:

1. Повторяется много раз (10+ раз в день) — иначе дешевле делать руками

2. Имеет четкий критерий успеха — можно проверить, правильно ли сработал агент

3. Не требует творческого мышления — AI плох в креативе, отлично справляется с рутиной

4. Допускает ошибку — или есть возможность проверки человеком

Звучит банально, но именно это правило я нарушил в первый раз. Я пытался автоматизировать общение с клиентами — задачу, где ошибка стоит потерянного клиента, а критерий успеха размыт ("клиент доволен"). Разумеется, провалился.

Зато потом я нашёл пять задач, где AI работает безотказно. Давайте разберём их по порядку — с реальными цифрами, кодом и главное — с объяснением, почему именно эти задачи хороши для автоматизации.

---

Задача 1: Обработка заявок с сайта (или история о том, как я перестал терять клиентов)

Помню, как директор по продажам пришёл ко мне и сказал: "Алан, у нас проблема. Каждый день приходит 40 заявок, а я вижу в CRM только 25. Куда деваются остальные?"

Оказалось, менеджеры просто не успевали. Каждая заявка — это мини-расследование:

Имя: Иван Петров
Email: ivan@company.ru
Телефон: +7 999 123-45-67
Сообщение: Интересует автоматизация склада

Менеджер должен погуглить компанию, найти информацию о ней в различных источниках*(для российского рынка — Spark, Контур.Фокус, ЕГРЮЛ; для международных клиентов — LinkedIn через API)*, понять размер бизнеса, определить приоритет, создать карточку в CRM, назначить ответственного. На это уходит 5-7 минут. При 40 заявках — это 3-4.5 часа чистого времени. А менеджер ещё и звонить должен, и встречи проводить.

Результат предсказуемый: приоритетные лиды теряются, клиенты ждут ответа по 6 часов, половина вообще уходит к конкурентам.

Я попробовал нанять третьего менеджера. Не помогло — через месяц он тоже захлебнулся в рутине.

Как AI решил проблему (после трёх неудачных попыток)

Первые два AI-агента, которых я написал, были катастрофой. Один путал приоритеты и отправлял крупных клиентов в "холодные". Второй создавал дубли в CRM, потому что я не научил его проверять, есть ли уже такой контакт.

Третья попытка сработала. AI-агент получает заявку и за 10 секунд делает то, на что у человека уходит 5-7 минут:

1. Анализирует текст:

   • О чем запрос? (автоматизация склада)

   • Насколько срочно? (слова "как можно скорее" = высокий приоритет)

   • Есть бюджет? (упомянул "до 500K" = qualified)

2. Обогащает данные:

   • Ищет компанию в Google

   • Проверяет LinkedIn (размер, отрасль)

   • Находит сайт компании

3. Квалифицирует:

   • Размер компании: 150 человек → приоритет A

   • Отрасль: Логистика → целевая!

   • Бюджет упомянут → qualified lead

   • Итог: Приоритет A (горячий лид)

4. Создает задачу в CRM:

   • Контакт создан автоматически

   • Добавлена вся информация

   • Назначен ответственный (по отрасли)

   • Создана задача: "Позвонить сегодня до 18:00"

Менеджер утром открывает CRM и видит готовые карточки с приоритетами. Вместо того чтобы разбирать 40 сырых заявок, он просто звонит по списку: сначала "горячим", потом остальным.

Главный урок, который я усвоил

AI не должен принимать решения за человека. Он должен готовить информацию для принятия решений. Моя первая версия пыталась сама отвечать клиентам — и регулярно косячила. Третья версия просто обогащает данные и готовит карточку. Менеджер за 5 секунд проверяет и звонит.

Это ключевое отличие рабочей автоматизации от красивой, но бесполезной.

Код (упрощенно, для понимания логики):

@mcp_server.tool()
async def process_lead(lead_data: dict) -> dict:
    """Обрабатывает заявку с сайта"""

    # Анализируем запрос через Claude
    analysis = await claude.analyze(
        f"Проанализируй заявку: {lead_data['message']}"
    )

    # Обогащаем данными
    company_info = await enrich_company(lead_data['email'])

    # Квалифицируем (A/B/C)
    priority = classify_priority(
        company_size=company_info['employees'],
        industry=company_info['industry'],
        budget_mentioned=analysis['has_budget']
    )

    # Создаем в CRM
    crm_contact = await crm.create_contact({
        **lead_data,
        **company_info,
        "priority": priority
    })

    return crm_contact

Что получилось в итоге

Через две недели после запуска директор по продажам снова пришёл ко мне. Я уже приготовился к очередной жалобе, но он сказал: "Не знаю, что ты там сделал, но теперь мы обрабатываем ВСЕ заявки. И конверсия выросла на 30%."

Цифры были такие:

• Время обработки одной заявки: 5 мин → 10 сек (в 30 раз быстрее)

• Потерянных лидов: было 20%, стало 0%

• Время до первого ответа: было 4-6 часов, стало 30-60 минут

• Менеджеры высвободили 3-4 часа в день на звонки

Стоимость разработки: 80,000-120,000₽
Окупилось за: 3 недели (один закрытый лид, который раньше бы потеряли)

Самое приятное — менеджеры перестали жаловаться на рутину и сосредоточились на продажах. А это бесценно.

---

Задача 2: Ответы на типовые вопросы в поддержке (и как я чуть не уволил всю команду саппорта)

Это мой любимый кейс, потому что здесь я совершил самую большую ошибку.

У нас был SaaS-продукт. Клиенты писали в поддержку по 200 вопросов в день. Два саппорта разрывались, но физически не успевали — среднее время ответа достигло 4 часов. Клиенты бесились.

Я посмотрел статистику и ах**л: 70% вопросов повторяются. "Как сбросить пароль?", "Почему не работает экспорт?", "Где найти отчёт?" — одно и то же изо дня в день.

"Это же идеальная задача для AI!" — подумал я и за выходные написал бота. В понедельник с гордостью показал команде: "Смотрите, бот отвечает на вопросы мгновенно! Теперь вы можете заниматься только сложными задачами!"

Саппорты посмотрели на меня как на идиота. Один из них сказал: "Алан, ты понимаешь, что только что попытался нас уволить?"

Я, конечно, начал оправдываться: "Нет-нет, это не замена, это помощник!" Но доверие было подорвано. Следующие две недели команда саботировала внедрение бота, находя в нём всё новые "критические" проблемы.

Я был близок к тому, чтобы всё бросить, но потом сделал умную вещь — позвал команду на пиццу и честно спросил: "Что я делаю не так?"

Ответ оказался простым: "Ты внедряешь бота БЕЗ нас. Сделай его вместе С нами — и мы поможем."
~~

Решение с AI (версия 2.0, с участием людей)

Мы пересобрали бота вместе с командой поддержки. Вот что получилось:

AI-бот в Telegram с доступом к базе знаний, который:

Как работает:

Клиент пишет: "Как сбросить пароль?"

AI-агент:

1. Понимает вопрос (семантически, не по ключевым словам)

2. Ищет ответ в базе знаний (документация, FAQ)

3. Находит инструкцию

4. Отправляет понятный ответ со скриншотами

Время ответа: 5-10 секунд. Клиент доволен, саппорт свободен.

Если вопрос сложный — бот не пытается умничать. Он честно говорит: "Этот вопрос требует анализа специалиста" — и создаёт тикет, передавая весь контекст разговора. Саппорт видит, что клиент уже обсуждал с ботом, и продолжает оттуда.

Ключевой момент: бот не пытается заменить людей. Он фильтрует простые вопросы и освобождает время для сложных.

Как это выглядит в деле:

Клиент: Почему не работает экспорт в Excel?

AI-бот: Проверьте, пожалуйста:
1. Выбран ли период для экспорта?
2. Есть ли данные в этом периоде?
3. Не заблокированы ли popup окна в браузере?

Вот инструкция: [ссылка]

Клиент: Спасибо, разобрался!

AI-бот: Отлично! Если возникнут другие вопросы — пишите.

Проблема решена за 30 секунд, саппорт не нужен.

Что получилось (и почему команда полюбила бота)

Через месяц после запуска я попросил команду оценить бота по десятибалльной шкале. Ожидал 6-7. Получил две девятки.

"Почему?" — спросил я.

"Потому что теперь мы занимаемся интересным. Раньше 80% времени уходило на ответы 'Пароль сбросить?' Теперь мы решаем реальные проблемы клиентов и видим результат."

Цифры были впечатляющие:

• 65% вопросов бот решает самостоятельно

• Время ответа: 2-4 часа → 30 секунд (в 240 раз быстрее!)

• Работает 24/7 (раньше саппорт был с 10 до 19)

• Оценка клиентов: было 3.8/5, стало 4.7/5

• Команде не нужны дополнительные люди, хотя клиентов стало в 1.5 раза больше

Стоимость: 160,000-200,000₽
Окупилось: за месяц (не пришлось нанимать третьего саппорта)

Главный урок: AI не заменяет людей. AI убирает скучную рутину и освобождает время для важного.

---

Задача 3: Генерация отчётов (или как я спас аналитика от Excel-ада)

У нас работал аналитик Дима. Талантливый парень, который умел находить инсайты в данных и предлагать решения, как улучшить продукт. Но каждый понедельник он превращался в Excel-зомби.

Его еженедельный ритуал выглядел так:

• 2 часа: собрать данные из Google Analytics, Яндекс.Метрики, CRM, рекламных кабинетов

• 1 час: свести всё это в единую таблицу

• 2 часа: посчитать метрики, построить графики

• 1 час: найти отклонения и попытаться понять причины

• 2 часа: написать выводы и оформить презентацию

Итого: 8 часов. Целый рабочий день на механическую работу.

Однажды в пятницу я зашёл к Диме в 19:00 и увидел его за компь��тером. На экране — Excel с формулами.

— Дим, ты чего так поздно?
— Нашёл ошибку в прошлом отчёте. Неправильно подсчитал конверсию по одному каналу. Теперь пересчитываю все выводы...
— Сколько времени потратишь?
— Часа два. Может три.

Я посмотрел на его экран и понял: это не работа для человека. Это работа для AI.

Решение: AI-аналитик, который не ошибается в формулах

Через неделю я показал Диме прототип. Он написал в Telegram: "Покажи отчёт за неделю"

AI-агент за 15 секунд:

1. Собирает данные из всех источников (параллельно)

2. Считает метрики (трафик, конверсии, revenue)

3. Сравнивает с прошлой неделей (динамика)

4. Находит аномалии ("трафик упал на 15% — проблема в Яндекс.Директ")

5. Генерирует визуализации

6. Пишет выводы и рекомендации

Результат: Готовый PDF-отчет с графиками и инсайтами.

Пример отчета:

WEEKLY REPORT: 1-7 ноября 2025

ТРАФИК
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Визиты: 12,450 (+8% vs прошлая неделя)
Источники:
  • Органика: 4,200 (+15%) ⬆️ Растет!
  • Директ: 3,800 (-12%) ⬇️ Проблема
  • Реферал: 2,450 (+5%)

КОНВЕРСИИ
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Лиды: 245 (+3%)
Сделки: 12 (+20%) ⬆️
Средний чек: 180,000₽ (+12%)

АНОМАЛИИ
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
⚠️  Трафик из Яндекс.Директ упал на 12%
Причина: Кампания "AI-агенты" на паузе с 5 ноября
Рекомендация: Возобновить кампанию

✅ Конверсия выросла на 20%
Причина: Новые кейсы на сайте резонируют
Рекомендация: Создать больше похожего контента

ПРОГНОЗ
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
При текущих трендах к концу месяца:
  • Лиды: ~1,000 (цель 950) ✅
  • Сделки: ~50 (цель 45) ✅
  • Выручка: ~9M₽ (цель 8M₽) ✅

Что сказал Дима, когда увидел результат

— Блин, это же то, на что у меня уходит весь понедельник... А тут 15 секунд.

Потом он прочитал выводы, которые сгенерировал AI, и спросил:

— Погоди, а как он понял, что трафик из Директа упал из-за паузы в кампании? Я обычно трачу на это час — лезу в кабинет, смотрю историю изменений...
— Он имеет доступ к API Директа и проверяет статус кампаний автоматически.
— ...Мать честная.

Цифры:

• Время на отчёт: 8 часов → 15 секунд (в 1920 раз быстрее)

• Инсайтов: в 3 раза больше (AI видит корреляции, которые человек пропускает)

• Ошибок в расчётах: 0 (было 2-3 в месяц)

• Дима освободил 32 часа в месяц и начал заниматься тем, что действительно важно — стратегией

Стоимость: 180,000-250,000₽
Окупилось: за 2 месяца (Дима предложил улучшения, которые принесли +15% к конверсии)

Главное: теперь Дима не застревает в Excel и может думать головой. А это дорогого стоит.

---

Задача 4: Обогащение лидов (и почему гуглить клиентов — плохая стратегия)

Один из моих клиентов — агентство по автоматизации бизнеса. Они покупали лиды из рекламы по 500₽ за штуку. Приходили анкеты:

Имя: Алексей Смирнов
Email: a.smirnov@techcompany.ru
Телефон: +7 999 123-45-67

И всё. Менеджер понятия не имел: это владелец компании или стажёр? Компания на 10 человек или на 500? Есть бюджет или "просто посмотреть"?

Поэтому менеджеры тратили 10-15 минут на каждый лид: гуглили компанию, искали в LinkedIn, лезли на сайт, читали новости. При 30 лидах в день — это 5-7 часов чистого времени.

Директор по продажам жаловался: "Мы тратим кучу денег на рекламу, но половина времени менеджеров уходит на исследование, а не на продажи."

Я предложил простое решение: автоматизировать исследование.

Решение: AI делает за 20 секунд то, на что человек тратит 15 минут

AI-агент получает лид и автоматически:

Входные данные:

Имя: Алексей Смирнов
Email: a.smirnov@techcompany.ru
Телефон: +7 999 123-45-67

AI делает (параллельно):

1. Анализирует email:

   • Домен: techcompany.ru

   • Ищет сайт компании

2. Ищет в LinkedIn:

   • Находит профиль "Алексей Смирнов"

   • Должность: IT Director

   • Компания: TechCompany LLC, 150 сотрудников

3. Ищет компанию:

   • Сайт: techcompany.ru

   • Отрасль: E-commerce

   • Недавние новости: "Привлекли $2M инвестиций"

4. Обогащает CRM:

Выходные данные в CRM:

Контакт: Алексей Смирнов
Email: a.smirnov@techcompany.ru
Телефон: +7 999 123-45-67

Компания: TechCompany LLC
Отрасль: E-commerce
Размер: 150 сотрудников
Сайт: techcompany.ru

Должность: IT Director
LinkedIn: [ссылка]

Бюджет: Вероятно есть (инвестиции $2M)
Приоритет: A (целевой клиент!)

Рекомендация:
"Компания в росте, есть бюджет. IT Director — ЛПР.
Предложить автоматизацию складского учета."

Время AI: 20-30 секунд
Время менеджера: 1 минута (проверить и позвонить)

Результат: конверсия выросла на 35%

Через месяц директор по продажам прислал мне отчёт. Я ожидал "спасибо, всё работает", но получил вот это:

"Алан, конверсия из лида в встречу выросла с 20% до 27%. Менеджеры говорят, что теперь знают, с кем разговаривают, ещё до звонка. Могут персонализировать предложение. Плюс мы перестали тратить время на мелкие компании без бюджета — AI сразу их фильтрует."

Цифры:

• Время на обработку лида: 15 мин → 30 сек (AI) + 1 мин (проверка) = 93% экономии

• Конверсия: +35% (персонализация творит чудеса)

• Менеджеры тратят время на продажи, а не на гугл

Стоимость: 120,000-160,000₽
Окупилось: за месяц (дополнительные 5 сделок покрыли всё)

Лайфхак: Качество лида важнее количества. Лучше обработать 20 квалифицированных лидов, чем 50 холодных.

---

Задача 5: Генерация писем (бонусная задача, которая удивила даже меня)

Эту автоматизацию я внедрил почти случайно. Делал систему для обработки лидов (Задача 1), и менеджер спросил: "А можешь сделать, чтобы AI ещё и письма писал?"

Я скептически отнёсся к идее. Думал, письма от AI будут шаблонными и безликими. Но решил попробовать — благо MCP-сервер уже был готов, оставалось добавить один инструмент.

Менеджер говорит AI: "Напиши письмо Алексею про наше решение для автоматизации склада"

AI за 10 секунд:

1. Смотрит контекст:

   • История переписки с Иваном

   • Его компания и отрасль

   • Прошлые сделки

   • Что его интересовало ранее

2. Генерирует письмо:

Тема: Алексей, автоматизация склада для TechCompany

Привет, Алексей!

Помню, вы упоминали проблемы с учетом на складе.

Мы недавно запустили похожий проект для [компания из той же отрасли] —
автоматизировали приемку товара и инвентаризацию.

Результаты:
• Ошибки в учете: -90%
• Время инвентаризации: 2 дня → 4 часа
• Окупилось за 3 месяца

Технически это работает так:
[краткое описание]

Интересно обсудить для TechCompany?

Созвон 20 минут?

—
Alan Forester
MCP Agents Space

3. Менеджер:

   • Проверяет (5 секунд)

   • Может подправить (опционально)

   • Отправляет

Время: 1-2 минуты вместо 10-15.

Неожиданный результат: клиенты стали отвечать чаще

Через неделю менеджер пришёл ко мне с вопросом:

— Алан, что ты изменил в системе? Клиенты стали отвечать на письма в два раза чаще.
— Ничего не менял. Просто теперь AI пишет письма с учётом контекста.
— Ты хочешь сказать, что робот пишет лучше, чем я?
— Нет. Он пишет так же хорошо, как ты. Но он ВСЕГДА помнит историю переписки. Ты иногда забываешь.

Цифры удивили даже меня:

• Время на письмо: 12 мин → 1 мин (менеджер проверяет и отправляет)

• Engagement: +25% (клиенты чаще отвечают)

• Ошибок: 0 (AI не делает опечаток и проверяет грамматику)

• Качество: стабильное (не зависит от настроения и усталости менеджера)

Стоимость: Бесплатно (использовали тот же MCP-сервер из Задачи 1)
Экономия: 2 часа/день = 40 часов/месяц

Главный инсайт: AI не пишет креативнее человека. Но он НИКОГДА не забывает контекст, не делает ошибок и не устаёт. В рутинной переписке это важнее креатива.

---

Сравнительная таблица

Итого экономия: 344-374 часов/месяц
Итого стоимость: 540-730K₽
Средняя окупаемость: 1.5-2 месяца

---

С чего начать (три совета из личного опыта)

После семи внедрений я вывел для себя простое правило: начинать нужно не с самой важной задачи, а с самой болезненной.

Совет 1: Выберите задачу, которая бесит команду больше всего

Не ту, которая кажется вам важной. А ту, на которую жалуются люди.

• Если менеджеры стонут от количества заявок → Задача 1 (обработка лидов)

• Если саппорт захлёбывается в рутине → Задача 2 (AI-бот поддержки)

• Если аналитик живёт в Excel → Задача 3 (автоматизация отчётов)

Почему это важно? Потому что если команда чувствует боль — она будет помогать внедрению. Если вы а��томатизируете то, что "надо", а не то, что "болит" — получите саботаж.

Я наступал на эти грабли, помните историю с саппортом?

Совет 2: Делайте пилот на 2 недели, не больше

Не тратьте три месяца на "идеальное" решение. Сделайте MVP за неделю, протестируйте неделю — и либо масштабируйте, либо выкиньте.

Мой первый AI-агент (тот, который провалился) разрабатывался месяц. Я потратил кучу времени на "совершенную архитектуру" и "расширяемость". В итоге он не решал реальную проблему.

Третья версия (которая сработала) была написана за выходные.

Вывод: Быстрый тест дешевле идеальной архитектуры.

Совет 3: Не пытайтесь автоматизировать всё сразу

Я знаю, как это работает. Вы читаете статью, у вас загораются глаза: "Вау, давайте автоматизируем ВСЁ!"

Не делайте так. Автоматизируйте одну задачу. Дождитесь результата. Потом — следующую.

У меня был клиент, который хотел автоматизировать сразу 15 процессов. Я отказался. Сказал: "Давайте сделаем три самых болезненных. Через месяц оценим и решим, нужны ли остальные."

Через месяц он сказал: "Знаешь, этих трёх хватает. Остальное не так важно, как казалось."

---

Технологии (для технарей и любопытных)

Для всех этих задач используются похожие технологии:

AI модели:

• Claude AI — лучше для сложных запросов и анализа контекста

• GPT-4 — хорош для генерации текстов

• Локальные модели — если нужна полная конфиденциальность

Frameworks:

• MCP Protocol — стандартная интеграция AI-агентов

• LangChain — для RAG и сложных агентов

• FastAPI — бэкенд для API

Интеграции:

• CRM: AmoCRM, Битрикс24, HubSpot

• Мессенджеры: Telegram Bot API, WhatsApp Business

• Аналитика: Google Analytics, Яндекс.Метрика

---

Главное, что я понял за два года автоматизации

AI-автоматизация — это не про "роботы заменят людей". И не про "искусственный интеллект решит все проблемы".

Это про то, что AI делает скучную рутину, а люди занимаются интересным.

Помните Диму, аналитика? Раньше он тратил понедельники на Excel. Теперь он анализирует тренды и предлагает стратегические решения. Он счастлив. Компания зарабатывает больше. AI сэкономил ему время — не заменил его.

То же с менеджерами. Они не перестали работать. Они перестали тонуть в заявках и начали продавать.

То же с саппортом. Они не потеряли работу. Они перестали отвечать на "Как сбросить пароль?" сотый раз в день и начали решать реальные проблемы клиентов.

Что стоит автоматизировать с AI:

• Повторяющиеся задачи — делал 100 раз? Автоматизируй

• Поиск и обработку информации — гугл, анализ, систематизация

• Генерацию типовых текстов — письма, отчёты, описания

• Анализ больших объёмов данных — AI не устаёт от цифр

---

Что НЕ стоит автоматизировать:

• Творческие задачи — AI плохо креативит

• Стратегические решения — AI не понимает контекст бизнеса

• Общение с ключевыми клиентами — эмпатию не автоматизируешь

• То, что делаешь раз в месяц — не окупится

Простой тест: Если задачу можно описать чётким алгоритмом — автоматизируй. Если нет — оставь людям.

Последний совет (самый важный)

Помните историю про демонтаж цеха из статьи коллеги-сметчика? Когда эксперты говорили "невозможно", а шабашники взялись и сделали?

С AI то же самое. Куча "экспертов" скажет вам: "Эту задачу невозможно автоматизировать", "AI не справится", "Слишком сложно".

Не верьте им.

Я автоматизировал задачи, которые "эксперты" называли невозможными. Просто потому, что попробовал.

Да, первая попытка провалилась. И вторая. Но третья сработала.

Сказать "невозможно" — легко. Попробовать — сложнее. Но только попробовав, вы узнаете правду.

---

P.S. Если решите попробовать

За последние два года я помог автоматизировать процессы в семи компаниях. Не во всех получилось с первого раза. Но получилось везде.

Если вы решите попробовать — вот что я могу предложить:

Бесплатная консультация 30 минут.
Расскажите про вашу задачу. Я скажу честно: подходит она для AI-автоматизации или нет. Без воды и продаж.

Если подходит — предложу план на 2 недели. Если нет — скажу, что делать вместо AI.

Контакты:

• Email: alan@forester.pro

• Telegram: @alanforester

• Сайт: https://mcpagents.space

---

Об авторе:

Алан Форестер — разработчик AI-агентов и автор статей о MCP Protocol. За два года автоматизации набил все возможные шишки и научился отличать полезную автоматизацию от красивой, но бесполезной. Работаю с Claude AI, MCP, LangChain. Помогаю компаниям автоматизировать рутину, а не заменять людей роботами.

---

P.P.S.

Если эта статья была полезна — поделитесь ей с коллегами. Возможно, у них тоже есть задачи, которые можно автоматизировать за неделю.

И помните: невозможное становится возможным, когда вы перестаёте верить экспертам и начинаете пробовать сами.