Иван Байдык
MAX
Инженер по автоматизации
AI-агенты & продукты для CRM
Voice Recorder Transcript
🎧 Запись → транскрибация → история — полностью автоматически
Веб-сервис, который позволяет записывать голос с микрофона, конвертировать в MP3 и получать расшифровку с диаризацией:
Production-решение на Docker: два сервиса (Koa + FastAPI), PostgreSQL, мониторинг через Loki и Grafana, SSL от Let's Encrypt.
сервиса (Koa + FastAPI)
контейнеров Docker
автоматизация
мониторинг (Loki+Grafana)
Let's Encrypt
Цифровой наставник продаж
🏆 1500+ техник продаж в RAG-базе
Представьте, что каждый звонок менеджера не просто «уходит в воздух», а:
И всё это — автоматически, без участия РОПа. 600+ нод n8n работают как единый AI-конвейер.
техник в RAG-базе
workflow в ядре
нод логики
AI-агентов параллельно
нод в ядре "Наставник"
BI-аналитика за 2 часа
🧠 От страха до профессиональных дашбордов
Страх перед сложными инструментами — это просто недостаток правильного подхода. Вот что я сделал:
Ключевой вывод: ИИ не заменяет, а кратно усиливает. Я принимал стратегические решения, агент выполнял техническую работу. Результат — полноценная BI-система за один вечер.
Beoma AI Consultant
Как превратить экспертизу в цифровой код? Beoma — это умный ИИ-консультант, который помнит контекст, знает каждый товар и даёт персонализированные рекомендации. Система построена на гибридной памяти (история + семантический поиск), исключает галлюцинации и работает по корпоративным скриптам.
Кейсы и опыт
Все проекты
Каждый кейс — от идеи до внедрения, с измеримыми результатами.
Цифровой наставник продаж
Задача: Создать систему контроля качества и обучения менеджеров, которая обрабатывает 100% звонков без участия РОПа.
Решение: AI-конвейер на n8n (600+ нод, 18 workflow): транскрибация (Soniox) → анализ по 8 этапам продаж (DeepSeek, Structured Output) → RAG-поиск 1500+ техник (pgvector) → генерация индивидуальных заданий с голосовой проверкой.
Результат: Объективная оценка каждого звонка, персонализированные тренинги, замкнутый цикл развития навыков. Архитектура масштабируется без изменения кода.
Единое клиентское хранилище
Задача: Сохранять 100% расшифровок звонков и переписок, сделать их доступными для аналитики и семантического поиска.
Решение: Выгрузка звонков из amoCRM через API, транскрибация с повторными попытками, пост-обработка ИИ (структурирование, исправление опечаток). Поверх — RAG-поиск на pgvector.
Результат: Полная база коммуникаций, доступная и для SQL-аналитики (LTV, сегментация), и для AI-поиска в операционной работе.
Контроль качества менеджеров
Задача: Оценивать 100% коммуникаций менеджеров объективно, без ручного аудита.
Решение: Транскрибация звонков + сбор переписки через веб-приложение. ИИ-агент анализирует по чек-листу, выдаёт JSON-оценку. Тактические отчёты в Telegram, стратегические — в Power BI.
Результат: -90% времени руководителя на аудит (3ч → 15мин), +25% средний балл качества. Система подсвечивает проблемные звонки.
Гиперперсонализированные рассылки
Задача: Отправлять клиентам релевантные сообщения при изменении их RFM-статуса, не переспамливая.
Решение: n8n-воркфлоу: RFM-сегментация → AI анализирует контекст последних коммуникаций → генерирует сообщение. Триггер — смена статуса. Защита от спама (30 дней), суточный лимит.
Результат: +18% повторных продаж, -40% отписок, полная прозрачность кампании.
Контекстный поиск в amoCRM
Задача: Мгновенный поиск по всем коммуникациям на естественном языке прямо из интерфейса CRM.
Решение: Фоновый процесс векторизует письма, комментарии, звонки и сохраняет в pgvector. Виджет в amoCRM: менеджер вводит запрос, n8n ищет смысловые совпадения и возвращает цитаты с датами.
Результат: -85% времени на поиск информации. Все договорённости всегда под рукой.
ИИ-агент квалификатор лидов
Задача: Автоматически обрабатывать входящие лиды, определять этап сделки и вести диалог до передачи менеджеру.
Решение: Webhook из CRM → агент определяет этап по БД, подгружает промпты, через RAG ищет информацию о продуктах. Генерирует ответ с учётом истории. После диалога обновляет этап в БД.
Результат: ×3 скорость обработки, +12% конверсии. Менеджеры получают подготовленные контакты.
Автоматический парсинг отчётов WB
Задача: Принимать ZIP-архивы с отчётами через Telegram, парсить Excel и загружать в PostgreSQL для PowerBI.
Решение: Telegram-бот → n8n → распаковка → валидация даты и типа отчёта → трансформация («Сравнение карточек» в длинную таблицу, «Точки входа» с расчётом конверсий) → запись в БД с INSERT/UPDATE.
Результат: Полная автоматизация, исключён человеческий фактор. Аналитики видят метрики в PowerBI сразу после загрузки.
Контроль качества в туристическом агентстве
Задача: Автоматически выявлять жалобы в Telegram-группах и мгновенно ставить задачи в CRM.
Решение: Бот читает сообщения → OpenAI анализирует тональность → при жалобе создаёт задачу в amoCRM и фиксирует событие в Google Sheets. Скрипты Google App Script считают KPI и отправляют отчёты.
Результат: Время реакции сократилось с часов до 2–3 минут. Прозрачные KPI для каждого менеджера.
Автоматизация рекрутинга в Talantix
Задача: Автоматизировать отправку шаблонных сообщений кандидатам через WhatsApp и синхронизировать статусы с CRM.
Решение: Циклическая загрузка кандидатов из Talantix, фильтрация, отправка через Wazzup24, обработка вебхуков о доставке/ответе. Статусы обновляются в CRM.
Результат: Рекрутеры освобождены от рутины, статусы кандидатов всегда актуальны. Компания кратно повысила скорость реакции.