JUST IT

+7 (495) 369 14 14

+7 (495) 369 14 14
blog

1.0: Разработка интеллектуальной платформы для автоматизации создания контента в корпоративной среде. Решение в деталях

О проекте

Компания Just IT разработала комплексное решение для автоматизации создания профессионального контента с использованием искусственного интеллекта. Платформа, интегрированная с популярным мессенджером Telegram, позволяет бизнесу значительно ускорить процесс создания качественных материалов без увеличения штата копирайтеров и редакторов.

Проект реализован для международной компании (название не раскрывается в соответствии с NDA), которая столкнулась с необходимостью масштабирования контент-производства при сохранении высокого качества материалов и оптимизации расходов.

Компания-заказчик ведет активную маркетинговую и PR-деятельность, требующую регулярного создания большого объема разнообразного контента: от внутренних информационных материалов до публичных отраслевых обзоров и клиентской документации.

Ключевая ценность проекта

Созданная платформа представляет собой уникальное сочетание производительности, доступности и качества, что позволяет демократизировать процесс создания контента внутри организации. Решение трансформирует подход к генерации контента, переводя его из категории узкоспециализированных задач в инструмент, доступный для различных подразделений компании.

Бизнес-задача

Исходная ситуация и проблематика
До обращения в Just IT контент-производство в компании заказчика было организовано классическим образом. Отдел маркетинга включал 8 штатных копирайтеров и редакторов, которые занимались созданием и редактированием всех материалов. При необходимости дополнительно привлекались внештатные авторы.

Процесс создания контента состоял из нескольких этапов:
  1. Формирование задания специалистом профильного отдела
  2. Согласование задания с маркетологами
  3. Передача задачи копирайтеру
  4. Исследование темы копирайтером
  5. Написание первого варианта текста
  6. Редактирование и согласования (часто многоступенчатые)
  7. Финальное оформление и публикация

Весь процесс занимал от 3 до 14 дней в зависимости от сложности материала, что создавало узкие места в бизнес-процессах и мешало оперативной реакции на рыночные изменения.

Вызовы, с которыми столкнулся заказчик:
  1. Высокая потребность в регулярном контенте — необходимость создания множества специализированных статей, отчетов и аналитических материалов (более 300 единиц контента ежемесячно).
  2. Ограниченные ресурсы — штатные копирайтеры не справлялись с растущим объемом работы, а бюджет на привлечение внештатных специалистов был ограничен.
  3. Неравномерная нагрузка — периоды пиковой нагрузки (запуск новых продуктов, сезонные кампании) создавали критические задержки.
  4. Требование к качеству — генерируемый контент должен соответствовать корпоративным стандартам и быть профессионально оформленным.
  5. Безопасность данных — необходимость соблюдения конфиденциальности при работе с внешними сервисами и защиты коммерческой информации.
  6. Контроль доступа — ограничение использования системы только авторизованными сотрудниками с различными уровнями доступа.
  7. Сложность масштабирования — невозможность быстро нарастить мощности контент-производства традиционными методами.
  8. Несогласованность стилей — различие в стилистике материалов, создаваемых разными авторами.

Бизнес-цели проекта:
  • Создать интуитивно понятный интерфейс для генерации контента через Telegram, доступный для всех отделов
  • Обеспечить высокое качество генерируемых материалов с учетом специфики бизнеса и отраслевой терминологии
  • Внедрить многоуровневую систему управления доступом для защиты ресурсов и контроля использования
  • Сократить время создания контента с нескольких дней до минут
  • Минимизировать затраты на штатных и внештатных копирайтеров
  • Унифицировать стилистику и качество всех создаваемых материалов
  • Обеспечить масштабируемость решения для возможности наращивания объемов без пропорционального увеличения затрат
  • Интегрировать решение с существующими бизнес-процессами и корпоративными системами

Ключевые метрики успеха проекта:
  • Увеличение скорости создания контента не менее чем в 10 раз
  • Сокращение расходов на создание контента не менее чем на 30%
  • Возможность гибкого масштабирования объемов производства контента
  • Обеспечение высокого удовлетворения пользователей (NPS > 8 из 10)
  • Достижение 100% соответствия создаваемых материалов корпоративным стандартам

Концепция решения
После тщательного анализа задач и существующих процессов заказчика, команда Just IT предложила принципиально новый подход к созданию контента. Ключевой идеей стало объединение трех элементов:

  1. Искусственного интеллекта нового поколения (Claude AI)
  2. Привычного и доступного интерфейса (корпоративные мессенджеры)
  3. Корпоративной системы безопасности и управления

Такое сочетание позволило создать решение, которое радикально трансформирует процесс генерации контента, делая его доступным для широкого круга сотрудников, сохраняя при этом высокое качество и корпоративные стандарты.

Выбор платформы для интеграции
Международная компания-заказчик активно использовала в своей работе несколько корпоративных мессенджеров: Microsoft Teams, Slack и Telegram. В рамках проекта была разработана архитектура, позволяющая реализовать интеграцию со всеми тремя платформами.

В данном блоге мы фокусируемся на интеграции с Telegram как наиболее популярным мессенджером в России, а также для того, чтобы не увеличивать объем статьи. Отметим, что технические особенности интеграции с Microsoft Teams и Slack реализованы с использованием аналогичного подхода, но с учетом специфики API этих платформ.

Анализ альтернативных подходов
На этапе проектирования были рассмотрены различные альтернативные подходы:
Мессенджеры были выбраны как оптимальная платформа по критериям доступности, удобства и скорости внедрения, так как сотрудники компании-заказчика уже активно их использовали, что минимизировало необходимость в дополнительном обучении.

Наше решение в деталях
Команда Just IT разработала интеллектуальную платформу, интегрированную с корпоративными мессенджерами, которая позволяет превратить привычные каналы коммуникации в мощный инструмент для создания профессионального контента с использованием передовых моделей искусственного интеллекта.

Архитектура решения
Система построена на микросервисной архитектуре с выделением следующих ключевых компонентов:

  • Messenger Gateway — обеспечивает взаимодействие с пользователем через различные мессенджеры (Telegram, Microsoft Teams, Slack)
  • Authentication & Authorization Service — управляет доступом и правами пользователей
  • Conversation Manager — отвечает за управление диалогом и сбор параметров
  • AI Integration Service — организует взаимодействие с Claude AI
  • Document Formatter — преобразует результаты в структурированные документы
  • Workflow Engine — управляет бизнес-процессами и маршрутизацией данных
  • Monitoring & Analytics — собирает статистику и контролирует работу системы

Ключевые особенности:
Интеллектуальное исследование тем — система автоматически проводит исследование по выбранной теме, собирая ключевую информацию, факты, статистику и различные точки зрения.

  • Типы исследования: общая информация, факты и статистика, научные данные, разные точки зрения
  • Глубина исследования настраивается в зависимости от задачи
  • Результаты исследования используются для обогащения финального контента

Настраиваемые параметры контента — пользователи могут указать:
  • Целевую аудиторию (общая публика, профессионалы, новички, молодежь)
  • Цель материала (информирование, обучение, убеждение, анализ)
  • Объем контента (короткий, средний, длинный формат)
  • Дополнительные параметры стиля и структуры
  • Отраслевую специфику и терминологию

Система авторизации — многоуровневая защита с разграничением прав пользователей:
  • Административный контроль доступа
  • Модерация новых запросов на использование системы
  • Мониторинг активности пользователей
  • Различные роли с соответствующими правами (администратор, модератор, редактор, пользователь)
  • Централизованный журнал всех действий для аудита

Профессиональное форматирование — автоматическое преобразование сгенерированного контента в документы формата Word с корпоративным стилем оформления:
  • Автоматическое структурирование по уровням заголовков
  • Применение корпоративных шрифтов, размеров и стилей
  • Правильное форматирование списков, таблиц, цитат
  • Автоматическое добавление оглавления для больших документов
  • Встроенные метаданные документа (автор, категория, теги)

Интеграция с корпоративными системами:
  • Коннектор к корпоративной системе документооборота
  • API для встраивания в другие сервисы компании
  • Синхронизация с корпоративными хранилищами данных
  • Интеграция с системой управления контентом (CMS)
  • Возможность подключения к аналитическим инструментам

Пользовательский опыт
Процесс создания контента максимально упрощен и выглядит следующим образом:

  1. Пользователь открывает Telegram и начинает диалог с ботом
  2. После авторизации выбирает команду создания нового документа
  3. В пошаговом режиме указывает тему и основные параметры
  4. Бот предлагает дополнительные опции для уточнения задачи
  5. После подтверждения система начинает генерацию контента
  6. Через несколько минут пользователь получает готовый документ
  7. При необходимости можно запросить корректировки или изменения

Кастомизация под заказчика
Для адаптации системы к специфике бизнеса заказчика были реализованы дополнительные функции:

  • Интеграция корпоративного глоссария для унификации терминологии
  • Настройка правил оформления в соответствии с брендбуком
  • Создание предустановленных шаблонов для типовых документов
  • Интеграция с корпоративной системой хранения документов
  • Настройка многоуровневой системы согласования контента

Технический стек и архитектурные решения
Решение построено на современных технологиях, обеспечивающих надежность, безопасность и масштабируемость. При выборе технологического стека руководствовались следующими критериями:

  • Высокая производительность для обеспечения быстрого отклика
  • Надежность и отказоустойчивость для корпоративного использования
  • Масштабируемость для адаптации к растущим потребностям
  • Совместимость с существующей инфраструктурой заказчика
  • Обеспечение высокого уровня безопасности данных

Архитектура и инфраструктура:

Микросервисная архитектура
Система построена с использованием микросервисного подхода, что позволяет:

  • Независимо масштабировать отдельные компоненты
  • Обеспечить отказоустойчивость (отказ одного сервиса не вызывает падения всей системы)
  • Упростить обновление и поддержку отдельных компонентов
  • Использовать оптимальные технологии для каждого сервиса
Контейнеризация и оркестрация
  • Docker - для изоляции сервисов и воспроизводимости окружения
  • Kubernetes - для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнеризированными приложениями
  • Helm - для управления Kubernetes-пакетами
  • Istio - для организации сервисной сетки (service mesh)

Инфраструктура
  • Развертывание на серверах с Ubuntu 20.04 LTS в корпоративной инфраструктуре заказчика
  • Systemd для управления процессами и автоматического восстановления
  • Terraform для декларативного описания инфраструктуры
  • Prometheus + Grafana для мониторинга и визуализации метрик
  • ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) для централизованного сбора и анализа логов

CI/CD
  • GitHub Actions для автоматизации тестирования и развертывания
  • ArgoCD для GitOps-подхода к развертыванию
  • Automated testing - модульные, интеграционные и системные тесты

Серверные технологии:

Основные языки и фреймворки
  • Python 3.10 в качестве основного языка программирования
  • FastAPI для высокопроизводительных API-сервисов
  • python-telegram-bot 20.4 для интеграции с Telegram Bot API
  • Django для админ-панели и управления пользователями
  • Celery для асинхронной обработки задач и очередей

Примеры ключевых компонентов кода

Настройка взаимодействия с Telegram Bot API:[LM(IL1]
def main() -> None:
    """Запуск бота."""
    # Инициализация приложения
    application = Application.builder().token(TELEGRAM_TOKEN).build()
    
    # Создание обработчика разговора для создания статьи
    conv_handler = ConversationHandler(
        entry_points=[CommandHandler("start", start)],
        states={
            TOPIC: [MessageHandler(filters.TEXT & ~filters.COMMAND, topic_handler)],
            KEYWORDS: [MessageHandler(filters.TEXT & ~filters.COMMAND, keywords_handler)],
            AUDIENCE: [CallbackQueryHandler(audience_handler)],
            PURPOSE: [CallbackQueryHandler(purpose_handler)],
            LENGTH: [CallbackQueryHandler(length_handler)],
            RESEARCH_OPTION: [CallbackQueryHandler(research_option_handler)],
            RESEARCH_TYPE: [CallbackQueryHandler(research_type_handler)],
            RESEARCH_QUERY: [
                MessageHandler(filters.TEXT & ~filters.COMMAND, research_query_handler),
                CallbackQueryHandler(research_query_handler, pattern="^use_main_topic$")
            ],
            CONFIRM: [CallbackQueryHandler(confirm_handler)]
        },
        fallbacks=[CommandHandler("cancel", cancel)]
    )
    
    # Добавление обработчиков
    application.add_handler(conv_handler)
    application.add_handler(CommandHandler("users", list_users))
    application.add_handler(CommandHandler("add_user", add_user))
    
    # Запуск бота
    application.run_polling()
Система авторизации:
# Декоратор для проверки авторизации
def authorized_only(func):
    """Декоратор для функций, требующих авторизации"""
    async def wrapper(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE, *args, **kwargs):
        user_id = update.effective_user.id
        
        # Проверка авторизации в кэше Redis для уменьшения латентности
        if await redis_client.sismember("authorized_users", str(user_id)):
            return await func(update, context, *args, **kwargs)
            
        # Если не в кэше - проверяем в основной БД
        if is_user_authorized(user_id):
            # Добавляем в кэш для ускорения будущих проверок
            await redis_client.sadd("authorized_users", str(user_id))
            return await func(update, context, *args, **kwargs)
        else:
            # Обработка неавторизованного доступа
            return await unauthorized_handler(update, context)
    
    return wrapper
Хранение данных и состояний

  • PostgreSQL 14 для хранения структурированных данных
  • Redis для кэширования и управления состояниями
  • MongoDB для хранения неструктурированных данных и логов
  • MinIO для объектного хранилища (S3-совместимое)

Обработка и маршрутизация запросов

  • NGINX в качестве обратного прокси и балансировщика нагрузки
  • HAProxy для балансировки нагрузки и обеспечения высокой доступности
  • Traefik для динамической маршрутизации и обнаружения сервисов

Интеллектуальная обработка и генерация контента:

  • Claude AI API (модели семейства Claude 3) для высококачественной генерации текста
  • Двухэтапная генерация: подготовка → исследование → создание контента
  • Система проектирования промптов (Prompt Engineering) с учетом специфики задач:
# Пример создания динамического промпта для исследования
def create_research_prompt(topic, research_type):
    """Создает специализированный промпт для исследования"""
    base_prompt = f"Проведи исследование по теме '{topic}'."
    
    type_prompts = {
        "general_info": "Собери общую информацию, основные концепции, определения и контекст.",
        "facts_stats": "Сосредоточься на фактах, статистике, данных и измеримых результатах.",
        "scientific": "Найди академические источники, исследования, теории и методологии.",
        "perspectives": "Представь различные позиции, мнения, подходы и школы мысли."
    }
    
    format_instructions = """
    Структурируй информацию в виде кратких абзацев с ключевыми фактами.
    Указывай источники информации, где это возможно.
    Организуй материал в логические разделы.
    """
    
    return f"{base_prompt} {type_prompts.get(research_type, type_prompts['general_info'])} {format_instructions}"
  • Кастомизированные промпты с учетом отраслевой специфики заказчика
  • Механизм обогащения промптов с использованием корпоративных терминов и глоссариев
  • python-docx для программного создания форматированных документов
  • Система проверки качества на основе предварительно определенных критериев

Безопасность:

  • Многоуровневая система авторизации с разделением ролей:
  • Администраторы (полный доступ к управлению)
  • Модераторы (управление пользователями)
  • Редакторы (создание и редактирование шаблонов)
  • Пользователи (создание контента)
  • Наблюдатели (только просмотр статистики)
  • Шифрование данных:
  • TLS 1.3 для защиты данных в пути
  • Шифрование данных в состоянии покоя (storage encryption)
  • Хеширование паролей с использованием Argon2id
  • Защищенное хранение учетных данных:
  • Использование HashiCorp Vault для управления секретами
  • Переменные окружения для конфигурационных параметров
  • Ротация API-ключей и секретов
  • Комплексный аудит и мониторинг:
  • Подробное логирование всех действий пользователей
  • Отслеживание аномального поведения
  • Интеграция с SIEM-системой заказчика
  • Оповещения о подозрительной активности
  • Управление доступом:
  • IP-фильтрация для административного доступа
  • Двухфакторная аутентификация для административных функций
  • Изоляция данных между пользователями и проектами
  • Политики доступа на основе ролей (RBAC)

Высокая доступность и отказоустойчивость:

  • Репликация данных с автоматическим переключением при сбоях
  • Горизонтальное масштабирование для обработки пиковых нагрузок
  • Географически распределенное развертывание для минимизации задержек
  • Circuit breakers для предотвращения каскадных сбоев
  • Graceful degradation - деградация функциональности вместо полного отказа системы

Процесс разработки и внедрения

Методология и подход

Проект был реализован с использованием гибридного Agile-подхода, сочетающего элементы Scrum и Kanban для обеспечения максимальной адаптивности к меняющимся требованиям заказчика при сохранении строгого контроля качества и сроков. Разработка велась в двухнедельных спринтах с регулярными демонстрациями промежуточных результатов.

Для эффективного взаимодействия была сформирована кросс-функциональная команда из специалистов Just IT и представителей заказчика:

  • Product Owner (со стороны заказчика)
  • Scrum Master (Just IT)
  • Технический лидер (Just IT)
  • 3 бэкенд-разработчика (Just IT)
  • Frontend-разработчик (Just IT)
  • DevOps-инженер (Just IT)
  • AI-специалист (Just IT)
  • QA-инженер (Just IT)
  • Представители ключевых отделов заказчика (маркетинг, IT, безопасность)

Этапы реализации проекта

Проект был реализован в несколько этапов:

1. Анализ и исследование (3 недели)

  • Глубинное погружение в бизнес-процессы — проведено 18 интервью с сотрудниками различных отделов заказчика
  • Аудит текущих решений — выявлено 7 узких мест в процессе создания контента
  • Построение карты пользовательского пути — определены 4 ключевых сценария использования
  • Технический аудит — анализ IT-инфраструктуры и требований безопасности
  • Benchmarking — сравнительный анализ 5 существующих решений на рынке

Ключевые артефакты этапа:

  • Отчет о бизнес-процессах создания контента
  • Карта пользовательского опыта (User Journey Map)
  • Технический отчет и рекомендации
  • Документ с бизнес-требованиями

2. Проектирование решения (2 недели)

  • Разработка архитектуры — проектирование микросервисной архитектуры
  • UI/UX проектирование — создание прототипов интерфейса в Telegram
  • Проектирование системы безопасности — разработка многоуровневой системы авторизации
  • Разработка технического задания — детализация всех аспектов решения

Ключевые артефакты этапа:

  • Архитектурная документация
  • Диаграммы последовательностей взаимодействия
  • Прототипы интерфейса
  • Техническое задание

3. Разработка прототипа (4 недели)

  • Создание MVP — реализация основного функционала
  • Базовая интеграция с Telegram — разработка бота с ключевыми командами
  • Настройка инфраструктуры — развертывание контейнеров и базовых сервисов
  • Интеграция с Claude AI — настройка API и базовых промптов

Ключевые достижения этапа:

  • Работающий прототип с базовым функционалом
  • Успешные тесты генерации контента
  • Демонстрация заказчику с получением обратной связи

4. Итеративная разработка (12 недель, 6 спринтов)

Разработка полного функционала велась итеративно, с фокусом на следующие направления:

Спринт 1-2: Базовая функциональность

  • Система авторизации и управления пользователями
  • Базовый процесс создания контента
  • Первичная версия конвертации в документы

Спринт 3-4: Расширенная функциональность

  • Интеллектуальное исследование тем
  • Расширенные настройки параметров контента
  • Улучшенное форматирование документов

Спринт 5-6: Интеграции и оптимизация

  • Интеграция с корпоративными системами
  • Инструменты аналитики и мониторинга
  • Оптимизация производительности

Вызовы и решения: При разработке команда столкнулась с несколькими серьезными вызовами:

  1. Проблема: Ограничения Telegram Bot API по объему передаваемых данных Решение: Разработка механизма разбиения больших документов и потоковой передачи
  2. Проблема: Высокая нагрузка на API Claude AI в пиковые часы Решение: Внедрение системы очередей и кэширования для оптимизации запросов
  3. Проблема: Требования безопасности по хранению конфиденциальной информации Решение: Разработка сервиса безопасного хранения с шифрованием и политиками доступа

5. Тестирование (3 недели, параллельно с разработкой)

  • Функциональное тестирование — проверка всех функций системы
  • Нагрузочное тестирование — симуляция одновременной работы до 200 пользователей
  • Тестирование безопасности — проведение penetration testing и code review
  • Пользовательское тестирование — пилотные тесты с фокус-группой из 15 сотрудников заказчика

Результаты тестирования:

  • Выявлено и исправлено 87 багов различной критичности
  • Система успешно выдержала нагрузку в 150 одновременных пользователей
  • Успешно устранены все найденные уязвимости безопасности
  • Получен NPS 8.7/10 от тестовой группы пользователей

6. Развертывание и внедрение (4 недели)

  • Развертывание в тестовой среде — установка на выделенных серверах заказчика
  • Интеграция с корпоративными системами — настройка коннекторов и API
  • Обучение персонала — проведение 5 обучающих сессий для 120 сотрудников
  • Пилотная эксплуатация — контролируемое использование системы ограниченной группой пользователей

Ключевые мероприятия:

  • Технические тренинги для 15 IT-специалистов заказчика
  • Подготовка 3 администраторов системы
  • Создание базы знаний и видеоуроков для пользователей
  • Настройка системы мониторинга и оповещений

7. Запуск в продакшн и поддержка

  • Полномасштабный запуск — открытие доступа для всех авторизованных сотрудников
  • Мониторинг и оптимизация — отслеживание производительности и внесение корректировок
  • Поддержка и сопровождение — обеспечение 24/7 технической поддержки
  • Сбор обратной связи — система регулярного опроса пользователей

Достигнутые результаты запуска:

  • Успешное масштабирование до 500+ пользователей
  • Время отклика системы < 1.5 секунды в 99% случаев
  • Доступность системы 99.97% (по SLA)

График проекта

Общая продолжительность проекта составила 6 месяцев от начальной встречи до полного запуска в продакшн:
Достигнутые результаты
Внедрение платформы позволило заказчику достичь значительных бизнес-результатов, которые были тщательно измерены и проанализированы через 3 и 6 месяцев после полного запуска.

Количественные показатели эффективности
Бизнес-эффекты по направлениям

1. Оптимизация процессов и сроков
  • Сокращение времени создания контента на 99.7% — процесс, ранее занимавший несколько дней, теперь занимает минуты
  • Устранение очередей на создание контента — запросы обрабатываются немедленно
  • Ускорение выхода новых продуктов на рынок в среднем на 12 дней за счет более быстрой подготовки маркетинговых материалов
  • Мгновенная реакция на рыночные изменения — критически важная информация публикуется в течение часа вместо нескольких дней

2. Финансовые результаты
  • Снижение прямых затрат на 40% — с 1.2 млн до 720 тыс. рублей в месяц
  • ROI проекта достиг 321% за первые 6 месяцев эксплуатации
  • Сокращение ФОТ контент-отдела — 8 штатных копирайтеров перераспределены на другие задачи
  • Уменьшение затрат на внештатных авторов на 82% — с 450 тыс. до 80 тыс. рублей в месяц

3. Масштаб и объем контента
  • Увеличение объема публикуемого контента в 3.5 раза — с 120 до 420 единиц контента ежемесячно
  • Расширение типов создаваемых материалов — с 5 до 12 различных форматов
  • Увеличение количества обрабатываемых тематик на 270% — с 20 до 74 различных направлений
  • Покрытие всех 15 продуктовых линеек компании контентом (ранее активно поддерживались только 7)

4. Качество и стандартизация
  • Унификация стандартов — 100% материалов соответствуют единым корпоративным требованиям (ранее 68%)
  • Повышение экспертной оценки качества с 7.4 до 8.6 баллов по 10-балльной шкале
  • Снижение количества возвратов на доработку на 92% — с 41% до 3.2% материалов
  • Повышение SEO-показателей корпоративного сайта — рост органического трафика на 38%

5. Организационные изменения
  • Демократизация создания контента — с 12 до 156 сотрудников, активно создающих материалы
  • Оптимизация рабочего времени специалистов — экономия 187 человеко-часов еженедельно
  • Перераспределение копирайтеров на более креативные и стратегические задачи
  • Сокращение количества внутренних согласований с 4.2 до 1.3 в среднем на документ

Неожиданные позитивные эффекты
Помимо запланированных результатов, заказчик отметил несколько неожиданных положительных эффектов от внедрения системы:

  1. Повышение общей грамотности корпоративных коммуникаций — сотрудники начали использовать примеры из системы как эталон для других типов документов
  2. Кросс-функциональное взаимодействие — технические специалисты стали чаще создавать материалы о своих разработках, улучшая внутреннюю коммуникацию
  3. Обнаружение новых потребностей рынка — благодаря увеличению объема создаваемого контента, компания выявила несколько новых клиентских сегментов
  4. Повышение удовлетворенности сотрудников — NPS внутренних инструментов вырос с 3.4 до 8.2 из 10

Отзывы пользователей
«Раньше создание экспертной статьи занимало у нас до недели, включая все согласования. Сейчас я получаю первый вариант за 15 минут и могу сразу внести правки. Это революция в нашей работе». — Руководитель отдела маркетинга

«Система настолько проста в использовании, что даже сотрудники, далекие от контент-маркетинга, теперь могут создавать качественные материалы. Это разгрузило наш отдел и позволило сосредоточиться на стратегических задачах». — Ведущий контент-менеджер

«Особенно ценно то, что система учитывает нашу отраслевую специфику и терминологию. Генерируемый контент действительно звучит профессионально и не требует серьезных доработок». — Технический директор
Смотреть бизнес-примеры
2025-05-16 17:16 AI / ИИ Нейросети / xGPT GPT/цикл статей