GETPROFF
Начните с видео
Эта статья написана по мотивам большого видеоразбора. Я рекомендую сначала посмотреть его полностью: в видео я показываю проекты и логику решений прямо на экране. Если времени мало, включите скорость ×2 — так весь разбор займёт чуть больше часа.
Большинство разговоров про ИИ в инфобизнесе заканчиваются на генерации текстов и картинок. Я же хочу показать, как AI-агенты могут взять на себя гораздо более крупный участок: собрать сайт, связать его с CRM, обработать заявку, подготовить менеджера к звонку, расшифровать консультацию, запустить автовебинар, вести клуб по подписке и превратить видео в SEO-статьи. Ниже я разберу десять таких сценариев на примерах проектов, которые мы сделали в Chatium.
Chatium, Claude Code и Codex: инфраструктура и агенты разработки
Главное, что я хотел показать в начале вебинара: Chatium, Claude Code и Codex нельзя сравнивать как три одинаковых инструмента. Они решают задачи разных уровней.
Chatium — это инфраструктура, в которой живёт цифровой продукт. В неё входят хостинг и серверы, базы данных, авторизация и права доступа, платежи, файлы и видео, рассылки, интеграции, аналитика и другие системные возможности. Поверх этого слоя я могу собирать сайт, CRM, LMS, личный кабинет, воронку, мобильное приложение или внутренний сервис.
Claude Code и Codex — это AI-агенты разработки. Они помогают читать и писать код, проектировать решение, исправлять ошибки, рефакторить и тестировать проект. Их сильная сторона — разработка. Но сами по себе они не заменяют хостинг, базу данных, платежи, безопасность, файловое хранилище и остальные компоненты, которые нужны работающему продукту.
Внутри Chatium тоже есть AI-агент разработки. Я могу описать задачу обычным языком, а агент создаст или изменит страницы, серверную логику, таблицы, формы, административные панели и интеграции. Claude Code и Codex дополняют этот контур: подключаются к исходному коду и помогают развивать проект, а Chatium исполняет и публикует код, хранит данные и предоставляет готовую инфраструктуру.
Если работать только с AI-агентом разработки, результатом будет код и изменения в проекте. Чтобы этот код превратился в продукт для клиентов, ему всё равно понадобится среда, где он будет запущен. В моём подходе такой средой становится Chatium.
На схеме это разделение видно буквально: в центре находится Chatium со всем прикладным и инфраструктурным слоем, а Claude Code и Codex подключаются снаружи и помогают писать код. Поэтому я не выбираю между Chatium и агентами разработки — я использую их вместе, каждый на своём уровне.
Кейс 1. Первый рабочий проект по голосовому описанию
В начале вебинара я провожу простой эксперимент: прошу создать сайт для бизнеса по короткому голосовому запросу. AI-агент получает мою задачу, сам собирает структуру, пишет тексты, создаёт визуальную систему и публикует первую версию.
Я показываю этот пример не для того, чтобы доказать, будто любой сайт нужно делать одной фразой. Мне важнее показать минимальный путь от идеи до работающего прототипа. За несколько итераций я могу проверить позиционирование, структуру предложения и пользовательский сценарий, не собирая заранее команду из дизайнера, верстальщика и backend-разработчика.
После первой версии я не считаю работу законченной. Я отправляю уточнения: заменить блок, добавить форму, изменить текст, подключить таблицу, сделать административную панель. AI-агент сохраняет контекст проекта и вносит изменения в существующую систему.
Кейс 2. База знаний, которая питает сайт и AI-агентов
Во втором кейсе я показываю структурированную базу знаний из 71 материала. В ней мы отдельно собрали сведения об аудитории, методологии, эксперте, продуктах, кейсах и правилах работы.
Такой базой я решаю сразу несколько задач. Из неё мы собираем страницы сайта и статьи, используем факты в ответах чат-бота, готовим письма, создаём сценарии консультаций и обучаем внутренних помощников. Когда меняется продукт или позиционирование, мы обновляем источник, а не переписываем вручную каждый канал.
Для внедрения ИИ это критично: модель без контекста заполняет пробелы наиболее вероятными формулировками и может придумать лишние обещания. Чем лучше организованы исходные знания, тем точнее ответы и тем меньше ручной проверки.
Практический путь обычно выглядит так:
- собрать документы, презентации, расшифровки уроков и интервью;
- убрать дубли и противоречия;
- разделить знания по сущностям и сценариям использования;
- зафиксировать факты, которые нельзя додумывать;
- подключить нужные разделы к конкретным AI-агентам;
- назначить ответственного за актуальность.
Подробнее этот процесс разобран в материале «Как создать базу знаний для ИИ-агента из видео и документов».
Кейс 3. Онлайн-школа: сайт, обучение и SEO в одном контуре
Дальше я показываю, как мы перенесли онлайн-школу в собственную систему. В одном аккаунте мы объединили публичный сайт, страницы программ, блог, учебный контент, авторскую страницу и внутреннюю логику работы с пользователями.
Главное преимущество здесь не просто в новом дизайне. Когда контент, доступы и данные находятся рядом, школа может выстраивать единый маршрут: статья приводит читателя на программу, оплата открывает обучение, действия ученика попадают в аналитику, а AI помогает обновлять и переупаковывать материалы.
В этом проекте мы оценивали прежние расходы на набор внешних сервисов примерно в 60–70 тысяч рублей в месяц, а стоимость нового контура — примерно в 20 тысяч. Я подчёркиваю: это цифры конкретного кейса, а не универсальная калькуляция. Итог зависит от базы, трафика, видео, рассылок, команды и требуемых интеграций. Но сам принцип для меня важен — считать нужно не цену одной подписки, а совокупную стоимость всей цепочки и ручных операций между сервисами.
Если вы хотите повторить базовую механику, начните с инструкции «Как создать LMS в Chatium».
Кейс 4. Собственная CRM и телефония под процесс продаж
Универсальная CRM часто заставляет бизнес подстраиваться под готовые сущности и статусы. Поэтому в этом кейсе я собрал CRM вокруг реального процесса компании: заявки, контакты, задачи, записи разговоров и история взаимодействий находятся в той форме, которая нужна команде.
К этой CRM мы подключили телефонию через API. Звонок можно инициировать из карточки, а данные разговора использовать на следующих этапах. На вебинаре я сравниваю это решение с отдельной подпиской на OnlinePBX стоимостью около 6,5–7 тысяч рублей в месяц на момент записи. При этом я предлагаю оценивать не только экономию, но и управляемость: собственная интеграция позволяет хранить именно те события, которые нужны нашей аналитике и автоматизациям.
AI в CRM полезен в трёх режимах:
- до контакта — собирает контекст о клиенте и готовит менеджеру краткую справку;
- во время процесса — классифицирует обращения, предлагает следующий шаг и помогает заполнить карточку;
- после разговора — расшифровывает запись, выделяет потребности, возражения и договорённости.
Практическая работа с карточками, оплатами и Telegram разобрана отдельно в статье «Как работать в Chatium: CRM, оплата и Telegram».
Кейс 5. Платные диагностики: от заявки до разбора звонка
Один из самых насыщенных сценариев — продажа и проведение платной диагностики. Здесь система должна не просто принять форму, а провести человека по всей цепочке:
- сохранить заявку и источник;
- принять оплату;
- предложить свободное время;
- отправить подтверждение и напоминания;
- подготовить специалиста к встрече;
- сохранить запись разговора;
- получить транскрипцию;
- выделить запрос клиента, решения и следующий шаг;
- связать результат с последующей продажей;
- посчитать конверсию по этапам и специалистам.
Я сохраняю в карточке не только статус, но и содержательную часть разговора. Так звонки перестают быть «чёрным ящиком»: я могу находить повторяющиеся запросы, видеть причины отказов, сравнивать работу продавцов и улучшать продукт.
Важно заранее ограничить роль модели. AI может подготовить резюме и указать на паттерны, но не должен без проверки обещать клиенту услугу, назначать встречу или давать рекомендации в чувствительных областях. Вопросы с финансовыми, юридическими или медицинскими последствиями требуют явных правил и участия человека.
Кейс 6. Автовебинарная воронка с аналитикой
В одном из проектов я собрал автовебинар как единый сценарий: регистрация, быстрый вход в эфир, просмотр, предложение, заказ и аналитика. Отдельно мы реализовали режим «вебинар начинается сейчас», чтобы человек не ждал условного вечера и сразу продолжал путь.
На дашборде я показываю следующие значения этой конкретной воронки:
- конверсия посадочной страницы — 36,5%;
- доля участников, смотревших не менее 20 минут, — 38%;
- выручка на одну регистрацию — 683 рубля.
Эти показатели нельзя переносить на другой проект как прогноз. Их ценность в другом: когда регистрация, просмотр и покупка связаны, владелец видит не только число заявок, но и экономику каждого этапа. Можно сравнивать источники, версии страниц, точки ухода и выручку на посетителя.
О принципах связной AI-воронки читайте в материале «Как создать автоворонку продаж в Chatium с ИИ».
Кейс 7. Собственный рассыльщик и безопасная реактивация базы
Следующий пример — система рассылок. Она хранит аудиторию, шаблоны, статусы отправки и результаты, а AI помогает готовить варианты писем и сегментов.
Особенно полезен такой инструмент для реактивации старой базы. Вместо одной массовой отправки на всех контактов можно:
- проверить техническое качество адресов;
- начать с небольшого сегмента;
- исключить тех, кто давно не взаимодействовал или отписался;
- контролировать ошибки и жалобы;
- постепенно расширять объём только при нормальных показателях;
- отдельно анализировать открытия, клики, ответы и продажи.
AI ускоряет подготовку тем, писем и гипотез, но репутацию домена защищают не тексты, а аккуратная стратегия отправки, согласия пользователей и чистота базы.
Кейс 8. Клуб по подписке как самостоятельный цифровой продукт
В клубе по подписке мы объединили открытые и платные материалы, регулярные платежи, заказы, рассылки, реферальную механику, аналитику и административную панель. Пользователь видит контент и свой доступ, а мы управляем публикациями и участниками.
Это хороший пример того, как нейросеть Chatium используется не для одной функции, а для разработки продукта целиком. Сначала создаётся минимальная версия: регистрация, каталог, доступ и оплата. Затем добавляются коммуникации, рекомендации, партнёрская программа и аналитика удержания.
Раньше разработка такого прототипа заняла у нас около трёх месяцев и обошлась примерно в 350 тысяч рублей. На вебинаре я сравниваю этот опыт с более быстрым AI-подходом. Это моя оценка на основе конкретного проекта, а не фиксированная цена: объём разработки всегда зависит от состава продукта и требований к качеству.
Кейс 9. Видео превращается в статью и запускает SEO-конвейер
Девятый кейс напрямую связан с материалом, который вы сейчас читаете. Я беру длинное видео, расшифровываю его, делю на смысловые блоки и извлекаю кадры из ключевых моментов. На этой основе мы создаём большую обзорную статью и серию узких материалов под отдельные поисковые запросы.
Полный SEO-конвейер включает:
- сбор семантики из Яндекс Wordstat и других источников;
- кластеризацию запросов по намерению пользователя;
- выбор темы и подготовку технического задания;
- изучение внутренних и внешних источников;
- написание статьи;
- подбор кадров и создание обложки;
- внутреннюю перелинковку;
- публикацию и отправку страниц на переобход;
- анализ позиций, переходов и коммерческого результата;
- обновление материала на основе фактических данных.
Нейросети я отдаю большую часть механической работы, но смысл оставляю за редактором. Именно человек отделяет факты от предположений, убирает повторы устной речи, проверяет цифры, разводит поисковые интенты и решает, какие темы заслуживают отдельных страниц.
Главная ошибка — опубликовать дословную транскрибацию. Поисковая статья должна отвечать на вопрос читателя быстрее видео, иметь ясную структуру, подписи к изображениям и ссылки на подробные инструкции. Видео при этом остаётся первоисточником и удобным форматом для тех, кому важен полный разбор.
Кейс 10. Генераторы каруселей и персональных историй
В последнем блоке я показываю два небольших AI-продукта. Первый собирает карусели для социальных сетей: пользователь задаёт тему и получает последовательность карточек. Второй создаёт персональную сказку или историю с иллюстрациями.
Оба примера показывают продуктовый подход к генеративному ИИ. Ценность создаёт не сам вызов модели, а весь сервис вокруг него: форма ввода, сохранение проектов, единый стиль, очередь генерации, оплата, повторная попытка, скачивание результата и административная аналитика.
В кейсе со сказками стоимость генерации 25 отдельных изображений первоначально оценивалась примерно в 150 рублей. После изменения архитектуры — генерации единого листа с последующим разрезанием — она снизилась примерно до 10 рублей на историю на момент записи. Это наглядный пример того, что экономика AI-продукта зависит не только от тарифа модели, но и от способа постановки задачи.
Что можно автоматизировать уже сейчас
Если свести десять кейсов к практическому списку, нейросеть Chatium можно использовать для следующих задач:
- создание и доработка сайтов через диалог;
- сборка личных кабинетов и LMS;
- организация базы знаний для команды и AI-агентов;
- создание CRM под собственные статусы и процессы;
- интеграция форм, оплат, телефонии и мессенджеров;
- расшифровка и анализ консультаций;
- запуск автовебинаров и автоворонок;
- сегментация базы и подготовка рассылок;
- разработка клубов, подписок и цифровых сервисов;
- превращение видео в статьи и короткие материалы;
- построение SEO-конвейера;
- генерация контента и изображений внутри продукта.
Начинать лучше не с формулировки «внедрить ИИ во весь бизнес», а с одного процесса, где уже есть понятный вход, повторяющиеся действия и измеримый результат. Например: обработка заявки, подготовка к диагностике, выпуск статьи из видео или создание первой версии кабинета.
Где нейросеть ошибается и почему контроль человека обязателен
Во второй части вебинара я подробно отвечаю на вопросы и не скрываю ограничения. AI-агент может неверно понять задачу, изменить лишний участок проекта, придумать факт или выполнить действие, на которое его не следовало уполномочивать.
Поэтому для рабочих систем нужны правила:
- разделять режим обсуждения и режим реального изменения проекта;
- давать агенту только необходимые доступы;
- запрещать самостоятельные обещания, назначения и финансовые решения;
- вести журнал действий;
- тестировать формы, оплаты, права доступа и уведомления;
- сохранять возможность отката;
- проверять критичные тексты и аналитику человеком;
- измерять не количество сгенерированного контента, а бизнес-результат.
Нейросеть ускоряет разработку, но не отменяет продуктового мышления, безопасности и ответственности владельца процесса.
С чего начать внедрение Chatium AI
Для первого проекта достаточно пяти шагов:
- Выберите один процесс. Зафиксируйте, где он начинается и каким измеримым результатом заканчивается.
- Соберите контекст. Подготовьте продукты, регламенты, примеры, ограничения и реальные данные.
- Опишите первую версию. Отделите обязательное от функций, которые можно добавить позже.
- Соберите прототип. Попросите AI-агента создать рабочий путь и проверьте его на тестовых данных.
- Запустите короткий цикл улучшений. Смотрите, где люди останавливаются, какие действия приходится делать вручную и что влияет на выручку или скорость команды.
Если вы только знакомитесь с подходом, начните с обзора «Chatium для бизнеса: чем платформа отличается от Claude Code и Codex». Для первого самостоятельного проекта подойдёт пошаговый видеоурок по созданию AI-сайта.
Главное
ИИ в инфобизнесе — это не отдельный генератор текстов, а новый способ собирать и развивать цифровые процессы. Самые сильные кейсы появляются там, где нейросеть соединена с базой знаний, данными клиентов, оплатами, контентом и аналитикой.
В этом вебинаре я показал почти весь путь онлайн-проекта: от сайта и трафика до CRM, обучения, повторных продаж и создания собственных AI-сервисов. Я не предлагаю повторять всю систему сразу. Выберите участок с заметной ручной нагрузкой, соберите первую рабочую версию и улучшайте её на фактах.
Хотите собрать такой проект вместе со мной?
19 октября стартует ближайший поток AI-Коворкинга. За 6 недель мы пройдём путь от вашей идеи и первой рабочей версии до запуска сайта, сервиса, воронки, CRM или AI-агента. Я лично веду живые модули, разбираю проекты участников и помогаю не застрять между красивым прототипом и работающим продуктом.
Если вы давно хотели внедрить ИИ в свой бизнес, но не понимали, с какого процесса начать и как довести его до результата, приносите свою задачу в коворкинг. Ниже можно посмотреть полную программу, условия участия и забронировать место в ближайшем потоке.
Автор материалаАндрей Власенко