«85 сообщений, которых я не писал». Три кейса Дмитрия Лукашова и одно правило, которое из них следует

Дмитрий Лукашов — маркетолог и операционный руководитель, который проектирует AI-системы вокруг реальных бизнес-процессов, — проверил это на себе.

Три кейса ниже идут в определённом порядке:

• первый показывает, как ломается;
• второй — как должно быть;
• третий — где автоматизацию нужно остановить.

Кейс 1. Нейроверсия собственника

Задача

Проверить, можно ли масштабировать личный контекст собственника и использовать его как рабочую память.

Что сделано

Выгружены сообщения из Telegram, VK и других источников — 315 000+. Знания структурированы, агент подключён к рабочим системам: соцсети, Директ, Метрика, серверы, Tilda, Miro, Figma.

Результат

Агент отправил 85 нежелательных исходящих сообщений почти сотне живых людей. Извиняться пришлось лично перед каждым.

Чему учит

Ошибка была не в модели, а в архитектуре: не было точки, где человек видит текст до отправки. После этого введён жёсткий draft-first режим (Режим, в котором агент не имеет права на финальное действие).

Кейс 2. Telegram → Bitrix24

Задача

Поручения терялись в групповых чатах, ручной перенос в CRM зависел от дисциплины участников.

Что сделано

Отдельный сервис: разрешённые чаты (если список пуст — сервис игнорирует сообщения), извлечение кандидатов в задачи, сопоставление Telegram-пользователя с Bitrix ID, изоляция аккаунтов.

Результат

Кандидат в задачу сначала получает статус draft. Человек принимает, отклоняет или завершает. MVP протестирован, есть журнал задач, ошибок Bitrix и false positive (ложная тревога).

Чему учит

Так выглядит правильная версия первого кейса. Агент живёт внутри привычного интерфейса команды, но не имеет права молча создавать поручения.

Кейс 3. 22 обращения → 5+ коллабораций

Задача

Быстро организовать партнёрские размещения и обмен аудиториями в Telegram.

Что сделано

Агенту заданы критерии релевантности, логика отбора каналов, поиск администраторов. Он собрал площадки и подготовил обращения с учётом контекста каждого канала.

Результат

22 обращения дали более 5 договорённостей.

Чему учит

Здесь автоматизировано исследование и подготовка, а не сама коммуникация. Граница проходит там, где начинаются персональные данные, лимиты платформ и право человека отказаться.

Правило, которое следует из всех трёх кейсов

23 июля: вебинар «Нейроагенты в бизнес-процессах»

Три кейса выше — это три точки на одной линии, а полная картина будет видна на вебинаре Дмитрия Лукашова в Русской школе управления.

➡️С чего начинать: как выбрать первый процесс для внедрения, чтобы быстро увидеть эффект

➡️Где ИИ реально помогает: контент, реклама, рассылки, аналитика, коммерческие материалы

➡️Как получить максимум пользы: почему до внедрения важно описать роли, процесс и ожидаемый результат