Как я наняла ИИ-агента разбирать почту, считать сметы на ПИР и коммуналку
У меня в почте довольно типичная для руководителя картина: рабочая переписка, технические задания на проектирование, документы по объектам, счета, коммунальные квитанции и информационные письма вперемешку.
Каждое отдельное письмо вроде бы не требует много времени. Но когда их становится много, несколько минут превращаются в часы: открыть, понять, к какому проекту относится, сохранить вложения, оценить задачу, что-то посчитать, подготовить ответ, не забыть вернуться к письму позже.
Я решила передать эту часть работы ИИ-агенту.
Что я хотела получить от ИИ-агента
Мне был не нужен ещё один инструмент, который просто пересказывает письмо или предлагает текст ответа.
Задача была шире: агент должен понимать, что именно пришло, к какому рабочему процессу это относится и что с этим нужно сделать дальше.
Мы настроили ИИ-агента на платформе Кодекс и дали ему доступ к рабочему почтовому ящику.
Первое, с чего он начал, — навёл порядок.
Сначала агент разобрал саму почту
Я называю этот режим «Архивариус».
Агент проанализировал существующую переписку, структуру писем и логику моих рабочих процессов. На основании этого была сформирована система папок, в которую теперь автоматически распределяются входящие материалы.
Письма по проектам уходят к соответствующим проектам. Документы сохраняются в нужных директориях. То, что не требует моего внимания, отправляется в архив.
Для меня это оказалось важнее, чем кажется.
Когда одновременно ведёшь несколько проектов, проблема часто даже не в количестве информации, а в постоянном переключении: куда я сохранила файл, где было это ТЗ, в каком письме заказчик прислал уточнение.
Теперь значительная часть этой работы происходит автоматически.
Сценарий №1. ИИ-агент работает с ТЗ и помогает считать ПИР
Это уже непосредственно моя инженерная работа.
Если во входящих появляется техническое задание на проектирование, агент определяет тип документа, анализирует основные вводные и сохраняет материалы в папку соответствующего проекта.
После этого он формирует два рабочих документа:
- черновик коммерческого предложения;
- предварительный расчёт сметы на проектно-изыскательские работы.
Это именно предварительная подготовка. Финальные цифры и технические решения я, конечно, проверяю сама.
Но вместо того чтобы начинать каждый новый запрос с пустого листа, я открываю папку проекта и уже вижу собранные исходные данные и подготовленную основу для дальнейшей работы.
Для инженера это очень ощутимая экономия времени.
Сценарий №2. Агент занимается коммунальными расчётами
У меня есть ещё один процесс, совершенно не связанный с проектированием, но регулярно забирающий внимание.
Коммунальные платежи.
Агент распознаёт письма от управляющих компаний, извлекает из квитанций нужные суммы, собирает данные, сохраняет документы в финансовую папку и готовит расчёт для отправки квартирантам.
Задача небольшая. Но именно из таких небольших регулярных действий и складывается операционная нагрузка.
Теперь мне не нужно каждый раз открывать несколько квитанций, переносить цифры и отдельно считать итоговую сумму.
Сценарий №3. Каждый день я получаю сводку по почте
В 16:00 агент формирует для меня краткую сводку за день.
В ней я вижу:
- что важного пришло;
- какие документы были сохранены;
- что было распределено по проектам;
- что отправлено в архив;
- на какие письма нужно обратить внимание;
- какие задачи переходят на следующий день.
Причём список задач формируется не только из темы письма. Агент учитывает его содержание и контекст переписки.
Это позволяет не держать в голове десятки мелких «надо не забыть».
Что изменилось в работе
Самый заметный эффект для меня — даже не скорость отдельных операций.
Из рабочего дня исчезает большое количество мелких переключений.
Не нужно постоянно сортировать почту, искать документы, начинать анализ нового ТЗ с ручного разбора вложений, отдельно выписывать задачи и вспоминать вечером, кому я ещё должна ответить.
По новым проектам быстрее появляется исходная фактура для разговора с заказчиком. По текущим вопросам сохраняется понятная структура документов. В конце дня есть готовая сводка и список того, к чему нужно вернуться завтра.
Именно так я сейчас понимаю полезного ИИ-агента для бизнеса.
Он работает не рядом с процессом, а внутри конкретной рабочей последовательности: письмо пришло → информация распознана → документы разложены → данные обработаны → следующий шаг подготовлен.
Где ещё можно использовать такой подход
Почта — только один из вариантов.
По той же логике ИИ-агента можно настраивать для обработки заявок клиентов, коммерческих предложений, тендерной документации, внутренних документов, отчётов, таблиц, протоколов встреч и других повторяющихся процессов.
При этом начинать я бы советовала не с идеи «нам нужен ИИ-агент», а с конкретного вопроса:
какая последовательность действий регулярно забирает время у руководителя или сотрудников?
Если такую последовательность можно описать, её уже имеет смысл разбирать на предмет автоматизации.
Хотите понять, какие задачи можно передать ИИ в вашей компании?
На диагностике мы разбираем ваши рабочие процессы, смотрим, где сотрудники и руководители теряют время, какие операции уже можно передать ИИ и где действительно имеет смысл использовать ИИ-агента.
По итогам у вас будет не список абстрактных возможностей нейросетей, а конкретные процессы и задачи, с которых можно начать.
07.09.2026
