====== Поиск информации о проекте или проектах ======
В современных условиях перегрузки информацией руководители проектов и топ-менеджеры часто тратят больше времени на поиск ответов в отчетах, чем на принятие управленческих решений. Когда проектов десятки, а метрики обновляются ежедневно, ручной мониторинг дедлайнов, бюджетов и качества заполнения отчетности становится «бутылочным горлышком» всей системы.

Нейросети позволяют принципиально изменить подход к получению информации о проектах. Вместо долгого анализа отчётов и «дашбордов» – сразу получать ответы на конкретные вопросы. Эти вопросы могут касаться, как отдельных проектов, так и сводной информации по ним. Вопросы по конкретному проекту могут быть, как о его общем состоянии, так и об отдельных аспектах: сроки, бюджет, отчёты сотрудников. 
\\
===== Примеры вопросов и ответов =====
==== Анализ общего состояния проекта ====
Чтобы получить краткую сводку о состоянии проекта можно задать вопрос общего характера, например: 
''Покажи текущий статус по проекту «…»''

ИИ-помощник найдёт в ADVANTA информацию об указанном проекте и подготовит краткий текстовый обзор его состояния на основе ключевых аспектов: плановые и фактические даты, срыв сроков, если имеется; сводки из отчётов руководителей проекта и прочие.
\\
{{:ai-agents:search-information-about-projects1.png?direct&400|}}
\\
<callout type="primary" icon="true">Примечание: способность ИИ-помощника понимать аспекты и терминологию проектов предприятия зависит от полноты инструкции, на основе которой он работает. Такую инструкцию называют "промпт". Это аналог должностной инструкции обычного сотрудника.</callout>
\\
==== Анализ отдельных аспектов проекта ====
Если требуется получить информацию по определённому аспекту проекта (сроки, отчёты, финансы), можно задать более конкретный вопрос.

**Пример вопроса о сроках проекта**: ''Покажи сроки реализации проекта «…» и отклонение от базового плана''

В ответ ИИ-помощник извлечёт сведения о плановых и фактических датах, об отклонениях, если они есть.
\\
{{:ai-agents:search-information-about-projects2.png?direct&400|}}

\\
**Пример вопроса о бюджете проекта**: ''Покажи текущий бюджет проекта «…» и отклонение от бюджета''

ИИ-помощник извлечёт информацию о плановом и фактическом бюджете проекта.

{{:ai-agents:search-information-about-projects3.png?direct&400|}}

\\
**Пример вопроса о руководителе проекта**: ''Кто руководитель проекта «…»''

ИИ-помощник найдёт информацию о руководителе указанного проекта.

{{:ai-agents:search-information-about-projects4.png?direct&400|}}

\\
==== Анализ сводной информации о проектах ====
Помимо вопросов о конкретных проектах можно запрашивать и сводную информацию. К примеру, попросить ИИ-помощника  найти все проекты, где имеются превышения по бюджету, срокам или метрикам.
\\
**Пример вопроса о превышении утверждённой даты завершения**: ''У каких проектов плановая дата завершения позднее утверждённой?''

{{:ai-agents:search-information-about-projects5.png?direct&400|}}

\\
**Пример вопроса о проектах, которыми руководит определённый сотрудник**: ''Какие проекты ведёт РП «…»?''

{{:ai-agents:search-information-about-projects6.png?direct&400|}}
\\
<callout type="primary" icon="true">Примечание: научить ИИ-помощника понимать специфические термины и сокращения (например, что "РП" это именно "руководитель проекта") можно, указав их в его инструкции ("промпте").</callout>

\\
**Пример вопроса по отчётам руководителей проектов**: ''В каких проектах требуется подключение руководства?''

Вопросы могут касаться не только дат и числовых значений, но и содержания "отчётов по статусу", которые регулярно заполняют руководители проектов. Обычно в отчётах они указывают какие результаты достигнуты, какие проблемы выявлены и ставят признак "требуется ли помощь руководителя". Можно попросить ИИ-помощника найти проекты, где требуется помощь руководства.

{{:ai-agents:search-information-about-projects7.png?direct&400|}}

\\
==== Уточняющие вопросы ====
Важная способность нейросетей – помнить несколько последних вопросов и ответов в диалоге с пользователем. Это позволяет кратко задавать уточняющие вопросы по уже полученным ответам. 

**Пример уточняющего вопроса пользователя**
\\
Если пользователь видит, что ему требуется чуть более подробная информация по уже полученному ответу, может кратко запросить уточнение, не повторяя весь вопрос целиком.

{{:ai-agents:search-information-about-projects8.png?direct&400|}}

\\
**Пример уточняющего вопроса нейросети**

Задавать уточняющие вопросы может и сама нейросеть, если вопрос пользователя ей по какой-то причине не ясен. Например, пользователь хочет узнать, кто является руководителем проекта, но в запросе указал не полное его название, а лишь фрагмент:

 ''Кто руководитель проекта Внедрение системы''

При этом в ADVANTA есть несколько проектов, названия которых соответствуют фразе "Внедрение системы". ИИ-помощник поймёт, что следует уточнить, о каком именно из проектов идёт речь:

{{:ai-agents:search-information-about-projects9.png?direct&400|}}

\\
**Пример вопроса с ошибкой в названии**

Нейросети также понимают, что пользователь может допускать в вопросах банальные ошибки. В этом случае ИИ-помощник предложит варианты, близкие, по его мнению, к реальной цели пользователя.

Например, пользователь не верно указал в вопросе название системы: вместо «SimpleOne» по ошибке написал «SimensOne». Нейросеть, не найдя такой проект, предположит, что пользователь ошибся и проверит, нет ли проектов с похожим названием.

{{:ai-agents:search-information-about-projects10.png?direct&400|}}

\\
===== Внедрение ИИ-помощника по анализу проектов =====
Чтобы реализовать помощника для ответов на вопросы о проектах требуется работа аналитиков внедрения, знакомых с объектной моделью ADVANTA на конкретном предприятии. Основные шаги внедрения:

1. Определить, какого спектр вопросов, которые потребуется задавать ИИ-помощнику («сценарии взаимодействия»). Они зависят от специфики сферы деятельности предприятия. Потребуется набор контрольных вопросов с ожидаемыми «хорошими» ответами.

2. Определить – к каким именно объектам ADVANTA потребуется доступ ИИ-помощнику для ответов на вопросы. Подготовить LINQ-запросы или определить SOAP API-функции, которые потребуются для получения этих данных.

3. Развернуть на предприятии серверы для следующих систем:
  * **Система управления AI-агентами**. Это может быть бесплатная «n8n» или коммерческая отечественная система, например: «Agent Navigator», «Neuromus» или «Just AI Agent Platform». //Примечание: при использовании коммерческой системы потребуется привлечь специалистов вендора именно этой системы.//
  * **Сервер с локальной LLM.** Желательно LLM уровня «GPT-OSS:120b». Для относительно небольших данных, возможно, будет достаточно «GPT-OSS:20b», «GigaChat-20B». //Примечание: можно использовать облачную LLM с доступом к API через Интернет, но это риск утечки конфиденциальных данных.//
  * В зависимости от специфики «сценариев взаимодействия» дополнительно могут потребоваться серверы для следующих систем:
    * Если предполагается хранение временных данных в отдельной СУБД – потребуется отдельный сервер с СУБД PostgreSQL.
    * Для процессов регулярной выгрузки данных из ADVANTA во временную БД может потребоваться модуль «Цифровой помощник» ADVANTA (как вариант, можно реализовать выгрузку данных средствами «системы управления AI-агентами»).
    * Если в «сценарии взаимодействия» войдут вопросы, требующие, помимо запросов к базе данных, полнотекстового поиска информации, потребуется сервер для системы хранения векторных данных (например, «Supabase»).
4. Настроить ИИ-помощника в «системе управления AI-агентами», а также вспомогательные процессы и системы по необходимости (выгрузка данных, временная СУБД и т.д.). В ходе настройки специалисты внедрения создают:
  * Инструкцию («промпт»).
  * «Триггеры» или «скрипты», с помощью которых LLM сможет получать данные из ADVANTA для подготовки ответов.
  * Набор тестовых примеров проектов и отчётов, позволяющих проверять правильность работы ИИ-помощника.

\\
===== Заключение =====
Возможности нейросетей по анализу данных всё более возрастают по мере развития технологии. Со временем они частично заменят отчёты и дашборды. Уже сейчас ИИ-помощник позволит радикально изменить процесс анализа данных в управлении проектами и даст предприятию ряд преимуществ:
  * **Экономия времени:** вместо ручного изучения отчетов и «дашбордов» сотрудники получают мгновенные ответы на конкретные запросы, что ускоряет принятие оперативных решений.
  * **Снижение нагрузки на руководителей проектов:** Автоматизация ответов на типовые вопросы освобождает менеджмент от рутинных действий, позволяя сфокусироваться на управлении рисками.
  * **Минимизация ошибок.** ИИ анализирует данные о проектах без «человеческого фактора», позволяя заметить отклонения и риски до того, как они станут проблемами.








\\
\\
\\
{{page>:ai-agents:#обратная_связь&noindent}}