Требования примерно 400 клиентов приходилось искать в переписке и помнить
Prism Logistix обслуживает около 400 клиентов и учитывает более 20 000 индивидуальных требований . Эти требования влияют на расчёт цены, выбор перевозчика и общение с клиентом. Их также нужно учитывать при отслеживании груза, выставлении счёта и решении проблем. Чем больше перевозок, тем больше работы у сотрудников. Источник
Перевозку нужно организовать по правилам конкретного клиента. Инструкции, предпочтения и исключения часто хранились в переписке или были известны только опытным сотрудникам. Pallet называет эти знания операционной памятью. Платформа сохраняет их и передаёт нужные сведения ИИ-агенту для выполнения его задачи. Pallet
От расчёта цены до счёта — 20 агентов и общая база требований
Prism внедрила 20 ИИ-агентов Pallet для повседневной работы с перевозками. Каждый агент — программа с ИИ, которая выполняет отдельную задачу. В открытых материалах описаны расчёт цены, подбор перевозчика, поддержка клиентов, отслеживание груза и выставление счетов. Полного списка всех 20 агентов там нет. Источник
Компонент Pallet Memory хранит рабочие инструкции, требования клиентов и исключения в общей базе. Сотрудники и агенты могут обращаться к сведениям о перевозке на разных этапах. Так Pallet описывает возможности своей платформы; подробное устройство внедрения в Prism не раскрыто. Pallet
По описанию Pallet, агенты работают с электронной почтой и звонками, а к программам обращаются через API — интерфейсы для обмена данными — или удалённый доступ. Они разбирают письма в общих ящиках, сопровождают перевозки и собирают документы. В их задачи также входят выставление счетов и участие в расчётах. Pallet для транспортных посредников
Следующий агент получает уже собранные сведения о заказе
Требования клиентов становятся доступны всей системе
По данным кейса, инженеры Pallet работали вместе с сотрудниками Prism и изучали старую переписку. Они записывали требования клиентов, которые раньше знали главным образом опытные сотрудники. Источник
Следующий этап получает сведения, собранные на предыдущем
При расчёте цены, подборе перевозчика и дальнейшей работе нужны сведения об одном и том же заказе. Общая база сохраняет их для отслеживания груза, поддержки и выставления счёта, чтобы не разбирать заказ заново на каждом этапе.
Каждый агент отвечает за свою часть перевозки
Работа от расчёта цены до выставления счёта разделена на небольшие этапы. При этом каждый агент использует общие сведения о перевозке.
Сотрудники Prism получили больше времени на развитие продаж
В кейсе говорится, что сотрудники стали больше заниматься дополнительными услугами, развитием разных видов перевозок и отношениями с клиентами. Prism при этом продолжила нанимать людей в отделы продаж и работы с клиентами. Источник
Prism сообщает о росте чистой маржи на 10% и более быстром освоении работы новичками
Pallet сообщает, что чистая маржа Prism выросла на 10%. Начальное и конечное значения не опубликованы. Поэтому эти данные нельзя понимать как рост на 10 процентных пунктов.
По данным Prism, новые сотрудники выходят на полную продуктивность за четыре недели вместо 13.
База знаний охватывает более 20 000 требований примерно 400 клиентов.
Сокращение срока обучения можно рассчитать по опубликованным цифрам: (13 − 4) ÷ 13 ≈ 69% . Руководитель Prism также говорит об улучшении оценки компании клиентами, соблюдения договорённостей об уровне обслуживания и настроения сотрудников. Он упоминает снижение общих и административных расходов. Числа до и после для этих показателей в кейсе не приведены. Источник
Общие правила связывают этапы, сложные случаи передают людям
Правила клиента → расчёт цены → подбор перевозчика → отслеживание → счёт → работа с клиентом.
Правила поставщика → поиск предложений → контроль заказа → приёмка → сверка счёта → работа с поставщиком.
Сведения о клиенте → обращение → действие → сложный случай → решение → предложение дополнительных услуг.
Инструкции клиента → назначение исполнителя → работа → документы → счёт → дальнейшее общение с клиентом.
Общая база сохраняет опыт и историю заказа между этапами
Опыт сотрудников можно сохранить в доступной базе
Рабочие инструкции и особые случаи из истории клиента становятся доступны вне личной переписки и памяти опытных сотрудников.
Все агенты работают с одной и той же перевозкой
При переходе к следующему этапу сохраняются уже собранные сведения о заказе. Тогда сотрудник или агент продолжает работу с того места, на котором остановился предыдущий исполнитель.
Общую базу могут использовать и новые сотрудники
По данным Prism, срок выхода новичков на полную продуктивность сократился с 13 до четырёх недель. Можно предположить, что записанные правила помогают осваивать знания опытных коллег. Однако кейс не позволяет отдельно измерить вклад общей базы в этот результат.
Автоматизация может освободить время для продаж
Prism сообщает, что продолжила нанимать сотрудников для работы с клиентами. Действующая команда получила больше времени на дополнительные продажи и развитие отношений.
Сначала — договорённости с клиентами, затем — задачи для агентов
Общие правила клиента связывают работу ИИ-агентов: каждый продолжает заказ с учётом того, что уже выяснили на предыдущих этапах.
Для похожего проекта сначала нужно разобраться, как сотрудники выполняют работу и какие договорённости соблюдают. Эти сведения предстоит записать так, чтобы система могла использовать их на каждом этапе заказа.
Помимо рабочих инструкций и требований клиентов, в базу нужно включить исключения и негласные правила. Их можно искать в переписке и обсуждать с опытными сотрудниками.
На этой основе можно распределить задачи между агентами и сохранять для них общую историю заказа. Последовательность выглядит так: опыт сотрудников → общая база правил → согласованная работа ИИ-агентов → сложные случаи и развитие продаж остаются людям .
Что выяснить до распределения задач между ИИ-агентами
Какие инструкции, требования клиентов и исключения сейчас хранятся в почте, таблицах или только в памяти сотрудников?
Какие сведения должны сохраняться на всех этапах: о перевозке, заказе, проекте, обращении или клиенте?
На какие небольшие задачи можно разделить работу, чтобы поручить каждую отдельному агенту?
Какие сложные случаи и решения по клиентам останутся за людьми? На что сотрудники смогут тратить освободившееся время?
Автоматизация перевозок и работа с базой знаний
Правила работы с клиентами известны сотрудникам, но нигде не собраны?
Покажите, как проходит один заказ: какие требования есть у клиента, в каких программах работают сотрудники и где они ищут нужные сведения. Вместе разберём, что нужно собрать в общую базу, какие действия можно поручить ИИ и на каких этапах результат проверяет человек. Это станет основой для пробного внедрения.
Это независимый разбор внедрения ИИ-агентов Pallet в Prism Logistix, подготовленный Maak.Digital. Мы не участвовали в проекте. Pallet сообщает об улучшении маржи на 10% и обслуживании около 400 клиентов. В материалах от 1 октября 2026 года описаны 20 агентов, более 20 000 требований клиентов и сокращение обучения новых сотрудников с 13 до четырёх недель. Эти результаты сообщили Prism и Pallet; Maak.Digital не проверяла их независимо. На разных страницах Pallet показатель назван чистой или операционной маржой, поэтому сравнивать его с другими проектами без уточнения методики нельзя.