Публикация предлагает практический пошаговый план интеграции AI-ассистента в существующий бизнес — будь то ресторан, ритейл или сфера услуг. Автор рассматривает реальный кейс внедрения AI-чата, построенного по архитектуре разделения зон ответственности между фронтендом, бэкендом и командой AI-разработки. Внедрение AI не требует создания новой инфраструктуры — достаточно доработать интерфейс чата, добавить поддержку рендеринга карточек товаров, быстрых кнопок и real-time коммуникации через WebSocket.

На стороне бизнеса (Заказчика) ключевыми задачами становятся интеграция чата с ИИ, передача истории покупок пользователя, актуального меню, фиксация действий клиента в чате и мгновенное взаимодействие с AI-сервером. На стороне AI-команды (Исполнитель) реализуются векторные и чатовые базы данных для персонализации, а также кэш меню для снижения нагрузки на бизнес-систему.

На конкретном сценарии “Пользователь Вася” показано, как AI-чат помогает анализировать поведение, делать релевантные рекомендации, сопровождать покупку и повышать средний чек. Важно, что прямое подключение к базовым моделям LLM позволяет снизить стоимость обработки: не более $0,10 за миллион токенов, что эквивалентно одной сотой процента от стоимости товара. Такой подход делает AI доступным не только крупным корпорациям, но и малому/среднему бизнесу.

Автор отмечает, что важна координация между командами фронтенда, бэкенда и AI, грамотная архитектура и прозрачные коммуникации. Тема вызывает интерес к практическим аспектам: интеграции, оптимизации расходов, сценариям внедрения и реальному росту лояльности клиентов.