Timetta переходит к агентно-центричной модели управления проектами

Timetta постепенно превращает ИИ из отдельной надстройки в полноценный элемент платформы. Идея в том, чтобы дать ИИ доступ к тем же бизнес-возможностям системы, которые есть у обычных пользователей. Уже сейчас ИИ доступно более 30 навыков: от заполнения таймшитов до создания целых проектов по текстовому запросу.

В этой статье разберём, как работает новая Timetta AI и какое место ИИ занимает внутри платформы. Покажем, какие ИИ-инструменты уже входят в состав платформы, как ими пользоваться и какие возможности открывает ИИ в управлении проектами.

ИИ как составной элемент платформы для управления проектамиИИ как составной элемент платформы для управления проектами

Раньше ИИ в бизнес-системах чаще воспринимался как отдельная надстройка. Обычно это было отдельное окно чата, существующее в стороне от других функций системы. Timetta уходит от этого подхода и постепенно делает ИИ полноценным компонентом платформы.

Для этого ИИ получил доступ к основным возможностям платформы. С их помощью он может находить нужные объекты, получать данные и выполнять другие разрешённые действия. При этом бизнес-логика, проверки прав и правила выполнения операций остаются внутри самой Timetta.

В новом подходе важно отметить две вещи:

• Во-первых, ИИ работает не с интерфейсом системы, а напрямую с её бизнес-возможностями.
• Во-вторых, один и тот же набор инструментов можно использовать в разных сценариях. Можно по-прежнему использовать ИИ-ассистента в Timetta, получить доступ к функциям Timetta из других платформ — Claude, ChatGPT, Cursor, GigaChain и других — или подключить внешнего бизнес-агента.

Фактически ИИ становится ещё одним пользователем платформы наряду с обычными пользователями и системами, которые работают через классический API. По мере развития Timetta набор доступных ему действий будет расширяться, приближаясь к тому, что пользователь сегодня может сделать в системе самостоятельно.

Такое использование ИИ в управлении проектами меняет сам подход к работе с системой. Пользователю всё реже требуется знать, в каком разделе находится нужная функция и какую последовательность действий необходимо выполнить вручную.

Что умеет новый ИИЧто умеет новый ИИ

ИИ в Timetta работает с системой через набор отдельных инструментов, или навыков. Каждый из них отвечает за конкретное действие: найти нужный объект, получить данные, создать новую сущность и так далее. Всего доступно более 30 навыков, которые очень условно можно разделить на несколько категорий.

Эти навыки может использовать LLM в разных сценариях — от простых до более сложных. Например, пользователь может попросить ChatGPT создать задачу в проекте, и для выполнения запроса модель использует соответствующий навык Timetta.

В более сложном сценарии ИИ может последовательно получить данные по бюджету, фактическим затратам и срокам проекта, сопоставить показатели и подготовить краткий отчёт для руководителя. Такие сценарии, где ИИ самостоятельно определяет последовательность действий и использует несколько навыков для решения задачи, относятся уже к работе ИИ-агентов.

Таким образом, управление проектами с помощью ИИ не сводится к генерации текста или ответам на вопросы. ИИ получает возможность работать непосредственно с данными и функциями проектной системы.

Как ИИ устроен техническиКак ИИ устроен технически

В Timetta возможности для работы с ИИ представлены в виде отдельных инструментов. Встроенный Timetta Agent обращается к ним через Chat API. Языковая модель получает запрос пользователя, определяет, какие инструменты нужно использовать, получает результаты их работы и формирует ответ.

Внешние ИИ-клиенты и агенты получают доступ к тем же инструментам через MCP. Сам MCP не содержит языковую модель и не обрабатывает запросы пользователя. Он предоставляет стандартный способ подключения к инструментам Timetta. Языковая модель в этом случае работает на стороне внешнего клиента или агента.

Примеры работы с новым ИИПримеры работы с новым ИИ

Рассмотрим два сценария. Первый показывает, как ИИ может выполнять отдельные действия внутри Timetta. Второй — как те же возможности можно использовать в составе более сложного агента, работающего сразу с несколькими системами.

Пример 1. Работа с задачамиПример 1. Работа с задачами

Руководитель проекта просит ИИ найти все просроченные задачи своей команды, исключить задачи с активными блокерами и перенести срок остальных на следующую неделю.

1. ИИ находит подходящие задачи и получает их параметры.
2. Проверяет наличие блокеров и другие заданные условия.
3. Изменяет сроки у выбранных задач.

В результате руководителю не нужно вручную открывать проекты, настраивать фильтры и редактировать каждую задачу отдельно. Это один из простых примеров того, как ИИ в управлении проектами может сокращать количество рутинных операций.

Пример 2. Финансовый контроллёрПример 2. Финансовый контроллёр

Более сложный сценарий возникает, когда агент работает сразу с несколькими корпоративными системами. Например, финансовый контроллёр может регулярно проверять проекты с риском снижения маржинальности.

1. Агент получает из Timetta бюджет, выручку, фактические затраты и данные по срокам проекта.
2. В 1С он проверяет состояние счетов и оплат, а в CRM — связанные сделки и ожидаемую выручку.
3. Агент сопоставляет данные и формирует список проектов с финансовыми рисками и кратким объяснением причин.
4. Если требуется дальнейшее действие, агент может запросить подтверждение руководителя, создать задачу ответственному или отправить уведомление.

В таком сценарии автоматизируется целостный процесс, который раньше требовал ручного сбора и сопоставления данных из нескольких систем. MCP упрощает подключение ИИ-агентов и внешних продуктов. При этом для систем без MCP по-прежнему используются обычные API и интеграции.

Именно такие сценарии показывают, как использование ИИ в управлении проектами может выйти за пределы одной системы и охватить процессы, проходящие через несколько корпоративных приложений.

Можно ли развернуть платформу с ИИ on-premiseМожно ли развернуть платформу с ИИ on-premise

Для on-premise-инсталляций весь ИИ-контур можно развернуть внутри инфраструктуры клиента. Timetta Agent, Chat API, MCP, сервисы эмбеддингов и совместимая LLM могут работать локально, без обязательного обращения к облачным сервисам.

Это позволяет использовать ИИ в изолированном контуре и сохранять данные организации внутри собственной инфраструктуры. Конкретная конфигурация зависит от требований клиента и выбранных моделей, но сама архитектура не требует передачи рабочих данных во внешний облачный контур.

Приглашаем к пилотированиюПриглашаем к пилотированию

ИИ упрощает интеграцию Timetta в сложную ИТ-среду, а также сокращает сроки обучения пользователей. Часть операций может взять на себя ИИ-агент, поэтому сотрудникам не обязательно разбираться во всех возможностях системы и осваивать каждый рабочий сценарий вручную. Руководитель при этом может отдавать команды Timetta на естественном языке, в том числе из привычной рабочей среды.

Мы приглашаем клиентов тестировать новые сценарии и запускать пилотные проекты. Если вы хотите проверить, как ИИ может использоваться в ваших процессах, напишите нам на sales@timetta.com.