Telegram: автоназначение задач менеджерам из чатов и ботов

Утро, понедельник, Telegram пищит как чайник, который забыл, что на него уже смотрят. В рабочем чате 300+ сообщений с вопросами клиентов, просьбами коллег и вечной болью вида «Кто возьмёт это срочно». Через два часа уже никто не помнит, какой «это» и почему срочно. Менеджеры ловят таски на лету, а потом теряют в полете. И где-то между мемом про совещания и фотографией кота исчезает реальный запрос клиента на 200 тысяч. Знакомо? Мне тоже больно, потому что я видел это не раз и не два.

Выход простой. Не требовать от людей невозможного, а построить связку, где Telegram остаётся удобным чатом, а задачи автоматически отлавливаются и превращаются в тикеты, приобрастают ответственным, сроком и комментариями. Сценарий делает Make.com, думающая часть помогает ChatGPT, а менеджеры наконец перестают жить в режиме вечного пожарного. Ни магии, ни фокусов. Обычная взрослая автоматизация, которую можно собрать без программистов, в том числе в небольших компаниях. Я это запускал и для маленьких команд из 5 человек, и для отделов продаж на 40+ менеджеров, разница только в количестве правил.

Telegram-бот для назначения задач — Бот в Telegram ловит ключевые фразы и запускает сценарий на Make.com

Почему задачи теряются в Telegram и что с этим делать

Чаты живут по законам лавины. Сначала прилетает одно сообщение, потом автор вспоминает ещё три детали, следом коллега уточняет, ещё трое кидают уточняющие документы, и вот уже нужно пролистывать вверх на полкилометра. Задачи тонут в разговорном шуме, потому что чат плохо подходит для управления, он хорош для общения. Ручные «давайте всё в закрепе» и «ставьте звёздочки» спасают на 15 минут. Потом опять забыли. Поэтому задача должна уходить из чата в таск-менеджер на автомате. Прямо в момент появления сигнала. И возвращаться в чат уже в виде аккуратной карточки с ответственным и дедлайном, чтобы людям было понятно, кто и что делает, и когда возвращаться к теме.

Как устроено автоназначение задач из чатов и ботов

Сердце механизма – сценарий на Make.com. Он следит за входящими сообщениями от выбранных чатов и ботов, фильтрует шум, вытаскивает из текста смысл и отправляет его в вашу систему управления задачами или CRM. Там по правилам проставляется ответственный и сроки, а обратно в Telegram идёт вежливое подтверждение. На фронте – ваш бот в Telegram, он же точка входа. Сообщения с ключевыми фразами вроде «нужно сделать», «срок до», «помогите оформить заказ» или с хештегами проекта ловятся триггером. Для голосовых заметок можно прикрутить распознавание речи, чтобы не выпрашивать у людей «перепишите текстом» каждый раз.

Где живут правила назначения

Есть три базовых стратегии. Первая – равномерная раздача по кругу. В Data Store на Make.com хранится очередь, кто следующий, и сценарий просто кидает задачу туда. Вторая – по загрузке. Если у вас, например, Bitrix24 или amoCRM, можно по API чекнуть количество открытых задач и назначить свободному. Третья – по навыкам. В карточке менеджера храните теги, какие типы задач он берёт, и при создании тикета выбирайте подходящего. На крупных проектах это гибрид: сначала по тегам, потом по загрузке, в крайнем случае – на дежурного.

Как распознать задачу без шпионских трюков

Либо вы учите команду писать короткие команды для бота, например «task коротко о задаче, срок, приоритет», либо даёте тексту полетать через ChatGPT. Второй вариант симпатичен, потому что не мучает людей форматами. Человек пишет обычным языком, а модель вынимает «что сделать», «для кого», «когда надо», ссылки и файлы. Для российских реалий это прямо рабочий компромисс. Плюс легко добавляются триггеры вроде «если в сообщении клиент или договор, то создавать тикет в CRM, а не в общем таскере».

Как не превратить чат в мусорку уведомлений

Автоматика хороша, пока не начинает спамить. Поэтому уведомления отправляются точечно. В сам чат приходит только короткое подтверждение с номером задачи и ответственным, если нужно – ссылка на карточку в ClickUp, Notion, Trello или Bitrix24. Сам менеджер получает отдельное личное уведомление, но уже без повторов. Дальше любые статусы синхронизируются не каждую секунду, а по событиям: взял в работу, отправил на проверку, закрыл. Это сильно бережёт нервы и лимиты Telegram API, и люди перестают ругаться на робота.

Make.com и инструменты для автоматизации — Сценарий в Make.com связывает Telegram, CRM и таск-менеджеры

Пример живой схемы на Make.com

Сценарий, который я часто ставлю командам, выглядит так. Модуль Telegram Watch updates принимает сообщение из рабочего чата или от бота. На входе фильтры отсекают все, что не похоже на задачу. Дальше ветка с распознаванием: текст идёт на ChatGPT для извлечения полей, голос идёт на распознавание в SpeechKit или в Whisper, затем на тот же разбор полей. Следующий шаг – поиск клиента или проекта в CRM, например Bitrix24, amoCRM или ПланФикс. Если клиент найден, задача привязывается к конкретной сделке. Если нет, создаётся лид, чтобы не потерять контакт. После этого модуль Create Task в Todoist, ClickUp, Notion или Asana создаёт карточку с ответственным, сроком, приоритетом, чек-листом. Назначение идёт по очереди или по загрузке, как решите. В Telegram возвращается сообщение: «Задача 5843 создана, ответственный Иван, срок завтра 12:00». Дублирование в личку – только ответственному. Если задача срочная, ставим правило, чтобы бот запрашивал подтверждение у менеджера и, если молчит, перекидывал на дежурного через 15 минут.

К этому вполне органично цепляется история с созвонами. В одном проекте мы транскрибировали встречи в Google Meet, прогоняли запись через анализ, вытягивали список поручений и автоматически создавали тикеты в Todoist. Ссылки на задачи улетали обратно в рабочие Telegram чаты, чтобы никому не приходилось записывать поверх собственных мыслей. Это тот случай, когда «разобраться потом» действительно срабатывает.

Русские реалии: CRM, таск-менеджеры, телефония

Если вы в России, самый частый стек выглядит так: CRM Bitrix24 или amoCRM, таски живут в ClickUp, Notion, Asana или в том же Bitrix24, чаты – конечно Telegram. Для звонков – облачная телефония, которую можно прикрутить для автоматического создания задач по пропущенным звонкам или по недозвонам. Когда клиент написал в чат и через пять минут позвонил, робот склеивает эти события и отправляет уже одну понятную задачу, а не два разрозненных повода для беготни. Интеграции в Make.com готовые, докрутка по API делается быстро. В целом это история не про «космические корабли», а про бережливость. Никакой серой зоны, никаких странных ухищрений, всё в рамках нормального бизнес-процесса.

Автоматизированная телефония с задачами — Пропущенные звонки и сообщения превращаются в одну аккуратную задачу

Ошибки и как их обойти

Самая частая проблема – не договорились, какие сообщения считать задачами. В результате автоматизация ловит шуточные переписки, а реальные просьбы пролетают мимо, потому что написаны невнятно. Решение банальное: пару недель мягко прививаем внутри команды короткие правила формулировки и ставим фильтры в Make.com. Вторая боль – дубли. Если человек отредактировал сообщение или переслал его в другой чат, сценарий может создать две карточки. Лечится хранением ID сообщений в Data Store и проверкой перед созданием. Третья история – уведомления. Если их слишком много, люди глохнут. Ставим порог и отправляем только статусные изменения. И ещё один нюанс: файлы. Документы лучше прикладывать в карточку, а не хранить только в чате. Make позволяет скачать вложения из Telegram и приложить их к задаче, это спасает в моменте, когда файл уже утонул в переписке.

Когда подключать интеллект

Если команда готова писать короткие командные сообщения для бота, можно жить без ChatGPT. Дёшево и стабильно. Но если у вас поддержка, контент или продажи, где люди пишут живым языком и голосом, то парсер с моделью окупается быстро. Он вынимает суть, теги, приоритеты, подтягивает контакты. В моих проектах средняя экономия выходит до 1.5 часа в день на одного менеджера. Это не аксиома, но порядок понятен. А главное – снижается количество ошибочно принятых решений. Робот не устаёт в пятницу вечером и не путает «сегодня до 7» с «в понедельник утром». Да, иногда он ошибается, но процент промахов после аккуратного тюнинга падает до смешных величин.

Сколько это экономит и зачем это бизнесу

Есть две метрики, за которые я держусь. Первая – скорость реакции. Если задача появляется в карточке за 5-15 секунд после её появления в чате, то клиент чувствует, что его услышали. Вторая – доля невзятых задач. Когда раздача идёт автоматически и робот следит за подтверждением, забытых тикетов просто не остаётся. На длинной дистанции это возвращается деньгами, а ещё меньше ссор внутри. Люди перестают искать виноватого, потому что система прозрачно показывает, кто ответственный и когда он взял задачу. И да, бухгалтерии тоже легче, так как любые SLA становятся измеримыми.

Где пощупать руками и чему научиться

Если хочется собрать пилот, начните с простого сценария и не тащите туда весь космос. Telegram бот, один чат, один таск-менеджер, пара правил назначения и минимальный набор уведомлений. Когда заработало – добавляете распознавание голоса, теги, интеграцию с CRM. На Make.com это делается без кода, тесты крутятся на песочнице, а статистика показывает узкие места. Если нужен фундамент и готовые заготовки, берите обучение и блюпринты, экономия времени иногда смешная, честно. Хотите научиться автоматизации рабочих процессов с помощью сервиса make.com и нейросетей ? Подпишитесь на наш Telegram-канал. Для системной прокачки зайдут и мои курсы: Обучение по make.com, а если нужно быстрее и с готовыми блоками – Блюпринты по make.com. Там есть шаблоны под Telegram, Bitrix24, ClickUp, Notion, подключите и уже сегодня будет первый автоматический тикет, без шуток.

Автоматизация ведения соцсетей и рабочих чатов — Соцсети, чаты и CRM складываются в одну систему без ручной рутины

FAQ

Можно ли назначать задачи из личных сообщений, а не только из групповых чатов

Да, бот может принимать задачи и в личку. Это удобно для персональных просьб и быстрых набросков, которые не хочется разносить на всю команду. В сценарии просто добавляется источник личных сообщений, а дальше все по тем же правилам.

Как сделать распределение по загрузке, если у нас Bitrix24

Сценарий проверяет количество открытых задач у каждого менеджера через API, сравнивает с порогом и выбирает наименее загруженного. Если у всех порог превышен, срабатывает дежурный или ответственный по проекту. Логика хранится в Data Store, правила можно менять без разработчика.

А если сообщений много, Telegram не начнет ругаться на лимиты

Нет, если правильно дозировать уведомления и объединять события. Мы отправляем только подтверждения и ключевые статусы, все прочее уходит в карточку задачи. Make позволяет ставить задержки и очереди, поэтому 429 ошибки обходятся.

Что с безопасностью и персональными данными

Храните минимум данных в чате, всё важное переезжает в CRM или таск-менеджер. Доступы на Make ограничиваются по ролям, логи и ключи лежат в зашифрованном виде. Если подключаете распознавание речи, предупреждайте участников, это просто вежливо и снижает риски.

Нужно ли сразу подключать ChatGPT

Не обязательно. Стартуйте с шаблонных команд для бота. Когда команда втянется, добавьте распознавание свободного текста и голоса. Эффект обычно заметен сразу, потому что исчезают «плавающие» формулировки и ручные пересказы.

С какими системами задач это дружит лучше всего

С ClickUp, Notion, Asana, Trello, Todoist и Bitrix24 всё работает нативно. В amoCRM удобно создавать задачи на карточках сделок. Если нужен Jira, тоже не проблема, просто карты полей чуть богаче и надо аккуратно настроить статусы.

Можно ли учитывать график работы и выходные менеджеров

Да. В Data Store храним расписание и праздники, сценарий проверяет, кто в смене, и назначает только доступным. Срочные задачи можно отправлять дежурному или на отдельный канал оперативки.

Сколько времени занимает запуск пилота

Если без экзотики и с одним таск-менеджером, обычно 1-3 рабочих дня на аккуратную сборку, тесты и пару итераций. С распознаванием голоса и CRM добавляйте еще день-два. Это не месяцы и точно не эпопея.