# Бриф к встрече по клиенту

> БИЗНЕС · СРЕДНИЙ · тема по фильтру курса 16/20 — берите

Менеджер идёт на встречу и вспоминает контекст по дороге: чем компания занимается, что обсуждали в прошлый раз, что обещали и не сделали. Система собирает бриф из публичных данных о компании и переписки в своей же CRM: чем живёт бизнес клиента, что менялось, где остались открытые обещания. Про людей система не собирает ничего — и это не ограничение сверху, а решение: досье на человека из соцсетей нельзя собирать без основания, и разбор этой границы входит в тему.

**Зачем:** Дать менеджеру готовый контекст к встрече и удержать сбор данных в законных рамках.

## Что предстоит выяснить

- Что о компании считается публичным и проверяемым, а что слухом
- Где проходит граница персональных данных в деловой переписке
- Что считается открытым обещанием и как оно закрывается
- Сколько времени у менеджера на чтение брифа перед встречей

**Область:** поиск по своим данным, чужие системы, свободный текст, персональные данные, правила площадки

## Тема глазами курса

**Чей процесс:** Менеджер по продажам готовится к встрече с клиентом и восстанавливает контекст по памяти и переписке

**Почему не решается одним вызовом модели:** Контекст лежит в разных местах: публичные источники, переписка, CRM. Часть данных о людях собирать нельзя, и граница между «о компании» и «о человеке» проходит внутри одного и того же текста

**Где появляется результат:** Результат — бриф в карточке сделки: им пользуются на встрече с живым клиентом

**Что считается успехом:** Менеджер приходит на встречу с контекстом и без единого факта, собранного о человеке без основания

**Что будут атаковать:** Сайт клиента и письма — чужой ввод: страница с инструкцией сборщику и попытка вытащить через бриф данные о конкретных людях

**Откуда данные (открытые источники):** Публичные данные о компаниях: сайты, отчётность, новости. Переписка и CRM заменяются учебным набором, потому что настоящая переписка — чужие персональные данные

### Оценка по фильтру: 16/20 — берите

- Чей процесс: 4/5 — Кому больно — и можно ли этого человека спросить?
- Своё поверх модели: 4/5 — Что останется от продукта, если убрать чужую модель?
- Действие: 4/5 — Продукт что-то меняет — или только показывает?
- Проверяемость: 4/5 — Чем меряется качество и что здесь будут атаковать?

> Тема курса «Системы искусственного интеллекта». Команда из четырёх ролей (Product/VO, AI Engineer, Delivery, Quality & Safety) реализует её за 16 недель, семь спринтов-лабораторных.