Ще кілька років тому Claude був більше відомий серед розробників і тих, хто активно працює з AI. Сьогодні ним цікавиться значно ширша аудиторія. Із січня до травня 2026 року кількість платних користувачів Claude та дохід сервісу зросли приблизно на 75%.
Схожу динаміку помітили й на освітній платформі DataCamp: цього року «Claude» став найпопулярнішим запитом у пошуку, випередивши навіть «AI». А інтерес до навчальних матеріалів про Claude серед користувачів платформи перевищив інтерес до ChatGPT на 300%.
У травні Anthropic зробила ще один крок у бік підприємців і представила Claude for Small Business. Це рішення для невеликих магазинів, кав’ярень, сервісних компаній та інших бізнесів, які хочуть використовувати AI у щоденній роботі.
У ньому зібрали готові сценарії та навички для продажів, маркетингу, фінансів, HR і клієнтського сервісу, а також інтеграції з QuickBooks, HubSpot, PayPal і Canva. Тобто Claude може не лише відповідати на запитання, а й допомагати з послідовністю пов’язаних між собою задач.
Українські підприємці також знаходять для AI власні сценарії. Раніше ми вже розповідали, як постачальник медичного обладнання Maestro Medical адаптував keyCRM під свої процеси.
А нещодавно з’ясувалося, що команда пішла ще далі. Менеджер із продажу Олександр підключив Телеграм-бот на базі Claude до keyCRM і почав із простої задачі — контролю відтермінованих платежів. А потім поступово навчив бота створювати заявки, перевіряти історію покупок і збирати потрібну статистику.
Бот, який сам нагадує про борги
Спочатку Олександр, менеджер із продажу Maestro Medical, створив Telegram-бота на базі Claude, який по API працює з даними keyCRM та допомагає контролювати відтерміновані платежі.
«Наприклад, у нас є 100 заявок, із яких 50 — борг: покупець придбав щось із відтермінуванням платежу. Бот один-два рази на тиждень надсилає повідомлення: номери заявок, ім’я та прізвище покупця, суму боргу. Скажімо, у клієнта три заявки: за двома оплата прострочена більше ніж на 15 днів, за однією — більше ніж на п’ять», — розповідає Олександр.
Таким чином менеджеру з продажів не потрібно самостійно шукати такі заявки в CRM і перевіряти кожного клієнта. Він одразу бачить, кому варто зателефонувати сьогодні, скільки покупець винен і як давно очікується оплата.
Від контролю боргів — до створення заявок голосом
Олександр багато часу рухається між замовниками, тому наступною ідеєю стало створення заявок у дорозі – через голосові повідомлення в Telegram. Менеджер може сказати боту: «Створи заявку на клієнта Х, додай таку позицію за такою ціною». Бот розшифровує повідомлення, формує текст заявки та надсилає його на перевірку.
При цьому він одразу перевіряє, чи немає у клієнта попередніх боргів. Наприклад, може попередити:
«Ти створюєш заявку на Івана Іванова на 5 тисяч гривень. Зверни увагу: у нього є борг 10 тисяч гривень, якому вже 25 днів».
Поступово сценарій став ще складнішим. Тепер бот аналізує попередні покупки клієнта та звертає увагу менеджера на нетипові позиції або параметри:
«Раніше цей клієнт частіше замовляв розмір 25 см, а зараз ти вказав 20 см. Підтвердь або скажи, який розмір потрібен».
Олександр відповідає голосовим — і після підтвердження бот створює заявку в keyCRM.
Він сам обирає джерело та менеджера, підтягує дані доставки й додає коментар. Єдине, чого бот поки не робить, — не створює ТТН. Це також можна налаштувати, але зараз у команди немає такої потреби.
+ Статистика за одним запитом
Бот також допомагає швидко отримати потрібні цифри. Можна запитати, скільки одиниць конкретного товару продали за минулий тиждень, на яку суму, скільки заявок виконали, а скільки скасували.
І все це почалося не з великого технічного завдання чи окремого бюджету на розробку. Олександру було цікаво перевірити, що можна зробити за допомогою Claude, Telegram та даних із keyCRM.
Так з’явився власний AI-помічник, який контролює борги, створює заявки, перевіряє історію покупок і збирає статистику для менеджера.
А що Claude може зробити для вашого бізнесу?
Універсального сценарію тут немає: кожен бізнес має власні процеси, команду та задачі, які забирають найбільше часу.
Тому варто почати не з ідеї «зробити такого самого бота», а з пошуку своєї повторюваної рутини. Що менеджери перевіряють вручну? Які дані постійно збирають? Де найчастіше щось забувається або зависає?
Оберіть одну конкретну задачу та спробуйте знайти для неї рішення за допомогою AI. Якщо сценарій працює й справді економить час — його можна поступово розширювати.
Інколи для цього знадобиться допомога технічного спеціаліста, а інколи достатньо власної цікавості та кількох тестів. Головне — добре знати свої процеси й не боятися перевіряти ідеї на практиці.
