SML интегрировали ИИ-помощника для встреч с календарями 15000 сотрудников

Нашим клиентом стал крупный девелопер со штатом сотрудников более 15000 человек. В компании активно используют ИИ-помощников. Например, для автоматической записи, транскрибации и сохранения итогов встреч применяют MyMeet. Ассистента нужно подключить к звонку для записи, далее он создает транскрипт и фиксирует итоги и задачи. 

Однако добавление аккаунта ассистента в каждое событие календаря вручную было неэффективным: пользователи тратили ресурсы на контроль за этим процессом и все же многие встречи оставались незаписанными, информация терялась. Так появилась бизнес-задача — полностью автоматизировать процесс добавления ИИ-ассистента во все встречи в Яндекс.Календарях 15 000 сотрудников, исключив человеческий фактор из процесса. 

Как мы работали

Клиенту не требовалась полноценная команда — нужен был один компетентный разработчик, который быстро решит задачу, не отвлекая внутренние команды от стратегических проектов. Мы оперативно предоставили такого специалиста в аутстаф-формате.

Наш разработчик быстро погрузился в задачу и предложил оптимизировать изначальный план:

1. Отказ от поэтапного масштабирования. Изначально в ТЗ был предусмотрен MVP на 100-600 пользователей с последующей доработкой. Мы проанализировали нагрузку, архитектуру и решили, что можно сразу создать отказоустойчивое решение для всех 15 000 пользователей на одном сервере, что сэкономило клиенту время и бюджет.

2. Итеративная разработка с тестированием в реальной среде. Сервис тестировался на контрольных группах, что позволило сразу выявлять и «фиксить» узкие места. Например, мы оперативно отключили email-уведомления для участников при добавлении ассистента, чтобы избежать спама в почте.

3. Гибкость в работе с требованиями. В процессе появлялись технические нюансы, неочевидные на старте: настройка токена для безопасного доступа, внедрение механизма Rate Limiting для соблюдения лимитов запросов к API Яндекса (ограничение ~10 запросов в секунду) и тонкая настройка бизнес-логики для фильтрации событий. Все вопросы были оперативно решены, не сдвинув сроки проекта.

В итоге, мы создали и интегрировали автономный сервис, который:

• Автоматически сканирует календари всех 15 000 сотрудников раз в час.
• Добавляет ИИ-ассистента только в нужные события (исключая пустые встречи, отклоненные события или те, где ассистент уже есть).
• Стабильно работает под нагрузкой, обрабатывая до 2000 активных встреч в многопоточном режиме за один запуск.

Главный результат — сервис снял с сотрудников рутинную обязанность добавлять ассистента вручную. Теперь все совещания в компании автоматически записываются. Это обеспечивает сохранность важных договоренностей, создает цифровую базу знаний и существенно повышает эффективность командной работы. Задача решена силами одного выделенного разработчика в сжатые сроки без отвлечения внутренних ресурсов заказчика.