Mesa: AI-телефония для брони ресторана

Задача и цена бездействия

Бизнес-контекст Mesa публично показывает AI phone assistant для restaurant calls, capture reservation requests, call history и вариант прямой записи по real availability. Задача, которую решаем Сделать русскоязычный контролируемый voice MVP: отвечать на часы/адрес, собирать бронь и передавать сложные случаи человеку, не выдумывая наличие столов. Почему предпринимателю важно решить её сейчас AI без контрольной выборки и понятного владельца создаёт новую ручную работу: сотрудники перепроверяют ответы, ошибки доходят до клиента, а стоимость запросов растёт без связи с решёнными обращениями. Что фиксируем до оценки — ручной процесс и его текущую стоимость до автоматизации. — допустимые ошибки, обязательную передачу человеку и запрещённые действия. — источники знаний, требования к ПД и системы, куда записывается результат. — контрольный набор примеров и метрику успешного завершения.

Как Alixio решает задачу

Как команда Alixio строит такой проект 1. Телефонный gateway и disclosure AI. 2. RAG по меню/часам/политикам. 3. Сбор date/time/party size. 4. Проверка availability через API. 5. Transfer, transcript redaction и QA dashboard. Что получает бизнес на выходе — AI берёт повторяемую часть процесса, сохраняя человеку решения с финансовым, юридическим или репутационным риском. — Каждый ответ и автоматическое действие можно связать с источником, версией правила и итогом обработки. — Бизнес платит за полезно завершённый сценарий, а не за количество сообщений или красивую демонстрацию. Какие показатели связываем с деньгами — доля корректно завершённых задач и безопасных передач человеку. — время обработки, снижение ручных операций и стоимость одного результата. — точность на контрольной выборке, latency, ошибки retrieval и жалобы. Риски, которые закладываем до сметы — Галлюцинация свободного стола. — ПД в транскрипте. — Плохое распознавание шума. Как предприниматель принимает результат — Без API нет подтверждённой брони. — AI представляется ассистентом. — ПД редактируются до внешней модели. — 100 тестовых звонков проходят rubric. Как предлагаем начать Запускаем ограниченный пилот на одном типе обращений. До расширения сравниваем его с ручным процессом по качеству, времени и стоимости; при слабом результате меняем контур, а не масштабируем ошибку.