«Я не выхожу из Codex»: Proaction собирает демо под парк клиента за полчаса

Что за компания

Proaction выпускает софт для компаний, которые управляют парками техники — от легковых машин и грузовиков до строительной техники.

Каждый парк работает по-своему, поэтому показать потенциальному клиенту, как платформа ложится на его процессы, — существенная часть продажи.

Раньше персональные демо требовали инженерного времени, которого у команды не было: основатели объясняли возможности разговорами и слайдами.

Codex изменил эту схему — по крайней мере так описывает её сама OpenAI.

Демо за 30–45 минут

Колин Кнудсен, со-основатель и операционный директор Proaction, не технический специалист: по его словам, раньше для демо приходилось подключать инженеров, а теперь он собирает его сам в Codex.

В месяц Кнудсен делает от четырёх до шести кастомизированных интерактивных демо, каждое занимает 30–45 минут на сборку.

По его оценке, это избавляет от 40 до 60 часов инженерной работы.

После звонка с клиентом он направляет Codex на запись разговора в Granola, почтовые треды с потенциальным клиентом и присланные им таблицы.

Из этого контекста Codex собирает HTML-среду демо, которая повторяет продукт Proaction и парк самого клиента.

Когда Кнудсен делится экраном, клиент видит свои машины и технику, собранные вокруг того, как он работает.

У самой OpenAI формулировка короче: Codex перевернул схему.

Клиент при этом участвует в сборке: он показывает, что нужно поправить, и помогает дойти до решения без инженеров.

Что это даёт продажам и разработке

Доля сделок, которые переходят из первого контакта в разработку решения, а не в прогрев, выросла на 50–60 процентов.

Если бы сравнимые демо делали инженеры Proaction, на каждое уходило бы около 10 часов — при четырёх–шести демо в месяц это и есть те самые 40–60 сэкономленных часов.

Экономия продолжается после сделки: готовое демо отдают инженерам как визуальный референс, и вопросов о том, что именно строить, становится меньше.

На Codex также собран центр решений для клиентов, куда они заходят разбирать сценарии под свой бизнес и смотреть материалы продаж.

Один инструмент вместо вкладок

Рабочий день Кнудсена охватывает продажи, поддержку клиентов и управление продуктом.

Через плагины Codex для Granola, Gmail, Slack, Linear, GitHub и HubSpot он собирает клиентский контекст и действует на его основе внутри Codex.

Так он готовит follow-up по записям звонков и истории переписки, заводит задачи в Linear и обновляет сделки в HubSpot.

Отдельная автоматизация по расписанию разбирает свежие звонки и готовит команде обновления по продажам.

Сам Кнудсен оценивает свой день в 15–20 отдельных задач, а экономию от Codex — в 25–33 часа в месяц.

Голосовые агенты и ремонт техники

Помимо Codex Proaction использует модели OpenAI прямо в платформе.

Когда клиенты присылают фотографии с описанием неисправности, ущерб помогает определять ChatGPT-5.6 Sol.

На GPT-Live-1 компания строит агентов, которые берут на себя повседневную работу по управлению парком; внутри Proaction это называют слоем исполнения (Managed Execution Layer).

Один из таких агентов, Marty, координирует обслуживание техники: разговаривает с водителем о проблеме, обзванивает ремонтные мастерские, организует сервис и помогает согласовать и оплатить смету.

Команда Proaction подключается там, где нужно человеческое решение или вмешательство.

Руководитель продукта Дэнни О'Халлоран говорит, что прогоны Astra по работе с компьютером лаконичнее: с GPT-5.6 Sol на ту же работу у него уходил заметно более длинный прогон.

Что остаётся за кадром

Это вендорский разбор: цифры идут как оценки основателя и компании, а не как независимое измерение.

Метрика продаж приведена как рост на 60 процентов без уточнения базы — выручка это, число сделок или что-то ещё, из публикации не следует.

Описанная схема при этом переносима по смыслу: контекст клиента собирается из уже существующих записей звонков, писем и таблиц, а на выходе получается интерактивная среда, а не слайд.