Современный рынок труда характеризуется быстрым развитием гибких форматов работы, что обусловило стремительный рост коворкинг-пространств. Несмотря на популярность данного формата, эффективное управление подобными центрами сопряжено с рядом сложностей: учёт клиентов, контроль подписок, оптимальное распределение рабочих мест, обеспечение безопасности и управление инженерными системами здания. Традиционные подходы к управлению зачастую опираются на ручной труд и не позволяют в полной мере использовать возможности цифровых технологий [3].

Решением данной проблемы может стать комплексная информационная система, объединяющая возможности CRM-платформ, IoT-устройств и алгоритмов искусственного интеллекта. В рамках настоящего исследования была разработана система Smart Coworking CRM, ориентированная на автоматизацию ключевых бизнес-процессов коворкинг-центра.

Архитектура системы построена по многоуровневому принципу и включает четыре основных компонента: пользовательский интерфейс (frontend), серверную часть (backend), базу данных и уровень IoT-устройств. Такое разделение обеспечивает гибкость, масштабируемость и устойчивость работы системы [2]. Общее состояние системы может быть формально описано функциональной зависимостью S = f(U, B, D, I), где U — действия пользователя, B — серверная логика, D — данные, хранящиеся в базе, I — данные, поступающие от IoT-устройств.

Функциональные возможности CRM-модуля системы и их применение в коворкинге сведены в таблице 1.

Таблица 1

Функции CRM-системы и их применение в коворкинге

Интеграция IoT-устройств реализована с использованием микроконтроллеров Raspberry Pi и ESP32. Эти устройства собирают данные с различных датчиков (присутствие людей, температура, освещённость) и передают их на сервер в режиме реального времени по протоколу MQTT [8; 9]. На основании полученных данных система автоматически принимает управляющие решения: регулирует освещение и температуру, открывает доступ авторизованным пользователям через систему распознавания лиц.

Модуль искусственного интеллекта построен на базе двух ключевых технологий: PaddleOCR — для распознавания и извлечения данных из документов [6], и Ollama — для локального запуска больших языковых моделей, обеспечивающих анализ текстовой информации [10]. Кроме того, для мониторинга присутствия людей в пространстве используется компьютерное зрение на основе YOLOv11 [7]. Это позволяет в режиме реального времени отслеживать загруженность рабочих зон и формировать рекомендации по оптимальному распределению ресурсов.

Практическая реализация системы продемонстрировала ряд преимуществ. Во-первых, автоматизация рутинных процессов позволила значительно снизить нагрузку на администраторов коворкинг-центра. Во-вторых, использование AI-алгоритмов открыло возможности для прогнозирования спроса и персонализации услуг [5]. В-третьих, интеграция IoT-устройств обеспечила централизованное управление инженерными системами здания, что положительно сказалось на безопасности и энергоэффективности [4].

Разработанная система Smart Coworking CRM представляет собой комплексное решение, объединяющее технологии CRM, IoT и искусственного интеллекта. Её внедрение позволяет автоматизировать ключевые процессы управления коворкинг-пространствами, повысить качество обслуживания клиентов и оптимизировать использование ресурсов. Модульная архитектура системы обеспечивает её гибкость и возможность дальнейшего расширения, что делает её перспективным инструментом цифровой трансформации сервисного сектора.

Литература:

1. Sommerville I. Software Engineering. — 10th ed. — Boston: Pearson, 2016.
2. Fowler M. Patterns of Enterprise Application Architecture. — Boston: Addison-Wesley, 2002.
3. Greenberg P. CRM at the Speed of Light: Social CRM Strategies, Tools, and Techniques. — 4th ed. — New York: McGraw-Hill, 2010.
4. Buyya R., Dastjerdi A. V. Internet of Things: Principles and Paradigms. — Amsterdam: Elsevier, 2016.
5. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. — 4th ed. — Hoboken: Pearson, 2020.
6. Cui C., Sun T., Lin M. и др. PaddleOCR 3.0 Technical Report [Электронный ресурс]. — 2025. — URL: https://arxiv.org/pdf/2507.05595 (дата обращения: 14.05.2026).
7. Khanam R., Hussain M. YOLOv11: An Overview of the Key Architectural Enhancements [Электронный ресурс]. — 2024. — URL: https://arxiv.org/pdf/2410.17725 (дата обращения: 14.05.2026).
8. Espressif Systems. ESP32 Technical Reference Manual. — Шанхай: Espressif Systems, 2020.
9. MQTT Version 5.0. OASIS Standard [Электронный ресурс]. — URL: https://mqtt.org (дата обращения: 14.05.2026).
10. Ollama Documentation [Электронный ресурс]. — URL: https://ollama.com (дата обращения: 14.05.2026).