Почему я поверил в ИИ и решил строить на нём продукт

Меня зовут Кирилл Демьянов и я сооснователь платформы Chatix. На ней вы можете легко и быстро внедрить себе в бизнес ИИ-менеджера, который будет продавать ваши услуги или товары в любых мессенджерах и соцсетях.

К моменту старта разработки ИИ-решения мы уже руками попробовали решить ту же самую задачу, которую сейчас решает Chatix. У меня было маркетинговое агентство, и несколько клиентов приходили к нам с довольно понятной болью: большой поток лидов в чатах, всем нужно быстро отвечать, никого нельзя потерять. На своей стороне они с этим справлялись плохо. Менеджеров тяжело нанимать, ещё тяжелее контролировать, а каждая забытая переписка — это потерянные деньги.

Мы тогда пробовали продавать обработку таких лидов как услугу. Нанимали начинающих специалистов, обучали их продажам в переписках, ввели базовый контроль: быстро отвечать, грамотно консультировать, не забывать про дожимы. Под нашим управлением это работало лучше, чем у многих клиентов, когда они делали это самостоятельно. Но всё равно регулярно происходила какая-нибудь ерунда из-за человеческого фактора.

Кто-то не увидел диалог, кто-то решил резко не выходить работать, кто-то не сделал дожим, кто-то просто написал клиенту что-то странное. Сейчас часто обсуждают, что ИИ может где-то ответить криво, но поверьте, если вы нанимали людей отвечать в чатах, то точно видели, какие нелепые ошибки регулярно делают живые менеджеры.

Именно поэтому я довольно хорошо знал этот процесс изнутри. Мы пытались эту услугу масштабировать, нанимать людей, обучать, контролировать качество и продавать результат клиенту. И я понимал: превзойти среднего человека на этой конкретной работе технически не выглядит чем-то запредельным.

Быстро ответить. Не забыть лиду напомнить через день. Помнить контекст разговора. Задать нужные вопросы. Не решить внезапно в пятницу вечером, что работать уже хватит.

Если система стабильно делает хотя бы это, она уже работает лучше 90% людей.

В конце 2022 появился ChatGPT 3.5, и стало понятно, что модель вполне нормально держала диалог, понимала контекст, могла квалифицировать клиента, выявлять потребности. Уже тогда этого хватало для большого количества реальных задач.

Проблемы начинались там, где нужна была высокая точность по большой базе знаний: цены, сложные условия, куча правил. Там модель могла начать фантазировать. Собственно, эту проблему мы и решали с помощью Chatix.

Что касается естественности общения, то когда мы внедряли ИИ-менеджера в первые проекты, мы сразу увидели, что люди практически не замечают, что разговаривают с ботом. Сейчас любят говорить: «Да сразу же видно, когда тебе отвечает нейросеть». Нифига не сразу. Я это вижу уже не в теории, а по реальным перепискам Chatix. Огромное количество людей вообще не понимают, что разговаривают с ИИ. Иногда проходят длинные диалоги, и у человека даже подозрения не возникает.

Дальше был вопрос уже предпринимательский: можно ли вообще строить компанию поверх LLM или завтра всё это исчезнет, станет безумно дорогим либо нас раздавят OpenAI, Google и другие.

По поводу самой технологии сомнений у меня почти не было, перспектива была понятна сразу. Никаких разумных предпосылок считать, что LLM внезапно исчезнут или станут никому не нужны, я не видел.

История с OpenAI и Google звучала страшнее. Нам довольно часто говорили: ну хорошо, вы сейчас сделаете ИИ-менеджера, потом OpenAI добавит такую же опцию в ChatGPT, и зачем тогда вообще нужны вы?

Чем глубже мы залезали в реальные внедрения, тем меньше меня это беспокоило.

Российский бизнес живёт в своём довольно специфическом зоопарке из CRM, мессенджеров, виджетов и множества других локальных сервисов, которые появились из-за санкций. Я слабо представляю отдел OpenAI, который помогает небольшому барбершопу из Саратова разобраться, почему у него запись из ВК не попадает в нужную воронку amoCRM.

Плюс сами бизнес-процессы очень разные. Одному бизнесу нужно записывать клиентов в календарь. Другому считать стоимость по нескольким параметрам. Третьему квалифицировать лид и передавать конкретному менеджеру.

Поэтому даже в плохом для нас сценарии оставалась огромная интеграционная работа. Было понятно, что если даже с продуктом совсем не получится, хорошие интеграторы всё равно будут нужны.

Мы пришли к тому, что наша ценность это не только интеграция, а также продуктовая надстройка, без которой задача полноценно не решается и которая оказалась действительно востребованной рынком.

LLM до сих пор имеют ограничения. Они могут галлюцинировать, неправильно использовать базу знаний, терять важные инструкции в сложном контексте. И если вы просто вставили API модели между клиентом и CRM, у вас ещё не появился ИИ-продавец.

За эти годы Chatix как раз сильно вырос вокруг этой проблемы. Мы научились работать со знаниями компании, промптами, логикой поведения ИИ, интеграциями. Сейчас мы можем за день автоматизировать больше половины рутинных действий менеджеров, чего кстати не могут сделать за такой срок многие наши конкуренты. Плюс Chatix умеет анализировать звонки и чаты, и на этих данных руководителю можно в целом контролировать качество ведения продаж в компании.

Моя ставка на ИИ была довольно приземлённой. Я вообще не думал про AGI и новую эпоху человечества.

Я просто видел и знал, как люди работают с конкретным бизнес-процессом – обрабатывают лиды в чатах.

И когда увидел штуку, которая делает это лучше как минимум 90% людей, то понял, что этого уже достаточно, чтобы начать копать.