Готов ли ИИ к автоматизации продаж?

Первое знакомство с ChatGPT в начале 2023 года практически сразу же навело меня на идею применения этого инструмента в продажах для общения с клиентами. Дело в том, что моё агентство занималось интернет-маркетингом, в основном через соцсети, и поэтому я часто наблюдал насколько плохо у наших заказчиков ведутся продажи в переписках: менеджеры отвечают медленно, ответы односложные и простые, не делают повторных касаний и многое другое.

Поделившись идеей со знакомым программистом мы стали искать решение, как ChatGPT научить отвечать по собственной базе знаний, а также интегрировать это решение в соцсети и мессенджеры. К тому времени оказалось, что такие решения уже есть, в основном западные, поэтому мы просто сделали также.

При первых поверхностных тестах всё выглядело отлично, ИИ-бот отвечал как надо, учитывал информацию, которую мы ему предоставили. Но при глубоком анализе на большой выборке вопросов оказалось всё не так просто — мы выявили большой процент «галлюцинирования». Суть проблемы в том, что часто бот выдумывал информацию о компании, которая не соответствовала той, что ему дана в базе знаний. Мы потратили уйму времени на поиск решения через улучшение промптов, но это не дало никакого результата. Стало ясно, что текущая версия ChatGPT 3.5, не готова к автоматизации важного бизнес-процесса — общение с клиентами, потому что легко вводила в заблуждение.

Дождавшись появления ChatGPT 4 мы вернулись к тестам и к удивлению обнаружили существенный прогресс в соблюдении написанных для бота инструкций. Он больше не выходил за рамки того, что мы обозначали, не выдумывал факты, а если чего-то не знал, то честно говорил об этом. Сделав вывод о готовности к внедрению в реальный бизнес, мы привлекли первых клиентов в августе 2023 года. Решение показало себя отлично, все клиенты продолжают с нами работать до сих пор, но для такого результата в процессе мы выявили ещё несколько проблем, решение которых и позволило создать наш продукт.

Что мы сделали для того, чтобы ИИ-боты на основе ChatGPT работали лучше:

1) Качественный промпт-инжиниринг

Самое очевидное решение, чтобы ИИ-боты работали как следует, это улучшать промпты. Мы перелопатили кучу материалов и продолжаем это делать в поисках лучших практик для формирования промптов. На текущем уровне развития ИИ промпт-инжиниринг по-прежнему критически влияет на качество выдаваемого результата.

2) Свой поиск по базе знаний

База знаний не может целиком каждый раз включаться в промпт, который отправляется в ChatGPT из-за дорогой стоимости запросов, поэтому применяется решение поиска релевантных подсказок из базы знаний. Как правило, используются векторные базы данных, на основе которых и мы сделали своё первое решение. Однако, такой вариант крайне неудобный из-за необходимости постоянных оптимизаций. Мы с нуля придумали свою механику поиска, которая в разы облегчила настройку ботов и практически избавила от необходимости постоянно оптимизировать.

3) Самостоятельная перепроверка

Несмотря на создание более улучшенной версии поиска по базе знаний, чем векторный, по-прежнему остаются случаи, когда бот не находит нужную подсказку с первого раза. Мы существенно сократили процент ответов «я не знаю» за счёт того, что добавили дополнительную итерацию поиска, алгоритм которой позволяет лучше найти необходимую информацию.

4) Виртуальные тесты

Коммуникация с клиентами – один из важнейших бизнес-процессов, ошибки в котором грозят большими потерями для компании. Именно поэтому, крайне важно, чтобы до того, как ИИ-бот начнёт работу с реальными людьми, он был достаточно тщательно протестирован в различных возможных ситуациях. Делать это вручную крайне трудозатратно, поэтому мы создали на своей платформе возможность проводить виртуальные тесты без какого-либо риска для репутации. Вы просто загружаете диалоги и прогоняете ИИ-бота по ним. Внутри этой опции есть также возможность свести аналитику теста, проставив оценки ответам бота.

5) Переменные

Так как наши первые клиенты это интернет-магазины, то сразу же возник вопрос: а что делать если цены поменяются, менять вручную? Для этого мы разработали переменные, которые можно интегрировать практически с любой складской платформой и в таком случае информация о ценах и наличии товаров у бота обновляется автоматически. Это избавляет от рутинной ручной работы.

Это неполный список того, что мы внедрили в наш сервис для разработки ИИ-ботов. Совокупность этих решений позволяет уже при текущем уровне развития ИИ на 95% снимать нагрузку с менеджеров по продажам в переписках.

Конечно, важно упомянуть, что до сих пор остаются некоторые проблемы, например небольшой риск непредсказуемости ответов ИИ — совсем редко, но бывает, что он выдаёт не совсем точный ответ. Это не будет какой-то совсем абсурдный, оскорбительный или странный ответ, речь о том, что он может допускать небольшие неточности. Также остаётся много вопросов о конфиденциальности данных при работе с ChatGPT, но продажи вещь публичная, сама суть использования ИИ для продаж, для общения с потенциальными клиентами, не подразумевает какие-то коммерческие тайны — вы обучаете бота лишь тому, что он должен говорить клиентам, а это может быть только несекретная информация.

Подводя итоги этой статьи, отвечу на вопрос, поставленный в начале: «Готов ли ИИ к автоматизации продаж». Да, готов, эффективность ИИ зафиксирована цифрами. И самое удивительное, что эра ИИ только начинается. Текущие языковые модели всего через несколько лет покажутся такими же нелепыми, как сейчас кажется нелепым iPhone 4.

P.S. Уверен, после прочтения этой статьи остались скептики, которые будут утверждать, что ИИ ещё далёк до того, чтобы заменить людей. Но они переоценивают людей на этих должностях, совсем упускают из внимания огромное количество косяков из-за человеческого фактора, а там, поверьте, зачастую намного хуже. Вспомните, у большого ли процента ваших собеседников отлично поставленная письменная речь без ошибок?