Павел Демьянов

Про ограничения голосовых ассистентов обычно говорят в терминах технологий: не понимает свободную речь, теряет контекст, не справляется с шумом.

Сейчас это в основном уже неправда. Распознавание перестало быть узким местом.

Ещё год назад обсуждение ии почти всегда начиналось с возможностей самой технологии.

Заказчики спрашивали, насколько естественно система говорит, умеет ли понимать свободную речь, может ли заменить часть операторов и что вообще можно автоматизировать.Такие разговоры редко доходили до деталей внедрения.

Практически каждое обсуждение внедрения ии начинается одинаково.

Компания хочет сократить нагрузку на сотрудников, уменьшить время обработки обращений, автоматизировать повторяющиеся задачи и снизить расходы на первую линию поддержки. Такой подход выглядит логичным. Любой бизнес заинтересован в эффективности внутренних процессов.

За последние пару лет качество голосовых ассистентов, по моему мнению, выросло настолько, что обсуждать сами технологии стало уже не очень интересно. Ещё совсем недавно разговор с роботом заканчивался практически сразу. Он не понимал контекст, путался в простых вопросах, говорил с характерными интонациями, по которым его можно было распознать за не…

Не так давно наткнулся на исследование, в котором выяснилось, что после внедрения AI сотрудники во многих случаях стали работать не меньше, а больше.

Сначала это показалось странным. Почти все новые инструменты последних лет продаются через одну и ту же идею: они должны экономить время. Быстрее искать информацию, быстрее отвечать клиентам, бы…

Года два назад почти любой разговор про AI довольно быстро приходил к одной и той же мысли: автоматизировать можно практически всё.

Казалось, что вопрос только во времени и качестве моделей. Если система уже умеет отвечать, анализировать диалоги и работать с базой знаний, значит дальше останется просто постепенно убрать человека из процесса.…

Чем больше данных появляется внутри компании, тем сильнее ощущение, что процессы должны становиться понятнее и управляемее.

Есть сrm, различная аналитика, записи звонков, отчёты, метрики. Почти любое действие фиксируется. Кажется, что при таком количестве информации проблемы уже невозможно пропустить.

Обычно проблемы в процессах представляются довольно прямолинейно.

Есть сбой, есть последствия, становится понятно, что что-то работает неправильно. В этот момент начинается реакция: подключаются люди, пересматриваются сценарии, появляются изменения.

Есть поведение системы, которое не совпадает с ожиданиями, и почти сразу возникает решение, как это исправить. В моменте это кажется достаточным: видно, где "не так", значит достаточно внести правку.

Сейчас я стараюсь в таких ситуациях не спешить с выводами, а для начала погрузиться в "почему это случилось".

Раньше после запуска я сразу начинал что-то менять. Это выглядело логично. Появляются первые пользователи, видно, что процесс работает неидеально, и хочется быстро всё довести до нормального состояния. Где-то упростить, где-то поправить, где-то ускорить.

Казалось, что это и есть правильная работа. Сейчас же я стараюсь так не делать.