Вот мы ставим Петю Иванова, чтобы он построил внутри компании кроссфункциональное взаимодействие, чтобы выстроил цельную систему управления клиентским опытом. Он должен бежать ко всем. Он бегает, бегает, но его все посылают. Он говорит: я замучился ко всем бегать, у меня нет ничего своего, вроде я управляю чем-то большим, но оно в [административном] управлении других. И он начинает что-то свое создавать. Начинает говорить: ладно, ты отвечаешь за продажи, ты — run, я тогда буду отвечать за программу, которая считывает клиентские улыбки в отделениях банка. Придумывает свои инновации, проекты, которыми только он управляет. Потом огораживает забор вокруг этих проектов и называет — эти проекты — есть проекты по улучшению клиентского опыта. И все сваливается в сервис опять.
Применяются ли в данном ключе работ наработки, вроде: NLTK/pyDNase/SL-CIDSS/и.т.д.
Как сфера для применения полуавтоматического ИИ (цикл "анализ big data-выдача рекомендаций", +machine learning), выглядит весьма заманчиво - надо будет замерить потенциальные времязатраты на создание pre-alpha билда, благо что к большей части необходимых библиотек уже дописал модули поддержки рус.языка (семантический/смысловой анализ, типирование "юзверей" по психотипам, предрасположенностям, и.т.д.)