Спикеры форума «Пульс цифровизации», проведенного FCongress, поделились мыслями о том, как гармонизировать искусственный и эмоциональный интеллект, соединить продуктивность алгоритмов с креативностью человека. А также предостерегли от «гонки за виртуальной эффективностью», отметив необходимость осмысленного внедрения технологий и ответственности человека за их использование.
Большие данные для маленького человека
Панельная дискуссия «Клиентский опыт — 2025: технологии, доверие, эффективность» была посвящена обсуждению того, как новые технологии и большие данные меняют разные сферы экономики. Компании фокусируются на большей персонализации работы с потребителями и осознанном применении ИИ-моделей.
Александр Айваз, директор по управлению данными «Лемана Тех» (группа «Лемана ПРО»), рассказал, что побудило компанию сфокусироваться на клиентоцентричной стратегии развития: «Раньше мы во главу угла ставили ассортимент, и бизнес-модель была такова: новый магазин — широкий выбор — стабильный трафик. Но, достигнув потолка этой модели, мы задались вопросом: как нам привлечь новых покупателей, в том числе из других сегментов?» Компания провела анализ целевой аудитории и клиентского пути и обнаружила, что последний, по выражению спикера, оказался похож на «ожерелье, где каждое звено — это определенный отдел или функция», поэтому локальные улучшения не влияли на общий результат. Поэтому было принято решение «применить сквозной подход через «карту пути» клиента»: это помогает понять, как, «воздействуя на любой этап, создать ценность в конце всей цепочки», отметил Александр Айваз.
Анна Кабанец, директор по стратегии клиентского опыта Альфа-банка, уверена, что инновации в клиентском опыте должны быть прагматичными и измеримыми, чтобы напрямую влиять на финансовый результат. Основа работы ее команды (80% которой — аналитики) — это данные, но «не опросы «с улицы», а реальные отзывы клиентов на основе их цифровых следов, которые обогащены персональной информацией (по сегменту, продукту или операции)», отмечает спикер. «Мы построили VOC-платформу*, которая «ловит» триггерные события: конкретное действие или оценку, тот самый «пинок» клиента — и собирает вокруг них информацию из всех систем. За пять лет мы накопили огромный исторический массив структурированных данных, который теперь «кормит» наши модели». Вся эта «машина», по словам Кабанец, работает ради одной цели — перевести эмоции и предположения на язык фактов. Метрика Voice of Client (англ. «голос клиента») была внедрена в Альфа-банке на каждом этапе операционной деятельности: от мотивации сотрудников «на передовой» до отчетов для топ-менеджмента. Спикер уверяет, что это позволяет «не гадать, где болит, а видеть проблему и находить неочевидные связи»: «Например, рост негатива из-за блокировок счетов от мошенников бьет сразу по всем каналам и продуктам. Но наша философия — не «гоняться» за каждым негативным отзывом, чтобы нивелировать его, а выявлять массовые проблемы, где точечное усилие даст максимальный эффект».
Алия Валиуллина, вице-президент группы «Ренессанс Страхование», отметила, что, применяя искусственный интеллект, необходимо осознавать, насколько он уместен в той или иной ситуации: «Например, в разговорах с клиентами на месте ДТП система дает операторам точные подсказки по сценарию — это хороший кейс. Однако в сложных, эмоциональных диалогах (например, с клиентами, попавшими в аварию) чат-бот пока не в состоянии проявить такое же сопереживание и участие, как человек». Другой пример — ИИ-модель в медстраховании, анализирующая назначения врачей и экономящая до 400 млн рублей в год, отсекая необоснованные исследования. Но опыт внедрения аналогичного копайлота для оценки повреждений авто по фото показал, что система стала систематически занижать стоимость ремонта (в 80% случаев). «Это привело к недовольству клиентов и не стоило той экономии, которой удалось добиться», — отметила спикер. Сейчас оценка повреждений проводится с обязательным участием человека. Вывод: внедряя технологии, не стоит гнаться за сиюминутной выгодой, нужно тщательно просчитывать все риски и возможные ошибки в долгосрочной перспективе, резюмировала Алия Валиуллина.
Константин Романов, директор по искусственному интеллекту и цифровым продуктам «Билайна», отметил, что за последние годы телеком-оператор стал по-настоящему data-driven-компанией (англ. «основанной на данных»). Вместо единого IT-подразделения в каждую продуктовую команду были внедрены аналитики и дата-инженеры. «Это позволило быстро анализировать клиентский путь и принимать решения на основе актуальных данных», — подчеркнул Константин Романов. Сейчас аналогичный путь проходит внедрение ИИ-технологий: они интегрируются во все процессы, становясь, по словам Романова, «драйвером цифровизации» и даже меняя бизнес-модели. «Мы предоставили сотрудникам инструменты, платформу и обучение для самостоятельной интеграции ИИ в их задачи. Например, юристы, загружая бриф в нейро-чат, получают готовый проект договора, что сокращает работу над ним с нескольких дней до минут. В продажах ИИ помогает анализировать клиентов, готовиться к сделкам и даже сопровождает диалог в реальном времени, предлагая релевантные решения. Это уже приносит измеримый результат: конверсия и объем сделок выросли в два раза», — рассказал спикер. Что касается инфраструктуры, добавил он, то компания сознательно не разрабатывает собственные большие языковые модели, но адаптирует рыночные решения под свои конкретные задачи. «Чтобы нивелировать риски, необходимо правильно подготовить данные, настроить валидацию результатов и обучить сотрудников, поскольку ошибки чаще возникают на этапе человеческого взаимодействия с системой», — резюмировал спикер.
Смена роли ИИ: не инструмент, а сотрудник
Модератор панельной дискуссии «Баланс системы: человек и технологии в одной команде» Екатерина Баталина, директор практики по управлению персоналом, организационному дизайну и изменениям компании «Технологии Доверия», отметила, что технологии сейчас настолько быстро входят в нашу жизнь, что мы не успеваем переосмыслить, как меняется наша работа, процессы и команды. «Мы стали свидетелями знакового перехода в сфере внедрения ИИ. Если ранее преобладал подход «точечных проб» с установкой «давайте попробуем, может, взлетит», то сейчас компании демонстрируют стратегическую зрелость. Акцент сместился на детальный расчет бизнес-кейсов и интеграцию ИИ в общую стратегию развития. Как следствие, решения о том, как инвестировать в искусственный интеллект, принимаются более аккуратно, избирательно и с четким пониманием ожидаемой отдачи. ИИ превращается из инструмента для экспериментов в инструмент для достижения конкретных бизнес-целей», — описывает эксперт.
Дарья Дёмина, директор по персоналу «Ашан Ритейл Россия», определила главный принцип сосуществования людей и технологий: последние не вытесняют сотрудников, а меняют их роль, «стимулируя повышать компетенции, анализировать и принимать ответственные решения». «Цифровизация в компании «Ашан» — это не только про магазины, она меняет суть профессий. Например, кассир теперь — это специалист по клиентскому сервису, который решает разные вопросы, много общается с покупателями. Умные системы и роботы берут на себя уборку помещений и поиск товара, что помогает решать вопросы с нехваткой персонала на таких операциях». Но важные решения в бизнесе, особенно на этапах, когда алгоритм потенциально может дать сбой, остаются за человеком: «Мы находим баланс: машина «делает» аналитику и дает подсказки, а сотрудник использует это для управления. Например, в торговом зале ИИ помогает планировать нагрузку персонала и рабочие смены, но окончательное решение остается за директором магазина».
Анастасия Хрисанфова, сооснователь и управляющий партнер UpScale11, ментор для CEO и топ-команд, предложила не гнаться за формальными «галочками» вроде «прошел курс по AI», а сосредоточиться на более глубокой и осмысленной адаптации — и людей, и процессов — к новой реальности: «Сейчас, наблюдая за тем, как многие компании бросаются учить сотрудников искусственному интеллекту, я ловлю себя на чувстве дежавю. Я ведь сама когда-то была тем, кто обучал всех подряд Excel, так как его знание было обязательной строчкой в резюме. Мне кажется, мы снова наступаем на те же грабли. Сейчас в моде промптинг, и корпорации спешно отправляют команды на тренинги. Но ведь главный вопрос — зачем это конкретному человеку в его работе? Если ответа нет, то мы получаем историю, когда сотрудники дисциплинированно отучились и с облегчением забыли материал, потому что не нашли ему применения». Спикер предлагает «отойти от хайпа» и осознать, что искусственный интеллект — это скорее повод для человека «прокачать» мышление, «именно от его зрелости зависит, станем ли мы с AI умнее или просто будем быстрее выполнять рутинную работу». Еще важны креативность и та самая «гибкость» мозга, которая позволяет взглянуть на привычный процесс и спросить: «А можно ли теперь делать это совершенно иначе?» Хрисанфова говорит, что сейчас меняются модели бизнес-обучения: на его начальных этапах, например, топ-менеджеры общаются с цифровыми тьюторами — «это снимает страх задавать «глупые» вопросы». Появляются и вовсе удивительные форматы вроде синтезированных диалогов с клиентом для тренировки переговоров, где ИИ сразу после разговора подсказывает, что можно было улучшить.
Максим Чернин, сооснователь и председатель совета директоров компании «Доктор рядом», начал выступление с тезиса: в гонке технологий победит врач, «снабженный» искусственным интеллектом. Последний, по его словам, будет не просто помощником, а «новым органом чувств» доктора: «ИИ лучше «видит» снимки, глубже анализирует данные». Однако, отметил спикер, ответственность за лечение все равно остается на человеке, что «порождает колоссальный вызов на стыке права и этики». «Как распределить ответственность между разработчиком алгоритма и тем, кто принял решение?» — задается вопросом Чернин. Он полагает, что внедрение ИИ, который будет ставить диагнозы, приведет к пересмотру роли врача. Последний будет восприниматься как «коммуникатор и эмпат», который «лечит словом»: «Профессия трансформируется, врачебная нагрузка смещается с рутины на эмоциональный труд и повышенную ответственность за чужие, малопонятные решения». Все это, по мнению спикера, создаст спрос на новую специальность — IT-медика, «который говорит на языках и клинической практики, и data science, связывая пациента, ИИ-модель и врача».
Основной вывод обсуждений сводится к тому, что при работе с потребителями технологии должны оставаться подконтрольным человеку инструментом. Успех бизнесу принесет не скорость внедрения инноваций, а умение выстраивать сквозные клиентские пути, работать с реальными данными, а не «ощущениями» и проводить тщательную оценку рисков, особенно при использовании ИИ. Будущее будет принадлежать тому, кто сумеет создать эффективный симбиоз данных, алгоритмов и человеческой экспертизы, где технологии усиливают, а не подменяют ценность живого взаимодействия.
* VOC-платформа (англ. Voice of Customer — голос клиента) — система, которая позволяет отслеживать и анализировать голос клиента в реальном времени.