Сергей Рыжиков, «1С-Битрикс»: «Нужно не сопротивляться изменениям, а возглавить их»

Когда в конце 2022 года появился и начал набирать популярность ChatGPT, Сергей Рыжиков решил попробовать его сам. Именно тогда он осознал, что инструменты на базе ИИ имеют огромный потенциал и полезны не только для личного использования, но и для бизнеса. «На планерке я поделился этим с коллегами: «Ребята, хочу, чтобы со следующей встречи вы рассказывали, как используете искусственный интеллект», — вспоминает он.

Поначалу реакция была предсказуемой: «Я попробовал, но это какой-то бред, ничего не получается». Затем появился первый прорыв. Кто-то отметил: «Оказывается, важно, какой запрос ты пишешь».

«Сейчас мы знаем, что дело в промптах, — объясняет Сергей Рыжиков, — но тогда мы узнавали это на собственном опыте». Постепенно обсуждение практики использования ИИ стало частью внутренних встреч.

От первых экспериментов к системной работе

Через полгода, по словам Сергея Рыжикова, топ-менеджеры компании «дозрели» до осознанного использования ИИ. Тогда «Битрикс» организовал внутреннюю ИИ-конференцию, где руководители поделились конкретными кейсами, как применяли новые инструменты в работе. «Для многих это было откровением», — признается спикер.

Следующие шесть месяцев стали тестовым периодом. В компании персонализировали подход к ИИ-инструментам: где-то покупали корпоративные подписки, где-то внедряли узкоспециализированные решения.

«Каким бы ни был бюджет, выгоды все равно будет больше, — говорит Сергей Рыжиков. — Например, наш юридический отдел захотел протестировать определенные ИИ-инструменты. Мы им сказали: «Можете тратить на это 200 тыс. рублей в месяц, но, если будете выходить за рамки бюджета, потребуется согласование». Юристы начали тестировать и уже через несколько месяцев принесли идеи, сделали анонимайзер документов, нашли резервы внутри».

«Белковая оборона» и сопротивление

Не все приняли нововведения одинаково. «Мы сразу объявили, что никого не уволим — если потребуется, перераспределим людей по другим отделам. Но, видимо, не всех это успокоило — мы узнали, что некоторые люди сознательно неправильно обучали нейронки, портили данные, на которых они учатся», — рассказывает Сергей Рыжиков.

Причина, по его словам, была проста: страх. «Мы не хотели, чтобы нас заменил ИИ» — так свои действия объясняли сотрудники. «Это нормально — некоторое сопротивление, «белковая оборона», когда «белковые юниты» сопротивляются внедрению нейронок», — шутит Сергей Рыжиков.

Больше всего, отмечает спикер, сопротивлялись именно айтишники: «ИИ — новый инструмент языкового нейролингвистического программирования. Вначале это воспринималось как странная система, которая отлично пишет код и иногда эволюционирует».

Сотрудники проходили все стадии принятия: от отрицания до восторга и, наконец, осознания, что «ИИ — это не чудо, а просто инструмент со своими плюсами и минусами». Они поняли, что нужно не сопротивляться изменениям, а возглавить их.

Новая инфраструктура знаний

Следующим шагом стало создание документации для обучения нейросетей. В компании разработали редакционную политику для этих материалов, описали задачи и требования к качеству. «Промпты могут занимать три-четыре больших экрана. Они описывают, что должно получиться в итоге у ИИ, какой план работы, какое качество работы от него ждут, что именно нужно улучшить», — объясняет Сергей Рыжиков.

После тестового периода «Битрикс» закрепил результаты в системе KPI: теперь 25% рабочих задач должно выполняться с помощью ИИ. «Есть отделы, которые доверяют таким инструментам 70% работы, есть те, кто закрывает с их помощью 30–35% задач, есть и те, кто только начал внедрять ИИ», — уточняет спикер.

ИИ на практике

Самым продвинутым подразделением в автоматизации стала служба поддержки. «В 2023 году я сформулировал задачу: хочу, чтобы 50% обращений в поддержку закрывал ИИ-бот без участия оператора. После ряда экспериментов ребята нащупали верный прототип и с ходу стали закрывать 35% обращений. Спустя год мы вышли на 60%, и это не предел. Есть понимание и даже уверенность, как выйти на 80%.

Параллельно мы улучшали качество ответов, чтобы повысить удовлетворенность пользователей. Сначала пользователи ставили лайк в 70% случаев, затем — в 73%, сейчас этот показатель составляет 94%», — говорит Сергей Рыжиков.

ИИ также помог решить проблему текучки кадров: «Поддержка — самый проблемный отдел, в котором постоянная текучка. А сейчас вместо 200 человек в нем работают всего 56».

Автоматизация процессов значительно упростила международные коммуникации. Поддержка «Битрикс24» работает на 18 языках, и раньше найти переводчиков с некоторых языков было невозможно.

«Первая автоматизация оказалась такая: человек пишет на родном языке, LLM переводит на русский, наша служба поддержки отвечает на русском, а LLM переводит этот ответ на родной язык пользователя, — рассказывает Сергей Рыжиков. — Только это позволило повысить удовлетворенность ответами службы поддержки с 84 до 94%».

С внедрением ИИ задачи стали выполняться быстрее, и KPI пришлось скорректировать: «Многие стали сильно перевыполнять план. Например, для оставшихся в службе поддержки людей пришлось пересмотреть норму выработки — им стало доставаться меньше тикетов , но эти тикеты стали сложнее. Поэтому мы стали платить за такие задачи больше».

Группа внедрения и эффект масштаба

Чтобы ускорить распространение технологий, в компании создали отдельную группу по внедрению ИИ. Она брала заказы у других отделов на написание промптов и обучение нейросетей под конкретные задачи. «Очень быстро к этой группе выстроилась очередь — за первый месяц удалось реализовать около 60 проектов, которые внедрили в работу компании», — рассказывает гендиректор.

На внедрение ИИ у компании ушло два года. По словам Сергея Рыжикова, происходящее — не просто технологический апгрейд, а смена уклада: «Когда человечество переходило от паровых машин к электричеству, от полупроводников к компьютерам, это не происходило в один момент. Мы не можем остановить прогресс, даже если будем пытаться. И в жизни, и в бизнесе нужно принять происходящее как данность, не сопротивляться изменениям, а постараться их возглавить».

LLM — Large Language Model, один из типов искусственного интеллекта, который «понимает» человеческий язык, обрабатывает запросы пользователей и генерирует ответы на них.