Несмотря на бурный интерес, его внедрение в бизнес-процессы остается непростой задачей.

На бумаге все выглядит вдохновляюще : автоматизация отчетов, дашборды в пару кликов, точные прогнозы поведения клиентов, чат-боты, которые разгружают сотрудников и улучшают клиентский опыт и многое другое. Но, как показывает опыт компаний, на практике все происходит иначе – многие сталкиваются с организационными, корпоративными и стратегическими барьерами.

Был ли это продуманный шаг или попытка не отставать от тренда, и с какими сложностями пришлось столкнуться и чему научились. наш сайт собрал мнения представителей разных отраслей о том, как на самом деле проходило внедрение. Их опыт поможет понять, стоит ли дальше инвестировать и внедрять AI-инструменты и как избежать ошибок.

Новые горизонты

"Еще в 2019 году, когда страховым компаниям законодательно разрешили оформлять полисы онлайн, наша компания взяла курс на цифровизацию. Применив наработки на основе ИИ, мы реализовали проект по скорингу водителей. Так, с помощью моделей ИИ и машинного обучения (ML) мы могли просчитать вероятность страхового случая у автовладельцев, и в зависимости от этого предлагать им справедливый и индивидуальный страховой тариф на основе его личных показателей – стаже и стиле вождения, количестве нарушений и аварий, которые он совершал и т. д., — делится председатель правления АО "СК "Freedom Insurance" Азамат Керимбаев. — На основе ИИ-разработок мы также реализовали и запустили предстраховой осмотр автомобиля, который с помощью компьютерного зрения анализирует внешние данные автомобиля. А на стадии завершения находится механизм, определяющий повреждения машины, чтобы программа по фотографиям могла самостоятельно просчитать степень ущерба и сформировать размер выплаты".

В группе компаний Vostok Group рассказали, что начали внедрение ИИ с анализа ключевых бизнес-процессов, которые требовали значительных человеко-часов, отметила операционный директор Дарья Павлова.

"К примеру в медиа отчеты по размещению в интернете собирались вручную из рекламных кабинетов, затем сводились, анализировались и визуализировались. Подготовка одного отчета занимала до 4 дней, а учитывая количество клиентов, которым необходимо было подготовить отчеты, сроки увеличивались кратно, что создавало особую нагрузку в пиковые периоды. Для решения этой проблемы мы разработали и настроили пользовательский конвейер скриптов, который автоматически собирает данные в реальном времени с рекламных кабинетов. Далее, на базе Noco DB, мы настроили систему формирования отчетов, которые автоматически визуализируются в понятном и доступном виде. В области дизайна мы столкнулись с другой проблемой – у клиентов не всегда было достаточно материалов с изображениями продукции в нужном качестве и ракурсах. А поскольку фотосессии – это затратный процесс, мы обучили собственную кастомизированную модель ИИ, которая теперь помогает готовить продуктовые изображения любого дизайна, качества и ракурса. Или, к примеру, из-за нехватки изображений с локальными типажами в фотобанках, где в большинстве случаев представлены лица других национальностей, таких как тайцы или филиппинцы, но не казахи, мы обучили ИИ-модель для генерации лиц с акцентом на внешность, характерную для жителей Казахстана. Это позволило нам создавать визуальный контент, который органично смотрится в локальной рекламе", — проинформировала Дарья Павлова

В группе компаний Astana Motors рассматривают автоматизацию не как вспомогательный инструмент, а как стратегическое ускорение бизнеса. В компании придерживаются мнения, что те процессы, которые можно ускорить, нельзя тормозить, ведь любая пауза – это уже отставание.

"Одно из первых направлений, которое мы приняли решение внедрить – автоматизация речевой аналитики исходящих звонков с помощью ИИ. Разработка продукта велась командой инхаус, что позволило сделать кастомизацию под специфику нашего бизнеса. В результате внедрения прослушивание каждого телефонного разговора с клиентами теперь занимает минуты, тогда как раньше на ручное прослушивание уходили часы и дни. Благодаря такому успеху, сегодня во всей нашей группе компаний внедрена автоматизация речевой аналитики. Увидев нарастающий тренд, мы решили сначала имплементировать ИИ в продажи и рекрутинг. Затем пошли дальше, и таким образом появились собственные "агенты": агент, который следит за графиком стройки, агент по ресерчам, агент по поиску помещений, агент, который собирает NPS по нашей базе и агент, который оформляет весь входящий поток обращений через WhatsApp и дайрект Instagram. Во многом мы далеко продвинулись в этом направлении. Некоторые агенты уже максимально обучены и в них большие промты о нашей компании. Какие-то агенты до сих пор требуют доработок, но уже можно говорить о том, что успех есть – наши разработки принесли компании пользу как в виде денежных ресурсов, так и в оптимизации процессов", — делится опытом Жандос Шаеденов, директор по маркетингу компании Avatariya.

Барьеры внедрения ИИ

Согласно исследованию, проведенному компанией EY (Ernst & Young), основные сложности, с которыми сталкиваются HR-специалисты в Казахстане при использовании искусственного интеллекта, связаны с ограниченным функционалом (67%), недостатком знаний и навыков работы с технологиями (40%), низкой релевантностью результатов (27%), недостаточной прозрачностью решений (13%) и ограниченной гибкостью систем (10%).

"Наши респонденты отмечают несколько важных вызовов в работе с ИИ. Во-первых, это ощущение профессиональной стагнации среди сотрудников, вызванное ограничениями текущих технологий. Во-вторых, создает серьёзную обеспокоенность вопрос безопасности данных. Кроме того, специалисты подчеркивают, что искусственный интеллект пока не способен предложить универсальные и полностью готовые решения, а также нередко предоставляет неточные или ошибочные данные, что снижает доверие к его рекомендациям", — поделился менеджер отдела консультирования по управлению персоналом в странах Кавказа и Центральной Азии Аманбек Акмергенов.

"На наш взгляд, самым сложным при внедрении ИИ было обучить программу, чтобы она понимала принципы и алгоритмы подсчета и не ошиблась в расчетах. И вот тут мы сталкиваемся с другой проблемой – отсутствием на рынке специалистов по ИИ. Ведь модели кто-то должен разрабатывать, тестировать, находить ошибки и своевременно их исправлять. Поэтому мы уделяем особое внимание обучению наших data scientist по получению навыков создания программ на основе ИИ", — обращает внимание Азамат Керимбаев.

С техническими и организационными трудностями столкнулись и в компании Avatariya.

"Бывают ситуации, когда недостаточно промта, иногда не удается вовремя их менять, так как саппорта агента приходится постоянно актуализировать, чтобы он давал релевантные ответы нашим гостям. Возникают и трудности интеграции с разными системами, такими как WABA, Bitrix и др. Конечно, мы сейчас реже сталкиваемся с проблемами, чем в самом начале, но всегда нужно держать руку на пульсе, так как для нас ИИ – это уже не тест, а полноценный источник информации и коммуникации", — говорит Жандос Шаеденов.

При разработке собственного ИИ-продукта в Astana Motors столкнулись с нетипичной проблемой, являющейся особенностью нашей страны.

"Мы долго обучали ИИ корректно распознавать казахский язык и ситуации, когда в одном предложении перемешаны слова и конструкции из двух языков. Игнорировать мы это не могли, так как именно в таком формате часто проходят реальные звонки клиентов, — вспоминают в пресс-службе. — Ещё одна сложность, с которой мы столкнулись, заключалась в обучении ИИ правильной интерпретации профессиональной терминологии – от "трейд-ин" и "автокредита" до специфичных названий комплектаций и опций. Зато теперь наша система уверенно справляется с анализом реальной речевой среды казахстанского рынка, включая её языковые и отраслевые особенности".

ИИ vs сотрудники – кто эффективнее?

"Поскольку наш core-состав – это сотрудники поколения Gen Z, которые легко адаптируются к новым технологиям и сами нередко выступают инициаторами инновационных решений, вопрос сокращения штата перед нами не стоит. Напротив, мы даже ввели отдельную позицию AI-creator – специалиста, полностью отвечающего за работу с искусственным интеллектом. Наша цель – не заменить людей, а повысить их продуктивность, чтобы каждый сотрудник мог выполнять более широкий спектр задач за тот же промежуток времени. Такой подход позволяет нам справляться с ростом объёмов работы и числа клиентов без необходимости расширения команды", — отмечает Дарья Павлова.

В компании Avatariya, внедряя ИИ-инструменты, также не ставили перед собой цель сокращать сотрудников. Наоборот, основной задачей было предотвратить расширение штата в будущем, одновременно открывая новые возможности для монетизации и значительно ускоряя уже существующие бизнес-процессы. Как подчеркивает Жандос Шаеденов, сегодня их агент по поиску помещений способен за пару дней отобрать нужные варианты по заданным фильтрам, тогда как раньше у рядового сотрудника на это уходили недели, а порой и месяц. А агент по ресерчам проводит опросы среди тысяч гостей и при этом параллельно ведёт полноценные переписки – работу, которая у человека заняла бы месяцы. Аналогичная картина наблюдается и у других специалистов компании.

По словам председателя правления АО "СК "Freedom Insurance" Азамата Керимбаева основная цель всех ИИ задач в компании – улучшить качество страховых продуктов и сервиса для удобства клиентов.

"Мы нацелены сделать большинство страховых продуктов цифровыми, поэтому стараемся внедрять технологии, которые помогут сделать их более удобными и понятными для людей. Вторая наша цель – чтобы клиенты получали выплаты как можно быстрее, и именно разработки на основе ИИ могут нам в этом помочь. Мы прекрасно понимаем, какие результаты от использования искусственного интеллекта можно получить, и стараемся их достигнуть".

Для руководства группы компаний Astana Motors всегда приоритетом было не уменьшение команды, а поиск технологий, которые усиливают людей, а не заменяют их.

"Внедрение ИИ стало инструментом, позволяющим разгрузить сотрудников от рутинных операционных задач в продажах и освободить время для более важной работы. Таким образом компания не просто повышает эффективность, но и создает условия для профессионального роста и развития каждого сотрудника", — пояснили в пресс-службе.

Совет начинающим

По словам Аманбека Акмергенова, исходя из опыта и практики EY (Ernst & Young), компаниям, которые только начинают путь внедрения ИИ, стоит начинать с рутинных процессов – таких как подбор персонала, аналитика или работа с документами. Именно здесь эффект от использования технологий проявляется быстрее всего. При этом, подчеркивает эксперт, важно сразу же вовлекать сотрудников: объяснять цели внедрения, обучать работе с новыми инструментами и демонстрировать реальную пользу как для команды, так и для бизнеса в целом.

"Не забывайте регулярно оценивать эффективность с помощью простых и понятных метрик – например, по уровню экономии времени или скорости отклика, — добавляет он. — И, конечно, не упускайте из виду вопросы безопасности: защита персональных данных, этика и прозрачность работы ИИ должны оставаться приоритетом".

Операционный директор Vostok Group Дарья Павлова советует подходить к внедрению ИИ осознанно и с чётким пониманием задач, которые необходимо решить.

"Не стоит ожидать, что внедрение ИИ в бизнес-процессы решит все проблемы сразу. Начните с автоматизации тех задач, которые "крадут" у ваших сотрудников много времени и ресурсов, и постепенно расширяйте область применения технологий. Помните, ИИ – это инструмент, который обучается у вас же, и его успех зависит от того, как вы его используете и интегрируете в уже существующие процессы", — акцентирует она.

Такого же мнения придерживаются и в Astana Motors:

"Просчитайте сразу, где автоматизация и внедрение ИИ принесёт максимальный эффект – в экономии времени, повышении качества обслуживания или росте продаж. Не стоит пытаться внедрять все сразу, начните с одного приоритетного процесса, где выгоды будут заметны быстро. И обязательно закладывайте время и ресурсы на обучение системы под специфику вашей компании: будь то язык, терминология или особенности работы с клиентами", — сообщает пресс-служба.

"По опыту нашей компании, могу отметить, что разработка программ – это довольно затратный и долгий процесс. Нужно быть готовым к тому, что результат получится не сразу, и нужно будет пройти долгий путь, чтобы в итоге создать рабочий механизм, отвечающий всем поставленным задачам. Наберитесь терпения и имейте все необходимые ресурсы – тогда все получится", — поделился своим мнением председатель правления АО "СК "Freedom Insurance".

Инсайты от экспертов

"Определенно, ИИ – это работающий инструмент, но не такой лёгкий, как может показаться на первый взгляд. Это скрупулезная каждодневная работа, словно вы взращиваете своего сотрудника с нуля: изначально он ничего не знает и часто ошибается, но ты вкладываешь в него все новые и новые знания. Бесспорно, за искусственным интеллектом будущее, которое неизбежно", – считает Жандос Шаеденов.

"Оптимизация и автоматизация ряда процессов – это сегодняшний тренд. А ИИ – это прекрасный инструмент, который поможет не только сократить количество ошибок, но и открыть новые возможности для роста и развития бизнеса", – добавляет Дарья Павлова.

Азамат Керимбаев признается:

"У нас не было заоблачных ожиданий от внедрения разработок на основе ИИ. Но мы продолжаем следить за развитием технологий и присматриваемся к тем разработкам, которые могут помочь в нашей отрасли – в частности в улучшении страховых продуктов. И если они будут отвечать нашим задачам и целям, думаю, мы их точно применим".

"Мы в Astana Motors считаем, что искусственный интеллект – это не готовая "волшебная кнопка", а инструмент, который раскрывает свой потенциал только при тесной связке с бизнесом и командой. И работает он лучше всего тогда, когда помогает людям, а не подменяет их", — подводит итог пресс-служба группы компаний Astana Motors.