Как не потерять контроль над сервисом, когда первая линия - генеративная модель.
Мы в компании «КРЕДО» недавно запустили ИИ-ассистента первой линии. Он принимает входящие запросы по регистрации медизделий, отвечает на базовые вопросы, уточняет тип продукции, класс риска, страну-производителя и сразу формирует структурированное ТЗ для коллег. Все это происходит в через различные мессенджеры (например Telegram) и наш сайт. Клиент пишет: «Хочу зарегистрировать УЗИ-аппарат», а через 40 секунд ужеполучает не просто отписку, а готовый предварительный расчет: какие аккредитованные лаборатории подойдут, сколько будут стоить испытания, какие документы нужны, и когда, примерно, выйдет регистрационное удостоверение.
Звучит как магия? На самом деле просто хорошо продуманный процесс. И вот тут возникает главный вопрос, который задают не журналисты, а другие руководители бизнеса: «А вы уверены, что не отдаете воронку в руки черного ящика?»
На практике многие путают два разных понятия: автоматизация общения и потеря контроля над клиентским опытом. Первое инструмент. Второе риск. И разница между ними лежит не в технологии, а в подходе.
Мы с самого начала пошли не по пути «умного бота», а по пути «умного процесса». Наш ИИ не «свободный художник», который сам решает, что писать. Он работает внутри строгого фрейма: заданных сценариев, проверенных формулировок, утвержденных диапазонов сроков и цен. Он не сочиняет, а выбирает из предоставленной базы данных и адаптирует. Вся его «свобода» в пределах того, что уже одобрено командой. Причем любое отклонение от шаблона (а такие случаются например, когда клиент описывает устройство, не попадающее под стандартные категории) моментально передается человеку.
И это является принципиальным моментом. В регуляторной сфере (особенно в такой чувствительной сфере как медицина), где речь идет о доверии нельзя позволить ИИ импровизировать, клиенту важно, прежде всего, не насколько быстро ответили, а насколько точно. Одна ошибка в классификации изделия и весь процесс может пойти по неверному пути, с потерей месяцев, миллионов рублей и репутации компании.
Поэтому мы не измеряем эффективность системы в «количестве замененных операторов на ИИ». Мы смотрим на другое:
- насколько точно нейросеть уловила суть запроса с первого контакта,
- сколько запросов дошли до коммерческого предложения без дополнительных уточнений,
- и главное, не возникло ли ситуаций, когда клиент получил противоречивую или устаревшющую информацию.
Пока такие случаи в нашей практике отсутствуют. И не потому, что модель «очень умная», а потому что у нее четкие границы и за этими границами всегда стоит человек.
На самом деле, настоящая выгода генеративного ИИ в B2B не только в снижении затрат, а в возможностях масштабировании процессов. Раньше, когда первый контакт вели разные менеджеры, каждый из них мог по-своему интерпретировать суть услуги, делать акцент на разных этапах, обещать разные сроки. Сейчас клиент получает один и тот же уровень информационной четкости вне зависимости от времени суток и загруженности команды.
Чтобы достичь таких результатов, нам пришлось проделать огромную работу «под капотом»:
- собрать и структурировать все типичные клиентские запросы за последние три года,
- сформировать канонические ответы на них,
- настроить маршрутизацию по логическим веткам (а не по ключевым словам),
- и, что особенно важно, внедрить систему обратной связи: если менеджер видит, что ИИ что-то понял неверно, он не просто исправляет ответ, а помечает кейс как «нестандартный», и тот оперативно уходит в ручной режим, а отдел разработки получает задачу на внесение нового паттерна поведения.
Так мы превратили ИИ не в замену человеку, а в инструмент повышения качества первичного контакта.
И все же остается главный вопрос: а кто в итоге несет ответственность за то, что клиент услышал? Ответ прост: компания. И именно поэтому нельзя делегировать ИИ не только исполнение, но и формулировку. Мы регулярно аудитируем все, что выдает модель - не только на точность, но и на тон. В нашей сфере важна не «дружелюбность», а профессиональная сдержанность. Клиенту не нужны эмодзи и восклицания. Ему нужна уверенность, что за сообщением стоит компетентная команда.
Поэтому, когда коллеги спрашивают: «Вы доверяете ИИ вести диалог?» - я отвечаю: «Нет. Мы доверяем ИИ собирать факты. А диалог ведем сами - через него».
В конечном счете, автоматизация первой линии это не про то, чтобы убрать человека. Это про то, чтобы убрать хаос. Чтобы каждый клиент, даже написавший в 23:47 субботним вечером, получил не шаблонную отписку, а начало осмысленного рабочего процесса. И чтобы мы, как компания, могли четко сказать: да, мы контролируем воронку от первого слова до выдачи регистрационного удостоверения.
Потому что в сфере, где безопасность и соответствие регуляторным требованиям тождественны жизни конечного пользователя, «почти правильно» это то же самое, что «неправильно». И здесь граница между полезной автоматизацией и потерей управляемости проходит ровно по линии ответственности. А ответственность, как известно, не делегируется даже самой продвинутой нейросети.