Найти в Дзене

ИИ всё испортит, если вы не сделаете это

Сегодня каждый второй предприниматель мечтает «прикрутить» нейросеть к своему бизнесу. Кажется: наймём разработчика, внедрим ИИ-агента, и он сам будет продавать, отвечать клиентам и экономить нам миллионы. Но на практике вместо экономии многие получают хаос. Почему? Ответ кроется в одном поучительном кейсе по автоматизации приёма заказов. Представьте задачу: создать умного ИИ-агента, который будет принимать заказы по телефону или в чате для сети пиццерий. Казалось бы, технологии позволяют. Но в процессе разработки команда столкнулась с неожиданной преградой. У заказчика не было чётко прописанных регламентов: как именно нужно принимать заказ? Какие вопросы задавать в первую очередь? Как предлагать добавки? На существующем «размытом» процессе создать работающего агента было невозможно. Что происходило без регламента:
ИИ-агент, не имея жёсткой инструкции, начинал импровизировать. Он принимал заказы невпопад, забывал уточнять важные ингредиенты или путал элементы заказа. В итоге — недовол
Оглавление

Сегодня каждый второй предприниматель мечтает «прикрутить» нейросеть к своему бизнесу. Кажется: наймём разработчика, внедрим ИИ-агента, и он сам будет продавать, отвечать клиентам и экономить нам миллионы.

Но на практике вместо экономии многие получают хаос. Почему? Ответ кроется в одном поучительном кейсе по автоматизации приёма заказов.

Кейс «Пиццерии»: когда нейросеть начинает «творить»

Представьте задачу: создать умного ИИ-агента, который будет принимать заказы по телефону или в чате для сети пиццерий. Казалось бы, технологии позволяют. Но в процессе разработки команда столкнулась с неожиданной преградой.

У заказчика не было чётко прописанных регламентов: как именно нужно принимать заказ? Какие вопросы задавать в первую очередь? Как предлагать добавки? На существующем «размытом» процессе создать работающего агента было невозможно.

Что происходило без регламента:
ИИ-агент, не имея жёсткой инструкции, начинал импровизировать. Он принимал заказы невпопад, забывал уточнять важные ингредиенты или путал элементы заказа. В итоге — недовольные клиенты и испорченная репутация.

Сначала логика, потом нейросеть

Чтобы спасти проект, разработчикам пришлось на время стать бизнес-аналитиками. Они погрузились в текущие скрипты, изучили реальные диалоги и, по сути, заново прописали методологию: как правильно принимать заказ именно в этой компании.

Только после того, как появилась понятная инструкция и логическая структура, началось обучение ИИ. Результат? Нейросеть перестала ошибаться, потому что у неё появился «фундамент».

Главный вывод для бизнеса

Ошибка многих — попытка автоматизировать хаос. Запомните простую формулу:

Хаос + Автоматизация = Автоматизированный хаос.

Если ваш сотрудник-человек не всегда понимает, что делать, то ИИ и подавно не разберётся. Перед тем как внедрять нейросети, нужно:

  1. Оцифровать процессы. Выпишите каждый шаг: от приветствия клиента до закрытия сделки.
  2. Создать регламенты. У ИИ должны быть четкие «рельсы», по которым он будет двигаться.
  3. Протестировать скрипты. Если по вашим инструкциям не может идеально сработать человек, робот тоже не справится.

Искусственный интеллект — это мощный инструмент, но он лишь множитель вашего текущего порядка. Если порядка нет, ИИ только быстрее «испортит» ваши отношения с клиентами.

Мы в NeuroGood всегда с заказчиком обговариваем все бизнес-процессы и оцениваем целесообразность внедрения ИИ. Наши контакты есть в описании к каналу. Так же маст-хэв чек-лист "7 точек, где малый бизнес теряет деньги каждый день - и не замечает этого" можно скачать в нашем тг канале.

А вы уже пробовали внедрять нейросети в свои процессы? С какими «глюками» сталкивались? Пишите в комментариях!