Где человеку нельзя выходить из контура

В наше время всеохватывающей цифровизации важнее не избавиться от людей, а понять, где без них нельзя обойтись. Нередко можно видеть, как компании, внедряющие ИИ в продажи и поддержку клиентов, оставляют человека один на один с чат-ботом «в петле» там, где не следовало бы. IT-World разбирался, на каких этапах воронки продаж или при запросах в поддержку даже сейчас не получается заменить человека полностью и почему, а затем сформулируем общий принцип, следуя которому вы сможете найти идеальный баланс в коммуникации с клиентами.

Крупные сделки

Без человека до сих пор не обойтись в продажах с большими чеками и стратегических сделках. Нейронные сети могут квалифицировать лиды с высокой точностью, основываясь на данных о клиентах, но затем, когда дело доходит до многомесячных сложных переговоров, ИИ не сможет помочь, потому что алгоритм не «умеет» гибко менять тактику в ответ на интонацию, угадывать негласные сомнения и тонко учитывать настроение оппонента. Продажи, особенно в B2B, основаны на доверии и эмпатии, а это то, что нельзя выразить ни через алгоритм, ни через статистику.

Сегодня даже самые продвинутые ИИ-продукты скорее играют роль помощников и аналитиков, но не продавцов. ИИ может помочь подготовить индивидуальное коммерческое предложение для клиента и подсказать оптимальное время для контакта с ним, но окончательное решение клиент, скорее всего, примет после живого общения с менеджером. Именно человек способен выстроить взаимопонимание и доверие. Gartner прогнозирует, что к 2030 году 75% B2B-заказчиков отдадут предпочтение общению с живым продавцом.

Жалобы и конфликты

В критической ситуации общение с поддержкой должно снижать уровень стресса клиента, а не повышать его. Представьте ситуацию: разъяренный пользователь с нетиповой проблемой уже 20 минут пытается получить помощь, а бот его гоняет по кругу. Даже несмотря на вежливость бота, лояльность клиента падает. Нужно понимать, что при общении с расстроенным или раздраженным клиентом на первый план выходит эмоциональный интеллект, а им обладает только человек.

Как не потерять клиентов из-за глупости голосового бота?

Решить эту проблему помогает внедрение четких триггеров эскалации на базе классификации сообщений. Как только алгоритм распознает в сообщении отчаяние и раздражение, человек подключается незамедлительно. Триггерами эскалации могут служить два негативно окрашенных сообщения подряд или прямая просьба позвать человека. Такие ред-флаги не дадут завести раздраженного пользователя в тупик и позволят ИИ отступить на второй план в нужный момент.

В отличие от ИИ, оператор-человек может взять ответственность на себя, разрядить обстановку, искренне извиниться от лица компании и предложить нестандартное решение. Тогда конфликт не усугубляется и переводится в конструктивное русло, а клиент чувствует себя услышанным. Если ИИ не имеет четких триггеров эскалации, компания не решает проблему в случае кризисной ситуации, а лишь ненадолго откладывает потерю клиента.

VIP-клиенты

Для важных клиентов критично, чтобы с ними общался живой человек, поскольку обеспечение личного внимания является частью VIP-опыта. Обесценивание своего статуса это то, что не станут терпеть элитные сегменты. Даже если ваш чат-бот полностью решит проблему в кратчайший срок, сам факт обслуживания с помощью ИИ оставит разочарованным богатого и лояльного клиента: «Меня, такого важного, прогнали через эту бездушную машину, как и всех остальных?» Исследование Норвежской школы экономики показывае т, что для премиум-сегмента разговор с ботом равносилен понижению в ранге, а общение с живым представителем постепенно становится символом статуса.

Автоответ вместо помощи. Что не так с чатами поддержки?

Обычно для особо ценных клиентов компании выделяют живую линию поддержки 24×7, но в том случае, если автоматизация все же необходима, она должна быть очень деликатной. В идеале — почти незаметной для самого клиента или хотя бы оформлена как «персонализированный цифровой ассистент премиум-класса».

Цена ошибки

Полностью отдавая клиента искусственному интеллекту, компания не только рискует потерей потенциальной сделки или оттоком VIP-сегмента, но и репутацией и даже судебными издержками. Главная особенность современных моделей, которые генерируют текст, — галлюцинации. К сожалению, у многих менеджеров есть иллюзии, что ИИ может что-то «понимать», но на самом деле он просто выдает правдоподобный текст, основываясь на корпусе примеров, на которых обучался. Правдоподобный, а не правдивый. Иногда LLM может генерировать ложь и такое явление называется «галлюцинации». Если вам повезет, то ИИ всего лишь соврет вашему клиенту, но может даже пообещать то, что компания не может выполнить или нарушит условия договора.

Еще один риск — неуместные или токсичные ответы, способные за пару часов испортить имидж бренда, создававшийся годами. Отличный пример — чат-бот Tay от Microsoft, внедренный в Twitter еще в 2016 году, который менее чем за сутки обучился у интернет-троллей оскорбительным и антисемитским комментариям. Его отключили через 16 часов после запуска, но репутационный ущерб уже был нанесен.

Гибридная модель

Выбирая между ручной обработкой большого числа сообщений и полной автоматизацией, следует остановиться на золотой середине — гибридной модели поддержки с четко прописанными границами ответственности. Принцип «ИИ предлагает и ускоряет, а человек направляет и утверждает» является центральным в построении архитектуры такого решения. Обычно компании внедряют многоуровневую маршрутизацию запросов, где первичную обработку осуществляет робот, а человек подключается к нестандартным случаям. Продвинутые системы уже на этапе классификации обращений определяют, по какому маршруту адресовать задачу. Можно, например, подготовить черновик ответа, но если ИИ не уверен, тогда черновик с контекстом попадает человеку. Такая реализация подхода human-in-the-loop одновременно нивелирует риски и повышает эффективность обработки обращений: всю рутину ИИ берет на себя, но ни одна потенциально опасная ситуация не обходится без участия человека.

Правила эскалации и деления на сегменты, пожалуй, краеугольный камень гибридного подхода. Зачастую используется набор условий, при которых происходит передача диалога человеку:

Если уверенность ИИ в ответе ниже 0,85.
Если зафиксировано два или более подряд идущих сообщения в негативной тональности.
Если пользователь напрямую просит перевести на оператора (и важно не спорить с ним, а сразу выполнить).
Если обращение от VIP-клиента или тема сообщения носит критический характер.

Заключение

Использование сильных сторон ИИ без потери контроля над ним возможно благодаря гибридной архитектуре. ИИ действительно работает быстрее и дешевле человека в типовых случаях, где риск минимален. Но вот в точках, определяющих лояльность клиентов и доход, машине нельзя позволить действовать одной.