Искусственный интеллект и доверие: обучай, обновляй, развивай
Причины недоверия
А в чем, собственно, заключается недоверие? Давайте разберемся.
Во-первых, существенным раздражающим фактором были сами технологии, особенно на первоначальном этапе развития систем искусственного интеллекта (ИИ). Например, те же речевые технологии, когда они только начинали развиваться, не позволяли быстро, корректно и, по сути, отвечать на запросы клиентов. Первые голосовые роботы были не очень смышлёные и понятливые, отвечали невпопад, если вообще отвечали и не отличались особым умом и сообразительностью. Во многом это было связано с ограниченностью технологий того времени, во многом с несовершенством моделей и издержками обучения роботов. Это был период незрелости и роста.
Роботы и чат-боты раздражали и бесили, клиенты ругались на них и не желали с ними иметь никаких дел. В конечном счете им не доверяли и хотели обслуживаться у человека. Этот поведенческий стереотип хорошо закрепился. И все мы знаем, что, потеряв доверие один раз, очень трудно его восстановить. Даже сегодня, когда речевые технологии достигли высокой степени зрелости и позволяют создавать очень умных роботов, корректно и быстро отвечающих на вопросы клиентов, часто неотличимых от человека, все равно остается стереотип, что ИИ бесполезен и только мешает предоставлению обслуживания.
Во-вторых, есть психологические причины, основанные на мифах и фантастике про ИИ. Классический пример – нас победят машины, в частности роботы, станут умнее человека, выйдут из-под контроля, завоюют весь мир и уничтожат человечество. СМИ периодически хайпуют на этой теме – появляются разные факты, мнения и аналитика, как бы подтверждающие этот тезис, эмоционально подогревая аудиторию. Чаще всего все вопросы снимаются достоверной и полной информацией про ИИ. Правда если речь идет о страхе, например, что ИИ очень много о нас знает и надо всячески ограничивать общение с ним, то победить его трудно, но возможно.
И есть третья причина недоверия – это опасение, что системы ИИ могут допустить фатальную ошибку, которая приведет к трагедии или даже техногенной катастрофе. Например, в медицине цена ошибки ИИ может стоить пациенту здоровья или даже жизни. Отчасти это опасение обоснованно и сегодня все единогласны в том, что в ряде сфер необходима строгая регламентация применения ИИ. То есть везде, где возникает угроза жизни и здоровью людей, нормальному функционированию критических производственных и технологических процессов необходимо четко регламентировать работу ИИ. Даже если это самообучающая система, ее все равно надо контролировать, так как цена ошибки очень велика.
Как завоевать доверие
Какой же должна быть ИИ-система, чтобы вызывать доверие пользователей?
Если мы говорим, что «нет доверия – не будут использовать», то надо понять, что вызывает наибольшее расположение клиентов. В первую очередь привлекает быстрое и полное решение роботом проблемы без привлечения человека. А если это происходит постоянно и без сбоев, то расположение и доверие может быть максимальным. Поэтому важно, чтобы система ИИ внедрялась не просто как технология, а была ориентирована на решение задач человека, который ей пользуется.
Но чтобы робот, что называется «попадал в клиента», он должен постоянно обучаться и развиваться. Роботизация — это как живой организм. Чтобы системам ИИ доверяли их надо постоянно развивать, дообучать, обновлять, совершенствовать, чтобы они были адекватны текущей, всегда меняющейся, ситуации. Клиент даже не должен задумывался, что общается с ИИ. Система должна быть экологичной для человека.
Если исходить из принципа – поставил и все, пусть работает – неминуемо поражение. Считается, что если не развивать роботизированный сервис, то каждый год он деградирует, теряя как минимум 15% автоматизации. А вместе с этим теряется доверие пользователей. Все потому, что мир движется, а модели без развития устаревают, не соответствуют новым запросам пользователей, не отвечают их потребностям. Такие роботизированные технологии не оправдывают ожидания людей и вызывают их недовольство и недоверие.
Сегодня мы уже можем говорить о достаточной развитости и зрелости ИИ. Уже сейчас технологии позволяют выстроить такие сервисы, участие человека в которых практически не требуется. С одной стороны, это свидетельствует о высоком уровне имитации присущих человеку поведенческих паттернов, и, соответственно, удовлетворенности клиентов от процесса взаимодействия. С другой стороны, освобождает сотрудников компании, как правило операторов контакт-центров, от рутины, позволяя сконцентрироваться на более творческом и интеллектуальном труде.
И, когда такой сервис удовлетворяет потребности пользователей им уже все равно кто их обслуживает – ИИ или человек. То есть здесь возникает точка доверия. Поэтому, чтобы система ИИ вызывала доверие клиентов она должна предлагать сервис, как минимум не хуже, чем предыдущий опыт взаимодействия с оператором, а желательно даже лучше.
Как реализовать такой сервис
Формирование доверия перед новыми технологиями и процессами – это всегда большой вызов. И, если удалось достичь положительного эффекта, необходимо продолжать развивать его, постоянно актуализируя.
Сегодня зрелость технологий ИИ позволяет создавать удовлетворяющий клиентов сервис. Но и сейчас на рынке встречается негативный опыт – по большей части это результат неправильной реализации или ошибок команды внедрения. То есть проблема в опыте и компетенциях, отсутствии правильного видения и стратегии, ориентации на клиенте. Когда специалисты сфокусированы только на внедрении технологии, не чувствуют потребности клиента и не понимают, какие задачи он решает – у них ничего не получится.
Например, мы не раз сталкивались с ситуациями, когда компании, не обладающие необходимым опытом, брались за внедрение речевых решений на базе ИИ. Как правило такие проекты или не достигали обозначенных целей, или сильно тормозились, т. к. опыт и отраслевая экспертиза здесь крайне важны. Мало внедрить технологию, необходимо выстроить процессы, с помощью которых клиент получает ценность, решает свои задачи. Более того, эти процессы необходимо постоянно развивать и поддерживать.
Т. е. решения ИИ должны максимально решать вопросы клиентов, а это достигается путем их глубокой технологической интеграции со всеми системами заказчика. Важно строить системы, формирующие позитивный клиентский опыт, отталкиваясь от запросов клиентов и подстраивая технологии под их потребности, предугадывая что им необходимо. Так в своих проектах мы вместе с заказчиком анализируем что с клиентом происходило до того, как он обратился, пытаемся предугадать и сразу дать ответы на те вопросы, которые у клиента скорее всего возникнут. Этим мы завоевываем доверие.
Например, в банковской сфере, если клиент приобрел новый банковский продукт или сервис, то, вероятно, его звонок связан с тем, что необходимо дополнительно объяснить, как им пользоваться и рассказать подробнее о параметрах. В медицинском секторе – если у пациента запись к врачу, значит звонок, возможно, связан с уточнением кабинета, переносом приема, отменой и проч. В ритейле, если покупатель приобрел продукт или услугу, вероятно, его звонок связан с доставкой, необходимостью получить инструкции или оставить отзыв.
Говоря о разных отраслях, следует отметить, что для каждой из них необходимо свое решение ИИ, учитывающее специфику этой отрасли. Это повысит доверие, так как легче, быстрее, точнее и компетентнее будут решаться запросы клиентов. При выборе поставщика надо смотреть насколько его решения хорошо работают в требуемой вам отрасли, какой есть опыт. Кроме того, специализированное решение облегчит работу заказчикам, возможно, оптимизирует стоимость и сроки внедрения, поможет избежать ошибок, о которых я говорила выше.
У нас есть пример, когда в период пандемии, в течение 46 часов с момента поступления задачи, мы внедрили виртуального ассистента в крупном российском регионе для формирования пропусков для авто. Он снял пиковую нагрузку с регионального контакт-центра и обеспечил простое и быстрое получение пропусков без очередей и недовольства. Робот обрабатывал до 300 вызовов одновременно и автоматически выдавал более 10 000 пропусков в день. При этом голосовой бот собирал около 20 видов сведений от каждого звонящего, включая личные данные и обстоятельства обращения. Такое успешное внедрение стало возможным только благодаря тому, что у нас на тот момент уже был опыт внедрения подобных решений для госсектора и робот, уже обученный по нужной тематике.
Подытожим
Итак, с высокой долей вероятности вы сможете завоевать доверие пользователей к системе ИИ если будете следовать перечисленным требованиям:
-
Сервис ИИ должен реально помогать пользователям, представлять для них ценность.
-
Компания должна обладать необходимым опытом и компетенциями для правильного и успешного внедрения, и, конечно, использовать решение на современных технологиях.
-
Решение ИИ должно быть специализировано под требуемую отрасль, учитывать ее особенности.
-
ИИ-система должна постоянно развиваться и совершенствоваться, следуя за меняющейся реальностью и запросами/потребностями клиентов.
Опубликовано 02.02.2023
