Пришел как-то один из руководителей в КЦ к CPO (мне) и говорит: Юля, совсем скоро высокий сезон и нас засыпет email'ами. Давай ИИ внедрим, чтобы он правильно письма маршрутизировал, ответы формировал. Только есть еще особенность, клиенты часто вложения присылают в виде сканов, вот и их надо обработать.
Посмотрела я на масштаб работы (классификация, NER, интеграции)... Если закрывать все "хотелки", то к следующему высокому сезону успеем 😊, но надо успеть к текущему 😈
Что сделали:
1. Проанализировали Структуру обращений (писем) в высокий сезон. Выделили топовые тематики, которые "скакнут".
2. По топовым тематикам посмотрели сами обращения (ручками и глазками, даже без ML инженеров), поняли, что там всегда есть определённый набор слов, по которым очень хорошо тематика определяется, можно делать справочник, чтобы выделить тематики.
3. Пошли изучили процесс, выявили группы ответов, почитали инструкции... и мягко говоря обалдели.
В компании был разработан сервис самообслуживания. Операторы должны были давать ссылку на сервис самообслуживания + инструкцию, но не делали этого.
4. Пошли уточнять, а почему не делают. И выяснилось, что когда-то кого-то оштрафовали по ошибке и операторы не перешли на новый процесс.
Поэтому устроили всем участникам очную ставку и договорились об изменении процесса.
5. Изменили процесс: дали вручную составленный справочник для определения тематики и подготовили текст авто сообщения для клиента. Всё легко настраивалось в системе отложенных обращений (service desk) быстро и без ИИ.
Нагрузку снизили прилично, более 50% по тематикам "высокого сезона".
И вот дальше можно было обсуждать внедрение ИИ в процесс, но нашли другие более жирные задачи.
При этом я знаю похожие кейсы, где всё же менеджеры шли и внедряли ИИ, долго и упорно, т.к. это же их зона ответственности...
Выводы: для внедрения ИИ очень важна продуктовая функция и качественный бизнес-анализ. Продакт ИИ должен видеть, где НЕ нужен ИИ! И желательно конечно команду за решения задач без ИИ хотя бы хвалить и заносить в копилку побед 🤩