30 мая 2023 г.
Искусственный интеллект (ИИ) в виде генеративных языковых моделей — таких как ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Bard и целого ряда других, включая не только доступные в облаке, но и развёртываемые на стороне клиента локально — завоёвывает всё более широкую популярность; как среди частных пользователей, так и у коммерческих заказчиков. Уже появилось первое эмпирическое исследование, позволяющее оценить, насколько обосновано внедрение генеративного ИИ в деловую практику — причём сразу на уровне компании из списка Fortune 500. Вывод прост: внедрять ИИ весьма выгодно, — если только не экономить при этом на квалифицированном персонале.
Как техподдержка в колесе
Ещё в 2017 г. Эрик Бринйолфссон (Erik Brynjolfsson), один из ведущих экономистов Стэнфордского университета и известный технооптимист, опубликовал в издании Science обзор тех областей труда и знания, в которых ИИ в обозримой перспективе сможет начать оказывать человеку существенную помощь. Прошло совсем немного времени, — и вот уже в Бринйолфссон с коллегами обнародовал результаты обстоятельного академического исследования того, как именно чат-бот на базе генеративной языковой модели сокращает издержки достаточно крупного американского бизнеса, входящего в список Fortune 500 (название компании в работе не конкретизировано).
В компании для усиления службы поддержки был — ещё несколько лет назад — внедрён чат-бот на основе ранней модели ChatGPT; той самой, более свежую версию которой её разработчик, OpenAI, за последние примерно полгода активно популяризовал, предоставив к ней (условно свободный) доступ всем желающим через веб-интерфейс. Общий итог исследования таков: продуктивность подразделения повысилась. Сотрудники службы поддержки смогли выполнять больше задач за меньшее время, при этом удовлетворённость клиентов после общения со службой объективно росла. Правда, есть нюанс: чем выше квалификация каждого отдельного работника, тем в меньшей степени оказался способен улучшить его производительность искусственный интеллект.
Важно, что изученная Бринйолфссоном с коллегами компания обслуживает не частных лиц, а корпоративных заказчиков, предоставляя тем ПО для управления различными сферами бизнеса — от организации документооборота до налаживания логистических маршрутов. Сессии коммуникаций с клиентами проводятся не по телефону, а через текстовый мессенджер: это позволяет возвращаться к уже проведённым беседам по мере необходимости и исключает неверное толкование выданных специалистом рекомендаций.
Одна сессия длится в среднем около 40 минут: понятно, что на стороне клиента в ИТ-отделе тоже сидят специалисты, и если уж те решают обратиться к поставщику программной платформы за консультацией, значит, ответ на возникшие у них вопросы вряд ли будет лежать на поверхности. Работа консультантов подразумевает высокую ответственность и сопряжена с немалым стрессом, — неудивительно, что, по оценке McKinsey, до 60% сотрудников на такой позиции увольняются в течение первого года. И это само по себе представляет для компании, в которой проводилось исследование, серьёзную проблему: приходится непрерывно подбирать уходящим смену, тренировать её, обучать — и так без конца.
Входит робот; аплодисменты
После внедрения ChatGPT-подобного бота на «Рабочем столе» сотрудников службы поддержки появилось, наряду с привычным окном клиентского чата, ещё одно — для взаимодействия с умным ботом. Выяснилось, что если работник имеет возможность переадресовать генеративной языковой модели (предварительно обученной, разумеется, на специфических для данной компании материалах) самые каверзные вопросы клиентов, это не только снимает с него значительное давление стресса, — но ещё и заметно повышает уровень пользовательской удовлетворённости.
Дело в том, что генеративной модели скармливали в процессе обучения не одни лишь талмуды с описанием особенностей и функциональности продаваемого компанией ПО, но и накопленные к моменту её запуска протоколы взаимодействия с клиентами. И, поскольку по завершении каждой сессии клиенты оценивали качество коммуникации с техподдержкой (от одной до пяти звёзд; да, классика), то ИИ усвоил не только то, какие ответы правильные, но и то, каким образом их подавать — чтобы заслужить максимальное одобрение: «Мне искренне жаль, что Вас настолько расстроило сообщение об „Ошибке 504“! Не беспокойтесь, пожалуйста: всё, что потребуется сделать для исправления, — это перезапустить компьютер, после чего нажать Ctrl+Alt+Shift. Прекрасного Вам дня!»
На основании анализа более 5 тыс. сессий коммуникации между клиентами, с одной стороны, и сотрудниками техподдержки, действующими по старинке либо в сотрудничестве с ботом, с другой, Бринйолфссон с коллегами сделали математически обоснованный вывод: в среднем продуктивность подразделения повышается при участии ИИ на 14% относительно прежнего, чисто человеческого, уровня. Вроде бы немного — но не стоит забывать: снижение уровня стресса ведёт к продлению пребывания сотрудников на своих местах, что само по себе ощутимо снижает затраты нанимателя. Вдобавок, рост клиентской удовлетворённости косвенно способствует и новым покупкам, и расширению прежних контрактов, — так что выгода от внедрения подлинно умных чат-ботов оказывается для заказчика весьма ощутимой.
Выяснилось, что регулярное обращение к ИИ по всем вопросам, вызывающим сомнения, позволяет сотрудникам техподдержки с двухмесячным опытом (по сути, вчерашним стажёрам) уверенно решать вопросы на уровне своих коллег, работающих на этом месте по полгода и более. И поскольку в процессе переноса реплик бота в клиентский чат сотрудники непрерывно имеют дело с заведомо корректными ответами, процесс их собственного обучения идёт быстрее: и в плане чисто технических знаний, и в части того, какие формулировки подбирать и как строить разговор, чтобы не давать повода раздражаться даже самому проблемному клиенту.
Интересный вывод исследователи делают в финале своей статьи: наибольшее преимущество от внедрения ИИ на рабочем месте получают малоквалифицированные сотрудники — которые благодаря поддержке бота имеют возможность, по сути, напрямую обращаться к опыту своих куда более умудрённых коллег, систематизированному и упорядоченному искусственным интеллектом. Специалисты же высокой квалификации если и повышают свою производительность в ходже взаимодействия с ИИ, то лишь на единицы процентов — и реально он им помогает лишь в решении наиболее рутинных задач.
Умный чат-бот, предупреждают эксперты, не панацея: он не получает волшебным образом глубочайшие познания в той или иной отрасли, — он лишь эффективно извлекает нужную информацию из накопленного людьми её массива. При этом чем квалифицированнее тот или иной специалист, тем солиднее его вклад в обрабатываемый ИИ массив данных — но и тем меньше позитивный эффект получает он сам от взаимодействия с этим самым ИИ по рабочим вопросам.
Иными словами, бизнесу, сделавшему ставку на умных ботов, ещё нужнее статут высококвалифицированные специалисты — поскольку в их отсутствие генеративная модель не получит необходимого объёма высококачественных данных для обработки, и тем самым средний уровень выдаваемых ею подсказок понизится. Да, искусственный интеллект повышает удовлетворённость клиентов и снижает издержки, — но только для тех работодателей, что искренне заботятся о сохранении своих лучших кадров.
Источник: Максим Белоус, IT Channel News