Два года подряд драйвером роста рынка диалогового ИИ в России было развитие генеративного ИИ, существенное повышение качества речевой аналитики и эффективности чат-ботов и голосовых помощников. Наличие голосовых ассистентов стало конкурентным преимуществом для компаний, особенно в B2C-сегменте — качественное и оперативное решение задач клиентов положительно влияло на их лояльность, а автоматизация рутинных диалогов позволяла высвободить ресурсы сотрудников для других задач. Перспективы у технологии были радужными, тем более, что ИИ постепенно научился «оживлять» диалоги, делать их более гибкими и менее шаблонными.
Однако в начале апреля компания Superjob провела исследование об автоответчиках на основе искусственного интеллекта и выяснила, что общее отношение к роботизированным ассистентам можно назвать негативным. Согласно представленным данным (в опросе приняли участие 1000 компаний из всех регионов России), 61% опрошенных сразу же просят переключить на оператора, 17% положат трубку сразу, как поймут, что с ними говорит не человек. И только 15% опрошенных готовы пообщаться с роботом.
Директор по развитию технологий и искусственного интеллекта GS Labs Ярослав Якимов высказал своё мнение о результатах исследования, а также рассказал «Телеспутнику» о причинах недовольства роботизированными помощниками и о том, сколько задач на самом деле может решить ИИ-ассистент, а сколько все же останется на долю человека:
- У исследования Superjob есть определенная специфика — аналитики исследовали раздраженность от ИИ-секретарей в B2B-сегменте. По сравнению с B2C, в котором есть привычные автоматизированные контакт-центры, в бизнесе люди действительно менее терпимы к ИИ-ответам. Дело в том, что в B2B-сегменте по телефону решаются нестандартные вопросы, а большинство ИИ-ассистентов плохо понимают сложные формулировки и проблемы. Людей также смущает роботизированный голос и неспособность уловить эмоциональный контекст. С развитием технологии ошибок объективно становится меньше, но ожидания пользователей растут быстрее возможностей моделей, и в итоге субъективный уровень недовольства держится примерно на одном уровне. Правда, если раньше клиентов раздражали очевидные сбои распознавания, то сейчас — отсутствие эмпатии и неспособность к импровизации.
Некоторые компании заявляют о том, что ИИ можно доверить решение до 97% рутинных задач, связанных с коммуникацией с клиентами, но я думаю, что эта цифра скорее маркетинговая. В реальности ИИ закрывает порядка 80% типовых сценариев, и чаще всего там, где нет прямого контакта с клиентом. Это могут быть генерации персональных писем, презентаций, коммерческих предложений или договоров. Сюда же можно отнести аналитику, генерацию идей и внутренние задачи компании. Оставшиеся 20% — это как раз про личное общение, сложные кейсы и конфликтные ситуации. Если правильно распределить зоны ответственности, то можно освободить время сотрудников как раз на те 20%, за которые клиент чаще всего и ценит сервис.
Повлияет ли на голосовых ассистентов меняющееся законодательство в отношении ИИ? Резкого оттока обращений не будет. Законопроект, который еще только обсуждается, в текущей редакции обязывает маркировать синтезированный контент, включая голос, и вводит риск-ориентированный подход к регулированию. Для пользователей это прежде всего прозрачность, а для бизнеса будет стимулом повышать качество ИИ и выстраивать гибридные сценарии «бот + оператор». Клиенты, которых устраивает скорость и точность ассистента, продолжат им пользоваться, зная его природу. Те, кого он раздражал и раньше, получат формальный повод требовать человека. Но это уже скорее будет следствием качества конкретного продукта, а не всей технологии в целом.
