Искусственный интеллект и автоматизация: почему не стоит бояться восстания машин
В Sidorin Lab (SL) мы экономим время, бюджет и снижаем нагрузку на персонал благодаря ИИ-автоматизации. Качество работы при этом становится только лучше, а эксперты вовлечены в более сложные и интересные процессы. Это можно сделать не только в диджитале, как — расскажу на примере нашего агентства.
За последние недели я уже дважды затрагивала тему искусственного интеллекта — сначала в беседе с основателем SL Димой Сидориным, затем в статье про тренды управления репутацией на 2025 год. Теперь заглянем на внутреннюю кухню нашего агентства, где мы уже год успешно автоматизируем процессы с помощью ИИ и советуем всем делать так же.
Зачем мы вообще решили автоматизировать процессы
Если коротко: чтобы снизить издержки и зависимость от постоянного поиска сотрудников.
Если подробнее: наше агентство растет, последние три года мы наблюдаем стабильные +30% к выручке. Количество сотрудников растет соответственно, как и потребность в расширении команды, и все это на фоне увеличения зарплат в отрасли и острого дефицита кадров.
Мы провели аудит внутри компании и выявили:
- самые трудозатратные направления;
- где задействовано больше всего сотрудников;
- где есть риск нехватки ресурсов.
На основе данных провели оптимизацию. Выяснили, какие рутинные процессы занимали у сотрудников больше всего человеко-часов — например, ежедневное заполнение отчетов. Определили, какие из этих процессов можно автоматизировать без потери качества, и передали их ИИ.
Сразу уменьшился риск человеческого фактора вроде ошибок или замылившегося взгляда. Сотрудники теперь занимаются модерацией, проверяют и уточняют уже подготовленную информацию. Команда работает быстрее, выполняет больше интересных задач. Освободились ресурсы для персонализированных процессов, которые нельзя автоматизировать полностью, например клиентский сервис и продажи.
Автоматизация процессов через ИИ нужна большинству бизнесов и не только в диджитале.
Внедрение ИИ поможет:
1) оставаться конкурентоспособными;
2) удерживать расходы и эффективность на нужных уровнях.
Какие именно процессы мы автоматизируем с помощью ИИ
Внутри агентства SL пока выделю три.
1. Аналитические задачи
Аналитика — базовый инструмент в ORM. Мы автоматизируем сбор и обработку данных в интернете, чтобы быстрее собрать картину и понять, какой шаг будет следующим. ИИ не просто ускоряет принятие решений, но и делает их точнее.
Например, нейросети могут:
собирать общий информационный фон клиента;
анализировать конкурентов;
парсить данные с различных каналов коммуникаций;
предсказывать поведение пользователей.
Далее дам слово нашему аналитику Жене Рыбаковой. Она поделится инсайтами о работе с ИИ в своем отделе.
«Я каждый день использую ChatGPT для создания семантического ядра. Прописала для бота правила, которые со временем совершенствую.
Как это работает: когда нужно изучить определенную тему, требуется подобрать как можно больше ключевых запросов. И часто не хватает идей: определенные термины просто не приходят в голову. Тут и помогает ChatGPT. На основе моего промпта он собирает все возможные вариации тематических запросов, включая написанные с ошибками, на русском, английском и других языках.
Пример такого промпта: “Составь на русском и английском языках список ключевых запросов по теме childfree и смежным темам. Подбери также запросы с распространенными грамматическими ошибками”.
Когда проект нетипичный, например исследование, где требуется глубокий анализ, а не классические теги, я могу использовать ChatGPT для брейншторма. Еще он помогает с визуалом — подскажет, какой тип диаграммы лучше использовать, чтобы показать определенные данные.
Глубокую аналитику данных мы все же делаем через Brand Analytics, а не через ИИ, но я уже пробовала делать описательные выводы с помощью ChatGPT. Он хорошо справляется с поверхностными анализами: даешь ему диаграмму с распределением тегов, а он выявляет самые популярные и наименее популярные теги».
Кейс: как мы внедрили ИИ в медиааналитику
Мы провели исследование «Чего хотят беременные женщины?» и заняли II место в конкурсе «Хрустальный шар 2024» в номинации «Продвижение и инфлюенс-маркетинг». Для исследования активно использовали искусственный интеллект и вкратце об этом расскажем.
Цель: исследование аудитории беременных (I–III триместры) через анализ форумов и соцсетей для создания эффективного инфлюенс-маркетинга и рекламных месседжей.
Задачи:
Классифицировать обсуждаемые темы, страхи и переживания.
Определить популярные форумы и группы.
Составить портреты аудитории по триместрам.
Подобрать микроинфлюенсеров для продвижения.
Разработать рекламные месседжи на основе данных анализа.
Инструменты: ChatGPT, Brand Analytics, Excel, Яндекс Вордстат
Период: 28 июня — 27 августа 2024 года
С чем работали: собрали 17 436 релевантных сообщений от 10 697 уникальных авторов об опыте беременности.
Какие из задач помог решить ИИ
Составил портрет аудитории — конкретно, медиаактивной женщины на первом триместре беременности. Мы собрали в Excel темы, которые обсуждает ЦА, и отдали таблицу ИИ.
Что сделал алгоритм:
прочел таблицу, где мы собрали страхи и переживания, которые обсуждают женщины на первом триместре — вопросы здоровья, психоэмоционального состояния, лайфстайла, отношений;
учел возраст, стиль жизни, географию.
Также протестировали с ИИ другой сценарий. Показали алгоритму запросы из Вордстат: например, что женщины ищут в поисковике про беременность и какие продукты в связи с этим упоминают. Затем попросили алгоритм придумать рекламные месседжи вроде слоганов для брендов еды, аксессуаров, одежды, БАДов из соответствующих продуктовых категорий. Получилось прилично.
2. Задачи по контент-маркетингу
А именно:
- Тексты — статьи и посты. Ни в коем случае не генерируем их с нуля, но используем нейросети как ассистентов редактора. ИИ помогает собирать фактуру, создавать планы и даже набрасывать сценарии, но дальше подключаются копирайтеры, редакторы и создают итоговый текст.
- Переводы на русский и с русского. Сейчас SL вышел на рынок Центральной Азии, где часто нужен перевод на локальные языки — например, в Казахстане. Искусственный интеллект отлично справляется с аутентичными переводами, учитывает специфические термины, идиомы. Естественно, финальный текст тоже проверяет редактор.
«Нейросети используем для генерации идей и борьбы с белым листом. Отмечу два чат-бота:
1. ChatGPT. Заменяет сессию мозгового штурма, неплохо набрасывает структуры статей, помогает собирать базовую фактуру и статистику, найти исследования.
2. Claude. Прилично пишет черновики и заготовки. Креативен, что особенно полезно для коротких форматов типа постов в Телеграме.
Все сгенерированные результаты, конечно, фактчекаем. За человеком все равно остается самая творческая и интересная часть работы».
3. Реагирование
Тренд этого направления — персонализация. Люди устали от обезличенных ответов вроде «приносим извинения» или «обратитесь позже».
Бороться с шаблонами нам помогает ИИ Сервис SL, разработка агентства, которая работает по такому алгоритму:
Загружаем в систему информацию о типичных запросах и проблемах клиентов, сами прорабатываем карты реакций.
ИИ Сервис предлагает варианты ответов.
Специалисты проверяют, соответствуют ли эти ответы политике компании и правильно ли передают смысл, и берут в работу. Так растут и скорость, и качество обратной связи с аудиторией.
Этика и безопасность в работе с ИИ
Нейросети — это прекрасно, но есть и «но», о которых нужно помнить.
1. Обработка и безопасность данных. Данные, которые пользователи предоставляют популярным нейросетям вроде GPT, отправляются на сервера за рубежом. А теперь представим, что речь идет о данных крупных российских компаний. Пересылка такой информации за границу — не просто риск для отдельной организации, а потенциальный вопрос суверенитета и безопасности национального масштаба.
2. Конфиденциальность. Здесь примерно в том же ключе — когда используешь ИИ, не знаешь до конца, где и как обрабатываются эти данные, кто может получить к ним доступ и что с ними будет дальше.
Внутри агентства мы помним, что большинство наших клиентов работают в условиях строгой конфиденциальности, поэтому соблюдаем превентивные меры относительно возможной утечки персональных данных, когда работаем с ИИ. Никогда не передаем нейросетям закрытую информацию.
3. Манипуляция данными и дискриминация. ИИ может использовать некорректные и предвзятые данные и выдавать соответствующий результат. Приведу два кейса.
- В 2018 году Amazon внедрил ИИ в рекрутинг. Система начала отдавать предпочтение кандидатам мужского пола. Причина — исторические данные компании, на которых она обучалась, сами по себе содержали перекос в сторону мужчин.
В 2019 году UnitedHealthcare, крупнейшая компания в области медицинского страхования США, разработала ИИ-алгоритм для одобрения страховых случаев. Но оказалось, что система принимала решения не по состоянию здоровья пациентов, а по их истории платежей за медуслуги. Результат — ИИ стал отдавать приоритет более обеспеченному белому населению, а чернокожие и малоимущие пациенты были дискриминированы.
В 2021 году крупные российские компании, включая Сбер и Ozon, подписали кодекс этики использования искусственного интеллекта. В нем прописаны важные принципы: недопущение дискриминации, защита персональных данных и другие аспекты. Кодекс — отличный ориентир для ответственного использования нейросетей, и мы опираемся на него в работе.
Что остается за человеком
Искусственный интеллект в нашем агентстве — помощник, а не замена людям. Это наша принципиальная позиция. Мы доверяем системе рутинные задачи, но ключевые аспекты работы планируют и контролируют специалисты, особенно управленческие процессы. Мы не передаем такие задачи ИИ, поскольку это может негативно повлиять на качество нашего продукта и сервиса.
Я абсолютно уверена: ИИ не заменит людей, его не нужно бояться. Он — палочка-выручалочка, которая удерживает расходы на определенном уровне. Учитесь этой палочкой управлять.
Еще больше интересного про агентство SL, управление репутацией и диджитал в Нельзяграме и Тенчате.
Хорошо что написали про этику и главенствующую роль людей, это важно. А то есть ощущение что сейчас многие бездумно делают всё через нейронки..
Полностью согласна с тем что ии - помощник, а не замена!
А у вас в компании есть кто-то, кто отвечает за составление промптов? Интересно, как это работает в бизнесе, потому что без нормального промпта тот же gpt иногда сомнительные вещи выдаёт
Да, есть человек, пока один, в следующем году будет больше + обучили ряд ребят в разных отделах, чтобы хотя бы по 1 человеку в отделе знающему было