Практический пример использования ИИ для компаний

«ИИ — это, конечно, круто, но как, блин, его использовать в реальном бизнесе?» — этот вопрос я задаю себе регулярно.

Да, генерировать тексты и картинки для соцсетей — понятно. Писать код и подводить итоги встреч — тоже. Но когда дело доходит до реальных бизнес-задач возникает ступор.

Недавняя встреча с клиентом подсказала мне сценарий, в котором ChatGPT реально упрощает жизнь. И это не про чат-ботов, которые раздражают всех подряд. А про рутину, от которой можно избавиться без боли и сопротивления сотрудников.

Дальше расскажу, как мы встроили GPT в рабочий процесс компании и что из этого получилось.

Моя компания занимается внедрением CRM/BPM решений и вот буквально на днях мы столкнулись с задачей, где ИИ действительно оказался полезен.

Я сидел в офисе у потенциального клиента и обсуждал проблемы, которые они хотели решить с помощью BPM-системы.

Задача звучала примерно так:

Более того, партнеры могут отправлять заявки как с корпоративных почт, так и с личных почт сотрудников. И так как это просто почта, то текст заявки вообще никак не стандартизирован.

Перед нами встал вопрос: как отделить нормальные заявки от всего этого информационного шума?

Тут мне и пришла идея использовать ИИшку. Казалось бы, очевидное решение — ChatGPT. Но так как мы в России, сразу бы возникли вопросы с оплатой, легальностью, возможностью утечки персональных данных. В общем, много нюансов. Поэтому решили попробовать одну из российских GPT. Не буду называть какую, чтобы не выглядело рекламой)

Мы сформировал промт, который должен был определять, является ли письмо заявкой или нет, и начали тестирование. Промт был примерно такой: "Представь, что ты менеджер по продажам в туроператоре и тебе шлют клиенты запросы на расчет стоимости тура. Проанализируй текст письма и ответь, является ли это письмо заявкой. Ответить нужно да или нет. Вот текст: <здесь текст письма>".

Просто пересылали туда письма, поступающие на почту. Результат оказался фактически 100% точным. Даже при таком промте - ведь я не конкретизировал что, собственно, считать заявкой. В общем мы протестировали около десяти различных типов сообщений, чтобы покрыть максимальное количество сценариев — и AI справился на отлично.

Клиенту, сидящему прямо рядом со мной в момент тестирования, идея тоже понравилась: благодаря фильтрации заявок операторы первой линии смогут сосредоточиться на своей основной работе, а не тратить время на разбор бесполезных писем. Да, еще нужно будет реализовать интеграцию CRM компании с выбранным ими GPT, что бы процесс происходил в автоматическом режиме, но это уже просто технически понятная задача.

В итоге получилась прям рабочая история, в которой выгода от использования искусственного интеллекта очевидна и не притянута за уши.

Если вам зашло, то подпишитесь на мой тг-канал. Там мы обсуждаем инновации и решения для бизнеса человеческим языком.