Я перестал смотреть на бизнес через призму отделов, профессий и процессов.
Когда ко мне приходит новая компания, я больше не думаю: «это логистика», «это производство», «это маркетинг» или «это строительство». Я пытаюсь посмотреть на неё немного с другой стороны и понять, какие действия сотрудники компании повторяют изо дня в день, независимо от того, как называется их должность и в какой отрасли работает бизнес.
И в какой-то момент я заметил довольно интересную вещь: служба поддержки, сметчик, юрист, маркетолог или менеджер по продажам могут заниматься совершенно разной работой, но значительная часть этой работы устроена одинаково. Человек получает информацию, пытается понять её смысл, классифицирует, сопоставляет с тем, что уже знает, собирает первый осмысленный результат и передаёт его дальше - человеку, который должен принять решение или сделать следующий шаг.
Для AI не так важно, что именно находится в этом процессе: обращение клиента, коммерческое предложение, смета, договор или письмо. Он не видит отрасль и должность. Он видит последовательность действий, и именно поэтому сегодня мне становится всё интереснее смотреть на компании не через профессии, а через повторяющиеся мыслительные операции.
Покажу на двух проектах, которые на первый взгляд вообще не имеют ничего общего.
Международная IT-компания
Разрабатывает программное обеспечение для грузовых перевозок и работает в девяти странах. Каждую неделю в службу поддержки приходило около 250 обращений на английском, турецком и арабском языках. Кто-то из сотрудников отдела продаж в свободное время переводил сообщения, пытался понять, о чём идёт речь, вручную распределял обращения между подразделениями и надеялся, что ничего не потеряется.
Часть обращений действительно терялась. В том числе запросы на партнёрство.
Если убрать из этой истории IT, грузовые перевозки, три языка и девять стран, останется очень простой процесс: получить информацию → понять смысл → классифицировать → передать дальше.
Мы передали этот участок AI. Теперь система сама переводит обращения на единый язык, определяет тему, присваивает категории, маркирует сообщения и отправляет их в CRM нужному подразделению. Всё, в чём она не уверена, остаётся человеку на проверку - специалист просматривает такие случаи раз в неделю.
В результате компания получила не только экономию почти тысячи часов работы в месяц. Она перестала терять обращения, которые раньше просто растворялись в общем потоке, в том числе одиннадцать запросов на партнёрство, которые могли вообще не дойти до нужного человека.
Второй проект из совершенно другой отрасли.
PR-стратег яхт-клуба готовил около тридцати коммерческих предложений каждый месяц, и каждое предложение занимало два-три дня работы. Казалось бы, что может быть дальше от службы поддержки международной IT-компании?
Но если убрать слова «яхты» и «коммерческое предложение», мы снова увидим примерно тот же паттерн.
Человек получает информацию о проекте, вспоминает похожие кейсы, достаёт из памяти подходящую структуру, начинает собирать документ, редактирует его, возвращается к отдельным формулировкам, добавляет детали и в конце концов получает первый вариант, который можно показать клиенту.
Мы загрузили в систему лучшие коммерческие предложения специалиста, его стиль, описания мероприятий и информацию о прошлых проектах. AI получил контекст, на основании которого клиент сам обычно принимал решения и собирал документы.
В результате AI перестал писать «как нейросеть» и начал писать значительно ближе к тому, как писал сам специалист. Теперь полноценный первый вариант предложения появляется примерно за двадцать минут вместо двух-трёх дней.
При этом человек никуда не исчез.
Он просто перестал тратить большую часть времени на борьбу с «чистым листом» и сборку первого варианта. Теперь его работа начинается там, где действительно нужны его опыт и ответственность: уточнить детали, усилить аргументы, выбрать лучший вариант и принять решение.
Итак, перед нами две совершенно разные компании, разные отрасли, разные специалисты и совершенно разные документы.
Но в обоих случаях AI забирает одну и ту же часть работы: человек получает большой объём информации, должен разобраться в ней, привести её к понятной структуре, собрать первый результат и передать его дальше.
Чем больше я смотрю на разные компании, тем чаще вижу этот паттерн. Любой бизнес - это десятки людей, которые каждый день читают, сравнивают, классифицируют, ищут информацию, проверяют документы, собирают первые версии, формулируют ответы и передают результаты следующим участникам процесса.
Мы настолько привыкли называть это «работой человека», что перестали замечать: значительная часть этой работы представляет собой повторяющиеся мыслительные операции. И именно они сегодня становятся одной из самых интересных точек применения AI.
Поэтому я всё реже спрашиваю у клиента: «Что у вас можно автоматизировать?»
Мне гораздо интереснее другой вопрос:
«Какие мыслительные операции ваши сотрудники повторяют сотни раз в неделю?»
Ответ на него обычно гораздо быстрее показывает, где в компании действительно есть потенциал для AI.
Причём необязательно пытаться автоматизировать профессию целиком или строить сложную систему вокруг целого отдела. Иногда достаточно забрать у человека одну повторяющуюся операцию, потом вторую, потом третью - и постепенно меняется уже не отдельная задача, а сам способ работы.
Поэтому я всё больше склоняюсь к тому, что AI следует внедрять не вокруг профессий и даже не вокруг отраслей.
Его нужно внедрять вокруг повторяющегося мышления.
Когда начинаешь видеть повторяющиеся паттерны, практически любой бизнес становится гораздо понятнее с точки зрения того, что именно в нём можно передать AI, а что пока лучше оставить человеку.
Аскер Аскеров
ИИ-исследователь и архитектор AI-решений для бэк-офиса
