Согласно исследованию McKinsey, несмотря на годы активной цифровизации, организации получают менее 33% ожидаемой выгоды от инвестиций в технологии. Эксперты связывают это с тем, что большинство крупных корпораций сначала внедряют технические решения и только потом пытаются адаптировать их под нужды пользователей. В результате возникают разрозненные сервисы и неудачные стратегии трансформации.
Организации, демонстрирующие выдающиеся результаты в области искусственного интеллекта, меняют подход. Они внедряют концепцию «проектирования от клиента» (customer-back engineering), при которой трансформация начинается с глубокого понимания проблем и ожиданий потребителя, а технологические решения выстраиваются в обратном порядке.
Роль инженеров в клиентском опыте
В обзоре отмечается, что инженеры по своей природе являются специалистами по решению сложных задач. Когда технические команды напрямую узнают о трудностях пользователей, они находят более эффективные способы применения данных и систем. Ашиш Агравал, вице-президент по технологиям Capital One, подчеркивает, что сближение разработчиков с конечными потребителями создает эффект мультипликатора: инженеры смотрят на проблему под иным углом, чем отделы продаж или продуктовые менеджеры.
Для формирования культуры, ориентированной на клиента, в современных технологических компаниях внедряются регулярные практики взаимодействия:
- Сессии «цифровой эмпатии» для наблюдения за тем, как пользователи взаимодействуют с интерфейсом и где сталкиваются с трудностями.
- Временная работа инженеров в службе поддержки для глубокого понимания повседневных запросов.
- Совместные выезды или звонки с отделами продаж и сопровождения клиентов.
- Хакатоны, направленные на поиск решений для реальных, а не гипотетических проблем пользователей.
Возможности агентного ИИ
Развитие агентного ИИ (систем, способных действовать автономно для достижения поставленных целей) значительно ускорило цикл запуска продуктов. Инженеры получили возможность быстрее применять методы обработки данных для решения клиентских задач. Например, в сфере обслуживания клиентов ИИ способен мгновенно анализировать историю обращений и предоставлять оператору контекст запроса, а также задавать уточняющие вопросы, на поиск ответов в которых у человека ушло бы значительно больше времени.
В качестве примера успешного внедрения приводится сервис Chat Concierge. Это многоагентная система на базе ИИ, разработанная для покупателей автомобилей и дилеров. В рамках одного диалога помощник может сравнивать характеристики различных машин, помогать в выборе и сразу записывать клиента на тест-драйв. Система состоит из нескольких логических агентов, которые имитируют человеческое мышление, позволяя предоставлять информацию и совершать действия на основе запросов пользователя.
Новое мышление в эпоху искусственного интеллекта
Опрос MIT Technology Review Insights показал, что 70% руководителей уже в той или иной степени используют агентный ИИ в своей деятельности. Около половины респондентов отмечают высокую эффективность таких систем в выявлении мошенничества (56%), обеспечении безопасности (51%) и повышении качества клиентского обслуживания (41%).
Для успешной трансформации эксперты рекомендуют придерживаться нескольких ключевых правил:
- Переосмысление основной функции: ИИ должен решать значимые проблемы пользователей, а не внедряться ради следования трендам.
- Качественные данные как фундамент: чистый и унифицированный слой данных необходим для того, чтобы агентный ИИ мог воспринимать информацию, рассуждать и выполнять задачи до того, как пользователь попросит об этом.
- Перестройка рабочих процессов: агентные системы требуют строгого надзора и ответственного подхода к этике ИИ для формирования доверия пользователей.
- Кросс-функциональное взаимодействие: объединение специалистов по данным, инженеров, дизайнеров и продуктологов позволяет быстрее адаптироваться к изменениям.
В конечном итоге успех цифровой трансформации зависит от расширения полномочий инженерных команд. Когда подход «от клиента» становится естественной частью корпоративной культуры, компании получают возможность не просто обновлять существующие продукты, но и фундаментально менять пользовательский опыт.
