AI в Дії:
Кейси та Сфери Застосування в Бізнесі.
Не про майбутнє, а про зараз
Ще донедавна AI здавався технологією з майбутнього. Та вже сьогодні AI-агенти допомагають оптимізувати процеси в компаніях — від обробки запитів клієнтів до перевірки договорів і автоматичного планування зустрічей. І найголовніше — такі агенти вже не потребують мільйонних інвестицій. Вони можуть працювати на базі доступних рішень або кастомізованих моделей, адаптованих під ваші конкретні бізнес-завдання.
Тож давайте розглянемо практичні кейси впровадження AI-агентів у різні сфери діяльності компаній. Найчастіше практичне застосування для AI помічників знаходиться у відділах:
– продажів,
– підтримки (акаунтінг),
– проєктному,
– HR,
– маркетингу та контент-відділи,
– юридичному,
– фінансовому (бухгалтерському)
Отже давайте розглядати конкретні кейси та історії в перших 4х відділах.
AI агенти для відділу продажів.
Тут AI-агенти зарекомендувала себе як помічники для оптимізації рутинних задач менеджерів та керівників відділу (або спеціалістів з контролю якості ведення клієнтів):
Аналіз телефонних дзвінків:
AI-агенти можуть автоматично транскрибувати розмови менеджерів з клієнтами, аналізувати їх на відповідність скриптам продажів, технікам, цілям дзвінка.
Найчастіше, це ланцюжок агентів, кожен з яких виконує свою маленьку задачу: один транскрибує, інший форматує діалог, третій оцінює за скриптом, четвертий – за досягненням мети, п’ятий – виділяє ключову інформацію про клієнта для CRM.
І тут вже можна оцінювати всі дзвінки або ж якщо витрачати багато на токени не хочеться, то обирати в пріоритеті для оцінки дзвінки менеджерів з низькими балами отриманими за попередні оцінки. Менеджерів з високими балами оцінювати менше, поки вони не отримають низький бал)
Кваліфікація та пріорітезація лідів:
AI може аналізувати вхідні запити або інформацію про потенційних клієнтів для визначення їхньої “теплоти” та відповідності профілю ідеального клієнта, та створювати задачі на менеджерів для першочергової обробки таких лідів або ж перевіряти, чи не були вони загублені в щоденній рутині.
AI агенти для відділу клієнтської підтримки.
Найчастіше саме тут є багато однакових питань та рутинних задач, через які важко масштабувати компанію. Бо відповіді на питання, що повторюються та одні й ті ж самі дії вимагають ретельності і багато часу.
Формування бази знань:
Це може бути окремий AI-агент, або ж частинка зв’язки з кількох ботів які працюють разом. Перебуваючи в чатах з клієнтами як один з учасників агент збирає інформацію з живої переписки менеджерів з клієнтами. ЙОго задача – ідентифікувати питання від клієнта, співставити із відповіддю менеджера та внести інформацію в базу знань. Додатково варто перевіряти інформацію спеціалістами і давати коригування агенту, але через деякий час він вже буде самостійно формувати необхідну базу. І він так може працювати постійно додаючи нову інформацію та оновлюючи існуючі моменти.
Агент “першого рівня підтримки:
Логічно, що після збору бази, або ж навчання на наявній, агент починає підхоплювати діалоги. Він приймає вхідний запит, аналізує його, шукає відповідь у базі знань або автоматично передає його відповідальному фахівцю або ж відповідає сам маючи інформацію.
Залежно від того, де надійшов запит — у загальному чаті або в особистих повідомленнях — агент вмикає різні сценарії: в одному випадку відповідає самостійно, в іншому — тегає потрібного менеджера.
Приклада – компанія, що займається дистрибуцією в FMCG-сегменті
Компанії працює з байєрами та дистриб’юторами. Кожен новий партнер дистриб’ютор потрапляє в окремий чат із менеджером. В який він далі додає своїх агентів, які починають ставити запитання стосовно продукції та сервісу.
Виникає проблема: одні й ті самі питання повторюються у десятках чатів, що займає купу часу менеджерів і не дає можливості ефективно масштабуватися.
Ai-агент в даному випадку: збирає всі запитання та звіряючи їх із базою знань, надає відповіді агентам. Тим самим він розвантажує менеджерів від рутини і дає можливість клієнтам отримати швидку точну відповідь, а компанії – масштабуватися.
AI агенти для проєктного відділу (відділ реалізації послуг).
Ці AI-агенти дозволяють проєктним відділам працювати швидше, точніше та більш прозоро — зменшуючи навантаження, підвищуючи якість комунікації з клієнтами та допомагаючи уникати помилок.
Як приклади наведемо таких агентів:
AI-агент-кваліфікатор запитів:
Його задача сидіти в чаті з клієнтом та реагувати на запитання від клієнта. Він може розуміти ролі кожного з представників компанії, які приймають участь в діалозі, і відповідно переадресовувати певні питання по проєкту на потрібних учасників з боку компанії (тегати їх).
Якщо наприклад, питання стосовно документів та рахунків, то буде тегати бухгалтера чи проджекта. А якщо стосовно виконаних робіт безпосередньо – то іншого відповідального.
Додатково:
Може аналізувати швидкість реакції команди та правильність відповідей і надавати керівнику цю інформацію за запитом
AI-агент-адміністратор проєктних чатів:
Його задача аналізувати саму переписку та звітувати про виконану роботу клієнтові.
– Маючи доступ до project системи, де відбувається трекінг задач, агент зможе відповідно ізе неї тягнути потрібну інформацію і з моджерацією або ж без – передавати її далі на клієнта.
– Також аналізуючи переписку він має підмічати моменти, які можна використовувати для додатковх продажів, та передавати цю інформацію на менеджера з продажів.
– Агент також може консолідувати всі питання клієнта — та на їх основі підготувати персоналізовані бонуси, які дійсно відповідають інтересам замовника, а не є формальними. Ці бонуси звісно потребують погодження з боку керівництва, але формування їх та обґрунтування явно будуть швидше.
– Може розпізнати, що було домовлено про зустріч, самостійно створити її в календарі, тегнути учасників і надіслати посилання на подію.
AI-агент-документатор змін:
Що робить фіксує хронологію змін по завданню: коли було створено, хто змінював, які параметри змінилися. Він може автоматично формувати ChangeLog у відповідному документі та відстежувати, коли завдання переходить на тестування чи інші етапи.
Як результат – у разі суперечок або затримок — є повна історія змін, яку легко перевірити і яка наочно видима для клієнта в тому числі.
AI-агент із контролю відповідності ТЗ:
Такий AI-агент повинен мати доступ до документа з технічним завданням (ТЗ). Його задача аналізувати питання та запроси клієнта стосовно змін, звіряти їх з ТЗ та визначати, чи входить воно в його рамки, чи це щось нове. Якщо запит виходить за межі — повідомляє команду: “Це нове завдання. Робимо?” Таким чином агент може сигналізувати спочатку команді, а потім і клієнту про зміну меж домовленостей.
AI агенти для відділу HR та онбордингу команди.
AI-агенти дозволяють HR-відділу працювати швидше, точніше, підвищують якість найму, навчання та адаптації нових співробітників без розширення команди.
Ось приклади задач, з якими вони можуть впоратись:
AI-агент зі скринінгу та відбору резюме:
Такого агента підключають до HR-порталів та надають максимально детально описану вакансію із уточненням стосовно того, на що варто звертати увагу. Далі агент:
– завантажує резюме кандидатів, які відгукнулись на вакансії.
– аналізує відповідність досвіду кандидата до вимог вакансії.
– визначає відсоток відповідності та передає на HR тих, хто потрапляє у потрібний відсоток відповідності.
Як результат – автоматизований первинний скринінг, що дозволяє скоротити час на відбір релевантних кандидатів
Додатково такий агент може виявляти слабкі місця в резюме кандидата та формувати перелік уточнюючих питань для HR-менеджера, які варто поставити під час співбесіди. Чим значно покращує якість інтерв’ю
AI-агент для онбордингу нових працівників:
В залежності від посади нового співробітника, знаючи функціональні обов’язки та внутрішню політику компанії, AI-агент може:
– Формувати індивідуальний план онбордингу для новенького.
– генерувати календар навчання та контрольних точок.
– сформулювати перелік перевірочних питань та завдань.
– нагадати відповідальним особам про контроль знань та завершення етапів.
– може вести онбординг а постійній основі, якщо в функціонал посади додаються нові блоки, або якщо посада та функціонал працівника змінюються з часом.
AI-агент для навчання та тестування персоналу:
Може допомогти швидко навчити та постійно моніторити і перевіряти знання персоналу будь якого відділу.
В даному прикладі AI-агенти можуть:
– створити навчальну програму.
– створити тести на її основі з логічними зв’язками між питаннями.
– фіксувати помилкові відповіді та на їх основі автоматично генерувати нові уточнюючі запитання (рекурсивний підхід).
В подальшому його роботу можна розширяти. Агент також вміє:
– Аналізувати найскладніші для співробітників теми та рекомендувати розширення навчального матеріалу.
– Зберігати історію відповідей для аналізу: хто робить помилки — співробітник чи сам підхід до навчання.
– Може бути інтегрованим із порталом, що зберігає навчальну базу й автоматично формувати додаткові матеріали.
Як результат персоналізоване навчання та постійне вдосконалення навчальної програми на основі реальних помилок та поведінки працівників.
Це лише частина прикладів. По суті, будь-яка функція чи процес, що базується на обробці інформації (текстової, звукової, візуальної), має чітку логіку і може бути розбитий на послідовність простих кроків, потенційно може бути автоматизована за допомогою AI-агентів.
В наступній статті ми розглянемо приклади для автоматизації інших відділів компанії.
