Идеальный помощник II

Мы пообщались с руководителем техотдела «ПиццаФабрики» Александром Егоровым о его первой разработке отдельного сервиса с помощью ИИ для ускорения решения обращений в отдел качества и сервиса.

— Александр, ты с помощью нейросети написал веб-сервис, который значительно облегчил работу сотрудникам отдела качества и сервиса, а также ускорил получение ответов для клиентов. Расскажи, с чего всё началось?

— Я увлёкся нейросетями с момента появления ChatGPT четвёртой версии. Сейчас он начал писать уже более-менее сносный код — достаточно простой, но рабочий.

Я подумал, что это можно применять в бизнесе. Первой ко мне обратилась руководитель отдела качества и сервиса Аня Корешкова. У неё был запрос на работу с отзывами: в отдел ежедневно приходят сотни отзывов, которые нужно сначала отсортировать, а затем оперативно проработать.

Она составила ТЗ, и я начал пробовать. Как раз в тот момент стал доступен Cursor AI — программа, которая сочетает в себе множество нейросетей и предлагает выбрать ту, которая лучше подходит под запрос.

С помощью Cursor я подготовил скелет программы и начал развивать её, добавляя новые функции. Выбрал Python, так как для меня там всё максимально просто и понятно.

Тут есть нюанс: с помощью нейросети можно писать код, и он будет достаточно хорош, если ты сам хотя бы немного понимаешь язык программирования, на котором пишет нейросеть по твоему запросу.

Например, возьмём Go. Я даже не знаю, как он выглядит, поэтому не стал бы писать с помощью нейросети на этом языке. А вот Python мне понятен, поэтому я решил на нём написать модуль для работы с отзывами.

Я понимаю код, паттерны, которые он использует, могу быстро найти ошибку. Но полностью доверять нейросети не стоит: пока она не заменит сеньоров. Нейросети иногда «чудит», и за ними нужен присмотр и корректура.

Если ты разбираешься в программировании, ИИ поможет ускорить работу. Без этого понимания он может наворотить проблем.

— При таком стремительном развитии нейросетей, куда денутся разработчики?

— Думаю, разработчики останутся, потому что сами нейросети пишут разработчики. Многие переквалифицируются и займутся более серьёзными задачами, с которыми нейросети не справляются. А небольшие проекты (условно, до десяти тысяч строк кода) в ближайшем будущем нейросеть сможет делать легко.

Я сделал сервис не как модуль в нашу Единую систему автоматизации (ЕСА), а как отдельное решение. Возможно, позже мы интегрируем его в ЕСА — тогда подключим разработчиков.

— В ЕСА уже есть субмодуль «Обращения клиентов». Зачем понадобился ещё один помощник?

— В отдел качества ежедневно поступает много обращений по разным вопросам. Сервис, который я написал с помощью Cursor, работает через API: забирает комментарий клиента, анализирует текст, выбирает категорию, сортирует обращения и отправляет краткую выдержку в рабочий чат в Telegram. Сотрудник сразу подключается для решения вопроса.

— Что ещё он умеет, кроме сортировки и уведомлений?

— Он также формирует сводки по схожим комментариям.

— Сколько времени заняла разработка?

— Не больше месяца. Я не профессиональный разработчик, мне это просто интересно, поэтому решил попробовать.

Крупные и высоконагруженные проекты нейросеть не потянет. Она обучается на коде разработчиков, и если код был плохого качества, то и результат будет некачественным.

Поэтому разработчики нужны — чтобы писать хороший, чистый код, на котором нейросеть сможет учиться.

Руководитель группы мобильной разработки Андрей Касьянов рассказал о том, как готовить данные от бизнеса для машинного обучения, чтобы кардинально изменить работу бизнеса. Сделав его более эффективным, прибыльным и конкурентноспособным.

На You tube 👉 тут
В vk видео 👉 тут

P.S. Для того чтобы отслеживать состояние сотрудников наша компания регулярно проводит пульс-опросы. На основании них мы отслеживаем, что в работе сотрудника дается сложнее и где нужна помощь.

Мы ввели систему мотивации. Каждые две недели разговоры сотрудников анализируются и те, чья коммуникация с клиентами прошла без ошибок, получают призы от компании.

С первых дней работы мы обучаем наших коллег работе с эмоциями, причинами их возникновения. Команда колл-центра регулярно проводит встречи, где каждый участник может обратиться за поддержкой.