Начинать нужно не с выбора модели
Большинство разговоров об ИИ-ассистенте начинается с вопроса «какую модель взять». Это наименее важное решение из всех. Модель можно поменять за день, а вот данные, на которых ассистент работает, и задача, которую он закрывает, меняются месяцами.
Поэтому выбор идёт в другом порядке: сначала задача, потом источники данных, потом способ интеграции, и только в конце технология.
Шаг 1. Определите одну задачу, а не все
Ассистент «на все вопросы» — самая частая причина провала внедрения. Он долго настраивается, плохо отвечает в каждой отдельной теме и не даёт измеримого результата.
Посмотрите на реальные обращения за последний месяц и найдите самый частый тип вопроса. Обычно это один из четырёх:
- Предпродажные вопросы: есть ли в наличии, сколько стоит, какие есть варианты, когда доставите
- Послепродажные: где мой заказ, как вернуть, как пользоваться
- Сложный выбор: какой вариант подойдёт под мои условия, чем отличаются модели
- Внутренние: сотрудники ищут информацию в документах компании
Один сценарий, доведённый до рабочего состояния, приносит больше, чем четыре недоделанных.
Шаг 2. Проверьте, есть ли ассистенту на чём работать
Ассистент не выдумывает знания о вашем бизнесе, он берёт их из ваших источников. Поэтому честный вопрос звучит так: существует ли у вас актуальное, структурированное описание того, о чём вы хотите, чтобы он отвечал.
- Прайс и наличие — в какой системе и обновляются ли автоматически
- Описания товаров или услуг — насколько полные
- Регламенты, условия доставки и возврата — записаны ли они вообще или живут в голове менеджера
- История обращений — её можно взять как основу для типовых ответов
Если половина этого не задокументирована, первый этап проекта — не настройка ассистента, а сбор базы знаний. Это нормально, но об этом лучше знать заранее, чем узнать посреди внедрения.
Шаг 3. Выберите, где он живёт
Виджет на сайте, мессенджер, внутренний чат команды, отдельная страница с поиском. От этого зависит, найдут ли его вообще.
Практическое наблюдение: если обращения в основном приходят в мессенджеры, виджет на сайте не изменит ничего. Ассистента надо ставить туда, где люди уже пишут, а не туда, где вам удобнее его поставить.
Шаг 4. Решите, что он делает с незнанием
Это пункт, который отличает рабочего ассистента от демонстрационного. Что происходит, когда ответа в базе нет.
Правильное поведение: честно сказать, что не знает, и передать человеку с уже собранным контекстом. Неправильное: выдумать правдоподобный ответ. Второе приводит к жалобам и к разбору с клиентом, который действовал по неверной инструкции.
Обязательно закладывайте передачу оператору и условия, при которых она срабатывает: незнание, негатив в формулировке, прямая просьба позвать человека, вопрос о возврате денег.
Шаг 5. Договоритесь, как мерить
До запуска определите, что считается успехом. Чаще всего это один из трёх показателей: доля обращений, закрытых без оператора; время до первого ответа; количество заявок, собранных ассистентом.
Без этого через месяц разговор превратится в «кажется, стало лучше», и продолжать проект будет нечем обосновать.
Что проверить до подписания
- Остаются ли у вас доступы, база знаний и настройки, если вы смените подрядчика
- Где хранятся данные переписок и как долго
- Можно ли редактировать ответы самостоятельно, без разработчика
- Кто обновляет базу знаний, когда меняется прайс или условия
- Что входит в поддержку после запуска
Коротко
Выбирайте не модель, а сценарий. Проверьте, есть ли документированные данные, на которых ассистент будет работать. Ставьте его туда, где люди уже пишут. Обязательно пропишите поведение при незнании и передачу оператору. И договоритесь о метрике до запуска, а не после.
