Генеративный ИИ уже активно меняет подходы к ведению бизнеса, помогая компаниям укреплять отношения с клиентами, оптимизировать процессы и повышать эффективность. Независимо от того, на каком этапе вы находитесь — только изучаете возможности искусственного интеллекта или уже внедряете его, — эта статья поможет вам разработать стратегию, использовать новые инструменты и избежать распространённых ошибок.
Содержание
- 1 Глава 1. Планируйте свой подход
- 1.1 Основа успеха — доверие
- 1.2 Разработайте этические рекомендации
- 1.3 Почему важно устанавливать ограничения?
- 1.4 Пять рекомендаций для разработки надежного генеративного ИИ
- 1.5 Установите стандарты доверия для защиты данных
- 1.6 Эти шесть стандартов доверия помогают избежать препятствий для бизнеса и устанавливают четкие рамки для работы команд, поставщиков и партнеров
- 1.7 Чек-лист для укрепления доверия к генеративному ИИ
- 2 Глава 2: Подготовьте технологическую базу
- 2.1 Определите сценарии использования ИИ, ориентированные на клиента
- 2.2 Примеры применения ИИ в различных отделах
- 2.3 Сосредоточьте команды на ключевых задачах
- 2.4 Подготовьте свою среду данных
- 2.5 Подключите данные о своих клиентах
- 2.6 Классификация данных
- 2.7 Создайте единую платформу данных
- 2.8 Сопоставление данных с моделью клиента
- 2.9 Чек-лист для подготовки технологии
- 3 Глава 3. Дайте возможность своему коллективу
- 4 Внедрите генеративный ИИ в продажи с помощью SalesAI
Глава 1. Планируйте свой подход
Наступила эра генеративного искусственного интеллекта (ИИ).
ИИ развивается быстрее, чем любая другая технология нашего времени.
Заманчиво сразу окунуться в этот мир, используя его возможности. Но давайте остановимся и обдумаем всё тщательно.
Как бизнес-лидеры, мы все стремимся максимально использовать потенциал искусственного интеллекта, чтобы повысить эффективность и стимулировать рост компании. Однако с этим приходит и большая ответственность — обеспечить, чтобы ИИ был безопасным, инклюзивным и заслуживающим доверия.
Основа успеха — доверие
Генеративный ИИ способен создавать тексты, музыку, изображения, компьютерный код и многое другое. Он открывает перед бизнесом огромные возможности, от повышения качества клиентского опыта до значительного роста производительности.
Но в настоящее время существует серьёзный разрыв в доверии к ИИ. Для генеральных директоров искусственный интеллект стал приоритетом №1, однако 73% сотрудников выражают обеспокоенность по поводу рисков, связанных с его использованием. Среди главных опасений — конфиденциальность данных, возможные ошибки (галлюцинации), предвзятость, токсичность и контроль над данными.
Как и в любых отношениях между брендом и клиентами, успех работы с ИИ должен основываться на доверии. Чтобы открыть двери к более глубокому взаимодействию с клиентами и получить реальные преимущества для бизнеса, необходимо минимизировать потенциальные этические и безопасностные риски.
Разработайте этические рекомендации
Вы сможете завоевать доверие пользователей только тогда, когда продемонстрируете, что результаты, полученные с помощью генеративных моделей ИИ, точны, эффективны и лишены предвзятости или токсичности. Для этого важно разработать чёткие этические ограничения и рекомендации. Они помогут вам ответственно подходить к инновациям, предотвращать потенциальные проблемы и создавать безопасные методы использования ИИ.
Почему важно устанавливать ограничения?
Исследования показывают:
- 45% руководителей считают, что без должного управления рисками искусственный интеллект может подорвать доверие к их компании.
- 73% сотрудников уверены, что генеративный ИИ создаёт новые угрозы безопасности для бизнеса.
Эти данные подчёркивают необходимость внедрения мер, которые обеспечат безопасное и этичное использование технологий ИИ.
Пять рекомендаций для разработки надежного генеративного ИИ
Вот пять ключевых принципов, которые ваша компания может использовать для управления процессом создания надёжного генеративного ИИ и информирования сотрудников о том, как работает команда.
Точность
Обучайте модели искусственного интеллекта на основе достоверных и проверенных данных, чтобы обеспечивать точные и воспроизводимые результаты. Если в ответах есть неопределённость или неясности, важно сообщать об этом открыто и честно.
Безопасность
Регулярно проводите анализ на наличие предвзятости и проверяйте объяснимость результатов, чтобы минимизировать потенциальный вред. Обеспечьте защиту персональных данных (PII), используемых для обучения моделей, чтобы предотвратить утечку конфиденциальной информации.
Прозрачность
Согласовывайте использование данных с пользователями, опираясь на этичные источники и наборы данных с открытым доступом. Всегда демонстрируйте прозрачность в работе системы, сообщая, что результаты сгенерированы искусственным интеллектом. Это поможет укрепить доверие к вашему продукту.
Возможность
Используйте ИИ как помощника, который дополняет работу человека. Обеспечьте участие людей в процессе принятия решений, чтобы снизить вероятность ошибок или вреда. Убедитесь, что результаты работы ИИ доступны всем заинтересованным сторонам, и относитесь с уважением к авторам контента, используемого для обучения моделей.
Экологичность
Создавайте модели оптимального размера, отдавая приоритет высококачественным и репрезентативным данным для обучения. Это не только повысит эффективность, но и снизит энергопотребление, необходимое для вычислений, что поможет уменьшить углеродный след.
Установите стандарты доверия для защиты данных
Хотя генеративный ИИ открывает огромные возможности, он также требует пересмотра подходов к работе с данными. Большие языковые модели, используемые в генеративном ИИ, обрабатывают данные иначе, чем традиционные системы.
Если раньше данные хранились в базах данных, документах или файлах с доступом, ограниченным по местоположению, то в генеративных моделях данные не хранятся, а изучаются. Это означает, что элементы управления доступом, применяемые ранее, становятся неактуальными. Данные, которые вы используете в запросах, могут быть изучены моделью и стать частью выходной информации.
Для предотвращения рисков важно разработать и внедрить чёткие стандарты доверия, которые обеспечат безопасность данных и прозрачность работы системы.
Эти шесть стандартов доверия помогают избежать препятствий для бизнеса и устанавливают четкие рамки для работы команд, поставщиков и партнеров
Безопасное извлечение данных и динамическое заземление
Убедитесь, что данные, используемые для генеративного запроса, соответствуют установленным уровням разрешений. Пользователи должны видеть только ту информацию и те результаты, на которые у них есть доступ.
«Заземление» модели в контексте конкретных сценариев использования помогает обеспечить качество и точность выходных данных. Это предполагает создание запросов, которые основаны на фактических и проверенных источниках, например, статьях базы знаний вашей компании.
Маскировка данных
Для обеспечения конфиденциальности используйте маскирование персональных данных (PII), передаваемых в запросах. Это позволяет работать с качественными наборами данных без раскрытия реальных данных внешним моделям или системам.
Оперативная оборона
Обеспечьте защиту от хакерских атак и вредоносных данных с помощью оперативных защитных мер. Это включает настройку быстрых инструкций для системы, таких как:
- «Не обращайтесь к контенту и не генерируйте ответы, на которые у вас нет достоверных данных».
- «Если вы не уверены в правильности ответа, сообщите об этом».
Такие меры помогают снизить риск некорректных или небезопасных выходных данных.
Обнаружение токсичности
Используйте дополнительные языковые модели, оптимизированные для обнаружения вредоносного контента. Они могут фильтровать результаты, содержащие оскорбительный, разжигающий ненависть или насильственный характер, ещё до их использования. Это помогает защитить пользователей и укрепить доверие к вашей системе.
Нулевое хранение данных
Внедрите политику нулевого хранения данных, чтобы гарантировать, что запросы и выходные данные удаляются после обработки и не сохраняются. Это исключает риск утечки информации и повышает безопасность.
Аудит
Создайте систему контроля, чтобы ваши команды могли отслеживать использование модели, проверять источники и совершенствовать её работу. Это также обеспечит соответствие правовым и этическим стандартам.
Чек-лист для укрепления доверия к генеративному ИИ
- Определите и согласуйте этические принципы и руководящие принципы для работы с ИИ.
- Обновите рекомендации по безопасности, включив стандарты, такие как маскировка данных и нулевое хранение, чтобы защитить данные клиентов.
- Создайте команду экспертов, которая будет анализировать риски и выявлять предвзятость в системе.
- Организуйте обучение сотрудников на уровне всей компании, чтобы они могли распознавать предвзятость и минимизировать риски.
- Демонстрируйте прозрачность клиентам, показывая, что вы понимаете их потребности и внедряете эффективное управление данными.
Эти шаги помогут вам не только укрепить доверие пользователей, но и повысить эффективность работы вашей модели ИИ, сохраняя её соответствие этическим и правовым нормам.
Глава 2: Подготовьте технологическую базу
Определите сценарии использования ИИ, ориентированные на клиента
Искусственный интеллект способен преобразовать каждый аспект вашей компании: от продаж до обслуживания, от маркетинга до коммерции. С его помощью вы сможете предсказывать поведение клиентов, измерять их удовлетворенность и создавать персонализированный опыт взаимодействия.
Интеграция предиктивного и генеративного ИИ в рабочие процессы помогает принимать обоснованные решения на основе бизнес-аналитики и генерировать контент на естественном языке. Такое применение может немедленно повлиять на эффективность практически любого отдела вашей компании.
Проведение аудита текущих операций в различных подразделениях поможет выявить задачи и процессы, которые выиграют от оптимизации с помощью ИИ. Определив области, где ИИ может предоставить полезные данные, улучшить принятие решений, повысить качество обслуживания клиентов или сократить расходы, вы сможете привести технологии в соответствие с бизнес-целями и увеличить ценность для клиентов. Кроме того, постоянное совершенствование моделей позволит вам повысить производительность и принимать более точные решения.
Примеры применения ИИ в различных отделах
Обучение генеративного ИИ с использованием данных и CRM может значительно улучшить качество обслуживания клиентов, процесс принятия решений, а также повысить производительность и эффективность. Вот как это можно сделать:
Отделы продаж
- Приоритизация возможностей. Определяйте наиболее перспективные сделки и сосредотачивайтесь на них.
- Оптимальные действия. Разрабатывайте следующий шаг в процессе продаж на основе аналитики.
- Персонализированные коммуникации. Создавайте индивидуальные сообщения для каждого клиента.
- Анализ эффективности звонков. С помощью SalesAI вы можете детально изучать, как менеджеры взаимодействуют с клиентами. Сервис анализирует ключевые показатели, такие как соотношение времени «говорил/слушал», длительность монолога и реакцию на возражения. Это позволяет руководителям отделов продаж (РОП) оперативно выявлять слабые места в работе сотрудников и принимать решения, основанные на данных.
- Мониторинг KPI. SalesAI помогает РОПам отслеживать выполнение ключевых показателей эффективности, например, прирост конверсии после тренингов или улучшение работы с возражениями.
Обслуживание клиентов
- Генерация релевантных ответов. Быстрое предоставление точной информации.
- Обработка запросов. Используйте чат-боты и виртуальных помощников для эффективного решения проблем.
- Повышение эффективности. Сокращайте время обработки запросов и снижайте затраты.
Маркетинг
- Определение целевых аудиторий. Используйте ИИ для точного сегментирования клиентов.
- Оптимизация кампаний. Повышайте эффективность маркетинговых акций.
- Создание контента. Разрабатывайте более убедительные и резонансные материалы.
Коммерция
- Персонализированные рекомендации. Улучшайте пользовательский опыт с помощью точных предложений.
- Эффективность операций. Оптимизируйте процессы после покупки.
- Выявление мошенничества. Снижайте риски, связанные с обманом.
IT-отделы
- Информация о производительности. Получайте данные о работе систем в реальном времени.
- Решения на основе данных. Используйте аналитические инструменты для улучшения инфраструктуры.
- Код, созданный ИИ. Ускоряйте разработку программного обеспечения.
Сосредоточьте команды на ключевых задачах
При изучении следующих шагов в трансформации ИИ важно вовлекать сотрудников, которые могут беспокоиться о будущем своей работы.
Однако ИИ способен избавить их от рутинных задач, освободив время для творческой и стратегической работы. Автоматизация трудоемких процессов и дополнение сложных задач генеративным ИИ позволяют людям работать эффективнее и сосредотачиваться на том, что действительно важно для бизнеса.
Используйте простые упражнения, чтобы определить, какие задачи можно автоматизировать, и какие возможности открываются для развития команд.
Подготовьте свою среду данных
Каждый проект, связанный с искусственным интеллектом, начинается с данных. Но что представляют собой эти данные? Они не могут существовать в изоляции. Если данные изолированы, это неизбежно приводит к снижению качества результатов, которые будет выдавать ваша система на основе ИИ.
Первым важным шагом является подключение, организация и гармонизация данных. Это позволит вам лучше понимать потребности ваших клиентов и удовлетворять их с помощью генеративного ИИ.
Подключите данные о своих клиентах
Для начала задайте себе несколько ключевых вопросов, чтобы определить, как объединить данные из разных источников:
- Хостинг. Где в настоящее время хранятся ваши данные? Используются ли несколько облаков или разных организаций для их размещения?
- Местоположение данных. Какой тип размещения данных должна поддерживать ваша организация? Какие страны и нормативные требования необходимо учитывать?
- Структура данных. Все ли данные структурированы (например, запасы продукции, возможности продаж), или у вас есть неструктурированные данные, такие как PDF-файлы, записи чатов или стенограммы?
- Обработка в режиме реального времени. Какие источники данных требуют обновления и трансляции в режиме реального времени?
Классификация данных
Для более глубокого понимания данных важно разделить их на категории:
- Данные о транзакциях. Это информация о клиентских и деловых операциях, таких как даты, время, место и имена. Примеры включают записи возможностей, статус заказов или обращения в службу поддержки. Эти данные требуют регулярного обновления.
- Данные о взаимодействии. Эти данные фиксируют момент времени, например, посещение веб-страницы, взаимодействие с устройством, экономические показатели или данные об окружающей среде. Наличие этих данных в режиме реального времени позволяет создавать новые возможности для персонализации и взаимодействия.
Создайте единую платформу данных
Интеграция данных из различных источников требует использования платформы, которая стандартизирует форматы и гарантирует их целостность. Ожидать, что все данные будут находиться в одном месте, нереалистично. Поэтому важно внедрить механизмы совместного использования, такие как озера данных или хранилища. Это позволит различным отделам получать доступ к данным и использовать их.
При этом крайне важно обеспечить надлежащее управление данными, включая:
- Контроль доступа.
- Конфиденциальность данных.
- Меры безопасности для защиты конфиденциальной информации.
Сопоставление данных с моделью клиента
После подключения данных следующим шагом становится их организация и гармонизация в соответствии с моделью данных клиентов. Для этого крайне важно иметь систему управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), которая обеспечит полное представление данных о клиентах.
Если ваши команды не работают в единой CRM, у вас не будет полной картины, необходимой для получения качественных результатов от ИИ.
Гармонизация данных в CRM с использованием ИИ позволяет создавать наборы правил сопоставления для разрешения идентификационных данных клиентов. Это позволяет унифицировать профили клиентов и сделать их доступными для всех отделов компании.
Чек-лист для подготовки технологии
Чтобы ваша технология была готова к внедрению ИИ, следуйте этим шагам:
- Определите и согласуйте показатели данных. Установите метрики, которые будут использоваться всей компанией, и принципы, ориентированные на ценность для клиентов.
- Подключите свою среду данных. Это позволит улучшить процесс принятия решений в реальном времени и создать качественное обслуживание клиентов с использованием унифицированных профилей.
- Ищите возможности для персонализации. Найдите способы улучшить клиентский опыт за счет индивидуального подхода.
- Повышайте производительность. Используйте автоматизацию и расширение возможностей для оптимизации процессов.
- Дайте командам инструменты для интеграции ИИ. Обеспечьте сотрудников четкими рекомендациями и инструментами для внедрения ИИ в их повседневную работу.
Глава 3. Дайте возможность своему коллективу
Создайте команду, готовую к использованию ИИ
Технологии развиваются с невероятной скоростью, и обучение сотрудников должно идти в ногу с этими изменениями. Сегодня около двух третей сотрудников используют или планируют использовать генеративный ИИ в своей работе. Однако почти 61% из тех, кто намерен внедрить эту технологию, не знают, как эффективно использовать надежные источники данных или обеспечить безопасность конфиденциальной информации.
Как отметил доктор Энди Мур, директор по данным в Bentley Motors:
«Устранение страха и помощь всем в понимании того, что возможно, а что нет, приведет к более ценным сценариям использования, в которых деловые и технические заинтересованные стороны будут работать в партнерстве для продвижения инноваций».
Чтобы подготовить сотрудников к успешному внедрению ИИ, необходимо сосредоточиться на развитии ключевых навыков. Вот семь наборов навыков, которые сотрудники должны развивать для эффективной работы с искусственным интеллектом.
1. Адаптивность и непрерывное обучение
Готовность к изменениям, адаптивность и стремление к постоянному обучению — это основа для тех, кто хочет оставаться в курсе последних достижений в области ИИ. Умение быстро осваивать новые инструменты и подходы станет важным преимуществом для сотрудников в будущем.
2. Грамотность в работе с данными
Инвестиции в повышение грамотности в области данных — важный шаг. Это включает:
- Навыки сбора, подготовки и анализа данных.
- Умение визуализировать данные для лучшего понимания.
- Осознание важности этики и конфиденциальности данных.
Сотрудники должны научиться расставлять приоритеты в работе с данными, использовать их в процессе принятия решений и согласовывать с бизнес-результатами.
3. Знание предметной области
Глубокое понимание специфики отрасли или направления, в котором будет применяться ИИ, — ключ к успеху. Например, в здравоохранении это может быть знание процессов диагностики, в финансах — понимание управления рисками, а в маркетинге — знание поведения потребителей.
4. Коммуникация и совместная работа
Сильные коммуникативные навыки необходимы для того, чтобы лидеры могли донести, как технологии искусственного интеллекта интегрируются в рабочие процессы и помогают достигать общих целей. Совместная работа между командами станет важным аспектом успешного внедрения ИИ.
5. Оперативное написание
Способность формулировать эффективные запросы для ИИ играет ключевую роль в обеспечении качественного результата. Сотрудники должны научиться создавать точные и понятные подсказки, чтобы получать наиболее релевантные ответы от систем искусственного интеллекта.
6. Решение проблем и аналитическое мышление
Генеративный ИИ особенно эффективен в сочетании с критическим мышлением, экспериментированием и итеративным подходом. Умение анализировать проблемы и находить решения остается важным навыком, который дополняет возможности ИИ.
7. Технические навыки
Освоение таких навыков, как программирование (Python, R и другие языки), анализ данных, статистика, машинное обучение, глубокое обучение и обработка естественного языка (NLP), позволяет сотрудникам лучше понимать и использовать возможности ИИ.
Чек-лист для подготовки вашего персонала
- Определите ключевые навыки сотрудников и расставьте приоритеты.
Проведите анализ текущих компетенций вашей команды и выявите области, требующие развития. Сфокусируйтесь на навыках, которые наиболее важны для успешного внедрения технологий искусственного интеллекта. - Выделите время и ресурсы для обучения сотрудников.
Обеспечьте своим сотрудникам возможность проходить обучение, интегрируя его в их рабочий график. Создайте условия, в которых они смогут сосредоточиться на развитии своих профессиональных навыков. - Предложите программу непрерывного обучения.
Организуйте процесс обучения таким образом, чтобы сотрудники могли регулярно обновлять свои знания и осваивать новые навыки по мере развития технологий генеративного искусственного интеллекта.
Внедрите генеративный ИИ в продажи с помощью SalesAI
Если вы хотите внедрить генеративный ИИ в свой отдел продаж, начните с SalesAI — решения, которое позволяет использовать возможности искусственного интеллекта для анализа взаимодействий менеджеров с клиентами. SalesAI помогает РОПам выявлять сильные и слабые стороны в работе команды, анализировать показатели эффективности и принимать решения, основанные на данных.
С помощью SalesAI вы сможете:
- Отслеживать ключевые метрики звонков, такие как соотношение “говорил/слушал”, длительность монологов и реакция на возражения.
- Визуализировать данные на удобных дашбордах, что позволяет быстро выявлять тренды и проблемные зоны.
- Устанавливать KPI для сотрудников и отслеживать их выполнение в реальном времени.
- Повышать производительность команды, обучая менеджеров на основе реальных данных и лучших практик.

SalesAI — это ваш надежный помощник в создании эффективного отдела продаж, где каждый звонок приближает вашу компанию к успеху. Внедрите SalesAI уже сегодня и ощутите, как ИИ может трансформировать ваши продажи: