Наняли AI: результаты эксперимента по внедрению искусственного интеллекта

• во-первых, проверить, действительно ли он так хорош, 

• во-вторых, давать клиентами не общие, по презентации, а проверенные на личном опыте ответы. 

• В продажах ими стали первичная обработка звонков и работа с негативно настроенными клиентами, то есть то, что сотрудники, как правило, делать не любят. 

• В маркетинге – разработка идей для контента и создание черновиков, то есть задачи, где быстро «заканчивается» потенциал сотрудников. 

Перед тем, как начать
AI – это инструмент. А значит, им нужно уметь пользоваться. Если сотрудник не знает, «с какой стороны подойти к лопате», ничего не получится. Поэтому в команде было проведено короткое обучение. Задача была простой: за месяц до старта провели обучение, на котором приглашенный спикер поделилась секретами качественных промптов (запросов для нейросети).
Если коротко, это:
1. Запросов должно быть несколько. Первый – базовый с общей информацией, последующие – конкретизируют его исходя из ответа нейросети, направляют ее в нужное русло.
2. Запрос должен быть максимально точным, понятным и конкретным. Чем больше он будет соответствовать этим критериям, тем более высока вероятность получения нужной информации. Поэтому лениться при общении с нейросетью не стоит.
3. Запрос не должен быть перегружен лишними деталями. Если перегрузить запрос, можно получить и перегруженный ответ. По сути, запрос нейросети – это техническое задание специалисту, принципы работают те же.

1. До эксперимента менеджерам по продажам удавалось совершить и обработать в среднем 23 звонка в день, с помощью AI удалось повысить этот показатель на 34%.

2. Средняя длительность обработки 1 звонка сократилась с 10,5 минут до 2,5 за счет использования перевода звонка в текст, составления нейросетью краткой версии звонка и заполнения ей же карточки клиента.
   

3. Итого, благодаря использованию AI, удалось высвободить почти 3 часа в день, которые менеджеры могли потратить на обработку новых запросов или же более глубоко проработать те, работа по которым уже стартовала. По словам менеджера Полины, нейросеть забрала на себя часть работы, которая не требует специальных навыков и компетенций, за счет чего осталось больше сил и времени на сложные задачи.
   

4.  Вмаркетинге время на подготовку идеи и структуры будущего контента сократилось в 8,8 раз. Во время активного бизнес-сезона, когда работы много и она вся ограничена по срокам, это позволило успеть выполнить все задачи без потери качества.
   

5. По мнению Анны, growth hacker направления, больше половины рабочего времени сотрудника занимают рутинные задачи, где у сотрудника нет возможности проявить свои навыки. Иными словами, нанимая сотрудника, компания получает то, за что платит, только в половине случаев, а зарплату платит целиком. Нейросеть же позволяет увеличить эту долю, так как забирает всю «лишнюю» работу и дает сотруднику больше возможностей показать себя, а компании – получить лучший результат.

6. 100% участников эксперимента отметили, что стали меньше выгорать на работе. Причина проста: меньше нелюбимых задач, меньше усталости, больше мотивация.
   

Таланты сотрудников
Важно понимать, что нейросеть – ассистент, а не полноценный сотрудник. Она вряд ли даст готовый результат более высокого качества, чем человек. В то же время, участники эксперимента отметили, что AI помогает самим сотрудникам лучшее демонстрировать свои навыки за счет снижения нагрузки.