Разбор почты

Пожалуй, самое простое и довольно полезное при этом. Даже у небольших компаний на входе может быть по нескольку тысяч писем в день. Обидно, если в этом потоке затеряется что-то важное. Автоматизированный разбор писем напрашивается сам собой. С задачами классификации прекрасно справляются не только фронтирные модели, но более экономные модели прошлых годов. Важно еще и то, что здесь у вас на входе относительно небольшие тексты писем, а выход вы можете в принципе ужать до одной буквы, если дадите названия категориям А,Б,В… Работа моделей искусственного интеллекта устроена так, что выход в несколько раз дороже входа, поэтому имеет смысл оптимизировать размер выхода. Да, за использование искусственного интеллекта надо платить. Напрямую провайдеру или через посредника. Если будете платить напрямую провайдеру, сможете уложиться примерно в сотню рублей за разбор одной тысячи писем. Разработчик решения может предложить его вам, как сервис, где все включено. Это может показаться удобным. Не надо вникать в то, какие есть модели и провайдеры. Но, во-первых, в этом случае вы будете переплачивать. Во-вторых, вы будете зависимы от разработчика в вопросе выбора провайдера и модели. Лучше использовать те, решения, которые дают вам возможность самостоятельно делать выбор. Так вы сможете даже полностью отказаться от услуг провайдеров и работать на своем оборудовании. Но сразу оговорюсь, что на средних и небольших объемах стоимость работы на своем оборудовании будет выше, чем стоимость работы через провайдера. Разбор писем относительно простой процесс. Тут не возникают диалоги с пользователем. А диалоги это еще один источник затрат. У моделей искусственного интеллекта нет состояния. Поэтому для продолжения “разговора” вы должны отправлять в модель весь ваш диалог с самого начала. При разборе писем вы просто отправляете текст письма, а в ответ получаете категорию. Если вам что-то не понравится в работе ИИ, вы сможете откорректировать это, задав дополнительные инструкции на обычном человеческом языке. Так вы получите опыт практического взаимодействия с моделями искусственного интеллекта.

Виртуальный продавец

Следующим шагом, после того как вы получите начальный опыт использования ИИ в деле, может быть запуск виртуального продавца. Виртуальный продавец общается с покупателем через ту же почту или через мессенджер, что более вероятно. Он отвечает на всевозможные вопросы: что есть в наличии, сколько стоит, каковы условия поставки и оплаты и т.д. Если клиент готов сделать покупку, выставляет счет. Многим кажется, что это было бы слишком смелым шагом, но модели уже давно прекрасно справляются с этой несложной работой. Ровный, дружелюбно-вежливый тон и безграничное терпение. В определенном смысле это превосходит возможности среднестатистического менеджера по продажам. Особенно, если учесть график работы 24/7. Если вы не чувствуете себя готовыми к такому, можете на первых порах использовать виртуального продавца, как первую линию консультаций. Начав анализировать диалоги с покупателями, вы достаточно быстро обнаружите, что вот здесь клиент вам прямо сказал, что хочет купить, и было бы правильным сразу же дать ему счет на оплату. Обычное возражение здесь звучит примерно так: а что мы будем делать, когда ИИ понавыставляет счетов, где цена товара будет 1 рубль вместо тысячи? Ответ: при правильной организации процесса такая ситуация исключена. Действительно, мы можем дать ИИ инструкции формировать счет в окончательном виде, сразу с ценами. И здесь мы рано или поздно получим проблемы. Но мы не обязаны действовать так. Будем брать от ИИ только список товаров с количествами, а цены подставлять сами. При этом “сами” не означает, что для этого будет задействован человек. Тут можно обойтись обычной автоматизацией. Детерминированный характер обычной автоматизации гарантирует нам отсутствие сюрпризов с ценами. Это называется определение границ и human-in-the-loop, только вместо human у нас automation. Разработчик решения может пойти по первому, неправильному пути или сделать все, как надо. Внешне это будет выглядеть одинаково. В обоих случаях виртуальный продавец общается с покупателем, в базе 1С появляется счет и этот же счет уходит покупателю. Чтобы понять по какому пути пошел разработчик, надо заглянуть в код. Именно поэтому открытый код разработки критически важен при внедрении технологий искусственного интеллекта в бизнесе. Вас не должно пугать словосочетание “заглянуть в код”, даже если у вас нулевая квалификация в данном вопросе. В настоящее время заглянуть в код может кто угодно. Например, в Google, в режиме ИИ это делается моментально и бесплатно, был бы доступ к этому коду, повторюсь.

MCP

Сервер MCP (model context protocol) потребуется тогда, когда к вам за покупкой явится не человек, а ИИ-агент. Здесь приятно то, что можно не заботиться о стоимости токенов. Токены потрачены на той стороне, а ваша задача наладить диалог с ИИ-агентом. В принципе агент может и на обычном человеческом языке пообщаться и сделать покупку. Но для агента это неэффективно (медленно, и токены опять же расходуются). Если есть возможность пообщаться на “агентском”, агент предпочтет ее. От вас требуется поднять на своей стороне сервер работающий по протоколу MCP (тот самый “агентский” язык). Пока таких агентов в сети немного и вряд ли это прямо сейчас выльется в полноценный дополнительный канал продаж. С другой стороны, цены на подобные разработки уже щадящие, а заняться своим MCP сервером раньше, чем это сделают конкуренты хорошая идея.

За что стоит платить

В связи с применением технологий искусственного интеллекта, ситуация в ИТ быстро меняется, и это надо учитывать покупая разработку. Де-юре вы приобретаете лицензию на использование программного кода. Я напомню, что от покупки сервиса лучше отказаться (см. Разбор почты). Раньше все было логично. Разработчики старались, писали код, вкладывали свой труд. А вы через лицензионный договор оплачивали часть этого труда плюс сопутствующий сервис. Сейчас ценность кода как такового стремительно движется к нулю. Доступ к коду (напоминаю, открытому, закрытый код в ИИ нонсенс) ничего не стоит. На первый план выдвигается тот самый сопутствующий сервис. Де-факто вы покупаете услугу. На презентации продукта вы видите как хорошо и здорово все работает у автора. И здесь имеет смысл платить только лишь за то, что все так же хорошо и здорово заработает у вас, в ваших условиях. Ключевой момент, на который стоит обратить внимание это поддержка. Она должна быть достаточно продолжительной, не меньше месяца, а скорость отклика достаточно высокой. Также обратите внимание на график работы поддержки, это должно быть 24/7.

Спасибо за внимание! Надеюсь, мои советы помогут вам

Есть 1С, хочется ИИ, с чего начать