Чем крупнее компания, тем больше вопросов возникает у сотрудников-новичков. К кому обратиться по поводу оснащения рабочего места? Куда начисляется зарплата? Как проходят корпоративные праздники? Где можно перекусить в обеденный перерыв? Вопросы не бог весть какой сложности, но получить на них ответы в одном месте обычно не получается, а спрашивать постоянно о всяких мелочах своих новых коллег не удобно, пока не освоишься в коллективе. Мы решили помочь новичкам адаптироваться в нашей компании и создали для этого в Telegram чат-бота по имени Мия — «М.Видео и я». Причём делали мы её на голом энтузиазме и Agile.
Наша IT-дирекция уже два года успешно работает по Agile, за это время скорость разработки выросла на 20%, а стоимость сократилась на треть. И у нас появилась идея — применить Agile не только в IT, но и в HR, сделав с помощью этой методологии какой-нибудь пилотный проект.
Мы подошли к созданию чат-бота как к созданию некого продукта. И с самого начала руководствовались методологией «Бережливого стартапа» (Lean Startup). Она гласит, что нужно начинать с малого и итеративно двигаться к большему. Кидали любые идеи, потом попробовали их проранжировать по степени важности, то есть определить, что из этого обязательно требуется, без чего чат-бот не будет чат-ботом. Остальное оставляли в разряде хотелок на будущее, некоторые из которых, быть может, вообще не нужны. Затем провели установочную встречу, создали Agile-команду, разобрали роли, сделали SKRUM-доску, расписали задачи и начали работу.
В «Бережливом стартапе» принята итеративность разработки: выпускаешь с минимальными усилиями на рынок продукт и смотришь, как его принимают. Продукт новый, условия могли измениться, поэтому ты не можешь точно предсказать реакцию рынка. И на основании этой реакции делаешь выводы — это pivot, некий поворот в развитии продукта, когда что-то добавляешь, убираешь, дорабатываешь и выпускаешь новую версию продукта. Всё, первая итерация закончена, теперь отслеживаешь реакцию на вторую версию.
Сейчас у нашей Мии идёт первая итерация. Методология гласит, что такие итерации должны быть как можно короче и быстрее, чтобы адаптировать продукт к рынку. Но мы пока не спешим начинать вторую итерацию: поскольку чат-бот сделан для внутреннего корпоративного рынка, конкуренции у него всё равно нет, и аудитория будет его использовать в любом случае. Это не значит, что мы не станем совершенствовать Мию — конечно станем! — просто не так быстро, как в случае с коммерческим продуктом на конкурентном рынке.
Для начала нужно было определить платформу и понять, с помощью каких технологий мы будем реализовывать чат-бота. Во-первых, был вариант с самостоятельной разработкой на Python, но мы его отмели как очень долгий. Нам нужен был интерфейс, чтобы сотрудники HR могли самостоятельно заносить информацию в чат-бота, а при самостоятельной разработке людям, далёким от IT, придётся работать напрямую с базой данных, что приведёт либо к большим трудностям, либо к дополнительным вложениями и усложнению разработки.
В результате, выбрали одно из типовых решений — это облачная платформа Dialogflow. Её разработали выходцы из России, а в 2016 году купил Google. Dialogflow позволяет создать чат-бота и обучить его с помощью облачной нейросети. К достоинствам платформы можно отнести простоту интерфейса и возможность бесплатного использования.
На первый взгляд, возможностей платформы нам вполне хватало, хотя до этого мы с ней не работали (подробнее о возможностях). Так что одновременно с созданием чат-бота мы ещё и осваивали возможности Dialogflow, нащупывали границы её возможностей. Даже специально съездили в IBM, чтобы посмотреть, что умеет Watson. На наш взгляд, такой серьёзный промышленный продукт применительно к нашим задачам ничем выдающимся не отличается от Dialogflow. Стоит огромных денег, но делает то же самое: выделят из простых запросов ключевые слова, находит контекст и возвращает содержимое.
Ещё мы прощупали, насколько будет удобно новым сотрудникам общаться с ботом не письменно, а голосом. Оказалось, что, если просто дать возможность говорить, то люди не всегда знаю, что же им спрашивать. Либо нужно строить сложные схемы общения. Даже Алиса у Яндекса, с их опытом и ресурсами, умеет отвечать только на простые вопросы. Поэтому мы остановились только на письменном общении и меню. Можно просто написать Мие, например, «структура компании», и она расскажет из каких подразделений состоит компания, покажет какие-то фотографии. А можно выбрать из древовидного меню какие-то вопросы и сразу прочитать готовые ответы.
![](https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/post_images/4a7/f2b/21f/4a7f2b21fdc2210ff21b3eff2106a850.png)
![](https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/post_images/716/56b/b87/71656bb876cdbecc45bf5717bb2c69c1.png)
![](https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/post_images/c2d/855/bed/c2d855bedcca0a39f8b211071b3fafdd.png)
Обратите внимание, что под полем ввода текста есть кнопка «В начало», которая возвращает в самое начало меню — не надо листать наверх, или даже перезапускать бота. Также при выборе какого-то пункта чат-бот дублирует сделанный выбор текстом, чтобы пользователь не потерялся.
Пока что бот не умеет общаться в режиме диалога, это хотелка на будущее. Ещё мы подумываем, не подключить ли к Мие стандартный помощник Android с русскоязычным речевым синтезатором, чтобы можно было преобразовывать речь в текст и наоборот. Это позволит всё же научить Мию воспринимать живую речь. Например, можно будет спросить: «Где поесть?», безо всякого «префикса» в виде «Ок, Google». Бот распознает слово «поесть» и даст и ответ, возможно даже голосом.
Выше я упоминал, что мы не торопимся поскорее запустить вторую итерацию разработки Мии, потому что это единственный продукт такого рода на нашем «внутреннем рынке». Тем не менее, развивать чат-бота мы будем обязательно, а для этого нам нужно получать обратную связь. Dialogflow — достаточно большая платформа, и сейчас мы используем лишь небольшую часть её возможностей. Помимо прочего там есть блок аналитики, в нём можно посмотреть, сколько человек воспользовалось ботом, какие темы их интересовали, насколько полно чат-бот смог ответить на вопросы. Таким образом, можно находить темы, в которых Мия «плавает», и дообучать её, а также выявлять новые направления для её развития.
Большой плюс Мии — её кроссплатформенность. Хотя изначально Мию реализовали в Telegram, однако платформа позволяет перенести её в другие мессенджеры, и даже вынести функциональность отдельно на веб-сайт.
Наш чат-бот проработал пока только два месяца, и новички неплохо отзываются об этом инструменте адаптации. «Старичкам» Мия пока не интересна, но у нас есть идея оснастить её такой функциональностью, чтобы чат-бот сопровождал сотрудника не только на начальном этапе, но и в течение всей его работы в компании в качестве «гида» по внутренним политикам и процедурам.
Наша IT-дирекция уже два года успешно работает по Agile, за это время скорость разработки выросла на 20%, а стоимость сократилась на треть. И у нас появилась идея — применить Agile не только в IT, но и в HR, сделав с помощью этой методологии какой-нибудь пилотный проект.
Мы подошли к созданию чат-бота как к созданию некого продукта. И с самого начала руководствовались методологией «Бережливого стартапа» (Lean Startup). Она гласит, что нужно начинать с малого и итеративно двигаться к большему. Кидали любые идеи, потом попробовали их проранжировать по степени важности, то есть определить, что из этого обязательно требуется, без чего чат-бот не будет чат-ботом. Остальное оставляли в разряде хотелок на будущее, некоторые из которых, быть может, вообще не нужны. Затем провели установочную встречу, создали Agile-команду, разобрали роли, сделали SKRUM-доску, расписали задачи и начали работу.
Начало
В «Бережливом стартапе» принята итеративность разработки: выпускаешь с минимальными усилиями на рынок продукт и смотришь, как его принимают. Продукт новый, условия могли измениться, поэтому ты не можешь точно предсказать реакцию рынка. И на основании этой реакции делаешь выводы — это pivot, некий поворот в развитии продукта, когда что-то добавляешь, убираешь, дорабатываешь и выпускаешь новую версию продукта. Всё, первая итерация закончена, теперь отслеживаешь реакцию на вторую версию.
Сейчас у нашей Мии идёт первая итерация. Методология гласит, что такие итерации должны быть как можно короче и быстрее, чтобы адаптировать продукт к рынку. Но мы пока не спешим начинать вторую итерацию: поскольку чат-бот сделан для внутреннего корпоративного рынка, конкуренции у него всё равно нет, и аудитория будет его использовать в любом случае. Это не значит, что мы не станем совершенствовать Мию — конечно станем! — просто не так быстро, как в случае с коммерческим продуктом на конкурентном рынке.
Платформа
Для начала нужно было определить платформу и понять, с помощью каких технологий мы будем реализовывать чат-бота. Во-первых, был вариант с самостоятельной разработкой на Python, но мы его отмели как очень долгий. Нам нужен был интерфейс, чтобы сотрудники HR могли самостоятельно заносить информацию в чат-бота, а при самостоятельной разработке людям, далёким от IT, придётся работать напрямую с базой данных, что приведёт либо к большим трудностям, либо к дополнительным вложениями и усложнению разработки.
В результате, выбрали одно из типовых решений — это облачная платформа Dialogflow. Её разработали выходцы из России, а в 2016 году купил Google. Dialogflow позволяет создать чат-бота и обучить его с помощью облачной нейросети. К достоинствам платформы можно отнести простоту интерфейса и возможность бесплатного использования.
На первый взгляд, возможностей платформы нам вполне хватало, хотя до этого мы с ней не работали (подробнее о возможностях). Так что одновременно с созданием чат-бота мы ещё и осваивали возможности Dialogflow, нащупывали границы её возможностей. Даже специально съездили в IBM, чтобы посмотреть, что умеет Watson. На наш взгляд, такой серьёзный промышленный продукт применительно к нашим задачам ничем выдающимся не отличается от Dialogflow. Стоит огромных денег, но делает то же самое: выделят из простых запросов ключевые слова, находит контекст и возвращает содержимое.
Скажи хоть слово
Ещё мы прощупали, насколько будет удобно новым сотрудникам общаться с ботом не письменно, а голосом. Оказалось, что, если просто дать возможность говорить, то люди не всегда знаю, что же им спрашивать. Либо нужно строить сложные схемы общения. Даже Алиса у Яндекса, с их опытом и ресурсами, умеет отвечать только на простые вопросы. Поэтому мы остановились только на письменном общении и меню. Можно просто написать Мие, например, «структура компании», и она расскажет из каких подразделений состоит компания, покажет какие-то фотографии. А можно выбрать из древовидного меню какие-то вопросы и сразу прочитать готовые ответы.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/4a7/f2b/21f/4a7f2b21fdc2210ff21b3eff2106a850.png)
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/716/56b/b87/71656bb876cdbecc45bf5717bb2c69c1.png)
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/c2d/855/bed/c2d855bedcca0a39f8b211071b3fafdd.png)
Обратите внимание, что под полем ввода текста есть кнопка «В начало», которая возвращает в самое начало меню — не надо листать наверх, или даже перезапускать бота. Также при выборе какого-то пункта чат-бот дублирует сделанный выбор текстом, чтобы пользователь не потерялся.
Пока что бот не умеет общаться в режиме диалога, это хотелка на будущее. Ещё мы подумываем, не подключить ли к Мие стандартный помощник Android с русскоязычным речевым синтезатором, чтобы можно было преобразовывать речь в текст и наоборот. Это позволит всё же научить Мию воспринимать живую речь. Например, можно будет спросить: «Где поесть?», безо всякого «префикса» в виде «Ок, Google». Бот распознает слово «поесть» и даст и ответ, возможно даже голосом.
Выше я упоминал, что мы не торопимся поскорее запустить вторую итерацию разработки Мии, потому что это единственный продукт такого рода на нашем «внутреннем рынке». Тем не менее, развивать чат-бота мы будем обязательно, а для этого нам нужно получать обратную связь. Dialogflow — достаточно большая платформа, и сейчас мы используем лишь небольшую часть её возможностей. Помимо прочего там есть блок аналитики, в нём можно посмотреть, сколько человек воспользовалось ботом, какие темы их интересовали, насколько полно чат-бот смог ответить на вопросы. Таким образом, можно находить темы, в которых Мия «плавает», и дообучать её, а также выявлять новые направления для её развития.
Большой плюс Мии — её кроссплатформенность. Хотя изначально Мию реализовали в Telegram, однако платформа позволяет перенести её в другие мессенджеры, и даже вынести функциональность отдельно на веб-сайт.
Наш чат-бот проработал пока только два месяца, и новички неплохо отзываются об этом инструменте адаптации. «Старичкам» Мия пока не интересна, но у нас есть идея оснастить её такой функциональностью, чтобы чат-бот сопровождал сотрудника не только на начальном этапе, но и в течение всей его работы в компании в качестве «гида» по внутренним политикам и процедурам.