Техподдержка в эпоху ИИ. Как искусственный интеллект меняет ландшафт ИТ-услуг
Изображение создано нейросетью shutterstock.com
Внедрение ИИ в различные аспекты нашей работы с каждым днем всё глубже. То, что несколько лет назад приходилось делать несколько дней, сейчас с помощью ИИ удается сделать за часы. Это процесс происходит во всех сферах жизни, но в области ИТ как правило все внедрения происходят заметно раньше по понятным причинам.
Если перейти к выстроенной (ключевое слово!) службе техподдержки, то безусловно ИИ может помочь с 95% клиентских запросов при условии нормального (второе ключевое слово!) функционирования информационной системы. Кратко рассмотрим, почему так происходит.
Все сервисы информационных систем в зрелой системе техподдержки выстроены в своего рода меню и четко разделены между собой. Имея конечное число сервисов для каждого из них можно описать конечное число сценариев. Да число их большое, но в любом случае конечное.
То есть такая задача относительно просто автоматизируется-нейронная сеть как ядро ИИ по этим сценариям обучается . То есть процесс хоть и не простой и быстрый, но одновременно с этим понятный и даже рутинный.
Казалось бы вот оно счастье - создал сценарии, обучил ИИ и можно отказаться от «кожаных мешков» которым ещё и зарплату платить надо. Но спустимся с небес на землю.
Неслучайно отметил два ключевых момента: это выстроенная система - то есть исправная и полностью описанная информационная система и второй момент это ее нормальное функционирование. Вот именно на этих моментах и заострим наше внимание.
Если вы сталкивались с работой техподдержки, а особенно изнутри, то не будет сюрпризом что вал обращений в техподдержку происходит при нарушении нормальной работы по различным причинам информационной системы . Что это значит с точки зрения сценариев? А то что банально можно не предусмотреть аномалии в отличии от нормально работающей системы. И раз нет паттернов обучения ИИ, то и результат его работы будет совершенно непредсказуем. Именно в такие моменты «человеческая» техподдержка может помочь ИИ. И это не оговорка: рутину ИИ обрабатывает лучше человека в большинстве сценариев, но всё что выходит за рамки паттернов и нестандартных ситуаций выходящих за контур доступный ИИ, без человека не обойтись.
Но здесь нужно понимать, что не каждый человек способен быть ассистентом ИИ. Так как в описываемых ситуациях мы говорим о нестандартных отклонениях в информационной системе, а значит на этом месте может быть только специалист с большим техническим бэкграундом в предметной и смежных областях, способный нестандартно мыслить. Простой человек исполнитель, а особенно без опыта, в таких ситуациях не будет помощником.
Отсюда можно грубо построить модель первой линии службы техподдержки: ИИ это может быть как голосовая, так и чат система, если говорить про веб поддержку. На этом же уровне должны быть специалисты-люди. Их количество нужно устанавливать исходя из статистики обращений и решения проблем с помощью ИИ. То есть от качества работы ИИ зависит сколько людей (читаем денег на фонд оплаты труда) на первой линии нам нужно.
Ставить ИИ на вторую и тем более третью линию, там где осуществляется взаимодействие непосредственно с информационной системой зависит от вида бизнеса. И отрицать такого внедрения нельзя, но процесс внедрения должен быть осторожным, так как от неправильно сработавшего алгоритма может быть нарушена работа информационной системы. Но, с другой стороны, правильно настроенный ИИ как правило дает меньшую ошибку и много более высокую скорость обработки запроса, что может сыграть в плюс в противостоянии человека и ИИ. И опять помним про нестандартное поведение при недокументированном поведении информационной системы по каким-либо причинам.
Поэтому выбор решения сродни взвешиванию аргументов на аптекарских весах.
Опубликовано 25.08.2024
