Съдържание
Миналия месец проведохме двудневно обучение за изкуствен интелект вътрешно в Sresky.
Честно казано, в началото имаше различни мнения в компанията. Някои смятаха, че предвид натоварения ни бизнес график, отделянето на два дни за изучаване на изкуствен интелект може да е „твърде идеалистично“. Други се притесняваха, че макар изкуственият интелект да изглежда много популярен, той може да не е приложим в реалните продажби и взаимодействия с клиенти.
Но след като двата дни приключиха, отзивите на всички бяха доста последователни: не ставаше въпрос дали е било полезно, а по-скоро, че не бяхме разбрали как да го използваме преди.
Това, което наистина спъва екипа по продажбите, не са способностите, а управлението на времето.
Ако сте работили в B2B продажби, вероятно сте имали същото преживяване:
В крайна сметка, количеството време, действително прекарано във „вземане на решения от страна на клиента“ и „придвижване на поръчките“, е изненадващо ограничено.
По-голямата част от времето е фрагментирано от тези задачи:
- Многократно преразглеждане на тона и формулировката на имейлите
- Търсене на клиентска информация в множество системи
- Прекъсване по средата на четенето на продуктовата документация
- Получавам много запитвания, но ми е трудно бързо да ги приоритизирам
Взети поотделно, нито една от тези задачи не е сложна, но когато се натрупат, те напълно нарушават ритъма на деня.
По време на нашия преглед след обучението стигнахме до сравнително ясно заключение:
Проблемът не е ниската ефективност, а ниската плътност на обработката на информацията.
Където изкуственият интелект наистина променя нещата, не е чрез „заместване на работата“, а чрез намаляване на тежестта.
По време на обучението не се фокусирахме върху теоретични концепции; вместо това работихме директно с реални бизнес сценарии.
Вземете например междуезични имейли.
Преди, когато бизнес колеги пишеха имейл на немски или испански, стандартният процес беше: чернова на китайски → превод → коригиране на тона → проверка на техническата терминология.
Беше нормално да се преглеждат редакциите напред-назад, а един имейл често отнемаше 30-40 минути.
По-късно преминахме към различен подход, позволявайки на изкуствения интелект да участва директно в „генерирането на първи проект“.
Едно особено забележимо предимство не беше, че беше „по-бързо“, а по-скоро, че вече не се налагаше да се мъчим с формулировките.
Най-честата обратна връзка от колегите беше: „Най-накрая не е нужно да се взирам в едно-единствено изречение и да мисля за него с векове.“
Обратната връзка от клиентите също беше доста директна; някои дори отговориха конкретно, казвайки: „Този отговор беше по-професионален и навременен от преди.“
Тази промяна може да не изглежда драматична, но за международната търговия или задграничните B2B екипи тя всъщност е доста значителна.
Втората промяна настъпи в „обработката на информация за клиентите“
В B2B бизнеса най-трудоемките задачи често са тези, които изглеждат като „просто малко организация“.
Например:
- Приоритизиране на партида от запитвания
- Попълване на липсваща информация за клиента
- Сравняване на техническите спецификации между различните версии
- Категоризиране на следпродажбената обратна връзка по вид проблем
Тези задачи не са трудни, но отнемат време и са склонни към грешки.
По време на обучението проведохме експеримент:
Въведохме партида реални запитвания и десетки страници с продуктова документация директно в изкуствения интелект и накарахме екипа да разработи работен процес за обработка.
Един ясен резултат беше, че:
Съдържание, чието организиране преди отнемаше половин ден, сега може да бъде превърнато в „използваема версия“ за малко над десет минути, включително:
- Кои клиенти си струва да бъдат приоритетни
- Кои заявки представляват потенциални рискове
- Коя информация очевидно липсва
Разбира се, това не означава, че изкуственият интелект директно „взема решения“; по-скоро той първо организира предварително разпръснатата информация в структуриран формат, след което хората вземат окончателната преценка.
Това разграничение всъщност е много важно в ежедневната работа:
Изкуственият интелект не взема решения вместо вас – той намалява времето, което прекарвате в „търсене на информация“.
Третата промяна е още по-интересна: всеки започна да създава свои собствени работни процеси.
В последния ден от обучението помолихме всички да се справят с една сравнително „отворена“ задача:
Определете трите най-повтарящи се задачи в ежедневието им и разберете как да ги свържете с помощта на изкуствен интелект.
Нямаше изисквания за кодиране, нито пък имаше фиксирани отговори.
Резултатите бяха доста интересни:
Един човек свърза проучването на конкурентите, писането на седмични отчети и вътрешното отчитане в един работен процес. Това, което преди отнемаше няколко часа седмично, сега може да се свърши за около половин час.
Други създадоха „процес на адаптация на нов клиент“, който включваше:
- Автоматично организиране на фирмения фон
- Извличане на ключови комуникационни точки
- Генериране на теми за разговор за първата среща
Екипът по продажбите отбеляза, че най-забележимата промяна не е скоростта, а по-скоро това, че „вече нищо не се пренебрегва“.
Този момент всъщност е доста важен:
Много проблеми с ефективността не произтичат от бавност, а от непоследователност.
Промените не бяха толкова драматични, колкото си представяхме, но бяха стабилни.
След обучението проведохме просто сравнение за период от един месец:
- Времето за обработка на имейли намаля значително (според нашите оценки с около 60%)
- Проверката на запитванията стана по-бърза
- Времето, прекарано в ръчно организиране на информация, намаля
- Процентът на грешки също леко намаля
Но още по-забележима от тези числа беше промяната в нашия стил на работа.
В миналото всички са следвали подхода „първо се справя със задачите, а след това се търси информация“.
Сега по-скоро става въпрос за „оставяне на системата първо да организира информацията, а след това да се справи със задачата“.
Тази промяна в реда е едва доловима, но въздействието ѝ е значително.
Един момент, който лесно може да се пренебрегне: изкуственият интелект не само носи ефективност, но и променя структурата на работата.
По-късно обсъдихме един въпрос вътрешно:
Ако се фокусираме единствено върху повишаването на ефективността, лесно е да подценим въздействието на изкуствения интелект.
По-важните промени всъщност са:
- Времето на хората сега е концентрирано върху „преценка“ и „комуникация“
- „Организацията“ и „повтарящите се задачи“ постепенно се намаляват
- Зависимостта на екипа от информация се е променила
С други думи, не става въпрос за това, че дадена задача е станала по-бърза, а за това, че фокусът на работата се е изместил.
Заключителни мисли: Изкуственият интелект не е проблем с инструмента, а с процеса.
Много компании говорят за изкуствен интелект в днешно време, но когато става въпрос за реалното му внедряване, те често се затрудняват с един момент:
Не става въпрос за „дали да го използваме“, а за „как да го интегрираме“.
Нашият опит този път беше доста ясен:
Ако изкуственият интелект е просто самостоятелен инструмент, стойността му е ограничена;
но ако бъде интегрирано в процесите, то постепенно ще трансформира начина, по който работят екипите.
Това беше и най-осезаемият извод от тренировката на Срески .