Олег Алдошин: «Бум ИИ обнажил пропасть между бизнесом, менеджментом и IT»

Рынок технологий переживает структурный сдвиг: бизнес все чаще ищет не отдельные инструменты, а партнеров, способных встроить технологию в процессы и обеспечить прикладной результат. На эту роль претендуют телеком-операторы, способные предложить рынку инфраструктуру, данные и собственные ИИ-разработки. О роли телеком-оператора как технологического партнера, спросе на ИИ-решения в B2B и внедрении искусственного интеллекта в продажах рассказал изданию «Ведомости. Инновации и технологии» вице-президент по корпоративному бизнесу МТС Олег Алдошин.

– Изменилась кардинально, и этот сдвиг диктуется рынком: бизнес хочет платить за результат, а не просто за передачу данных. Мы становимся технологическими партнерами, которые помогают бизнесу выстраивать полный цикл цифровизации. Даем клиенту инфраструктуру: сети, защищенные каналы – и сразу дополняем ее отраслевыми решениями, а также готовимся к запуску 5G для бизнеса.

Для этого несколько лет назад мы сформировали отдельную команду отраслевых экспертов – бывших IT-директоров и консультантов из разных индустрий. Они понимают внутренние процессы заказчиков и могут переводить бизнес-задачи на язык технологий.

«Мы часто выступаем в роли цифрового интегратора»

– Рост сейчас лежит в двух направлениях. Первое – новые продуктовые направления и комплексные интеграционные решения. Рынок информационно-коммуникационных технологий в России огромен, но крайне фрагментирован: на нем сотни тысяч игроков. За счет этой емкости крупные технологические компании будут расти даже несмотря на то, что бизнес оптимизирует расходы на цифровизацию.

Второе – новые индустриальные и технологические циклы. Например, развитие робототехники потребует строительства новых центров обработки данных, закупки промышленных и логистических роботов, переоснащения предприятий. Это создает инфраструктурный спрос на сети связи.

– Зависит от масштаба компании. Крупный бизнес по-прежнему предпочитает выбирать лучшие решения по каждому направлению и самостоятельно собирать из них IT-архитектуру. Для таких компаний важны качество и надежность каждого конкретного продукта и то, как продукт вписывается в общую цифровую стратегию.

Средний и малый бизнес рассуждают иначе: им нужно единое надежное цифровое пространство, желательно от одного поставщика.

Нам комфортно работать по обеим моделям. Понятно, что мы не можем закрыть абсолютно все IT-потребности крупного бизнеса. Поэтому мы часто выступаем в роли цифрового интегратора: предлагаем заказчику комплекс, состоящий из наших продуктов и решений сторонних вендоров. Клиенту это удобно, а вендор получает доступ к enterprise-заказчикам (уровня крупного бизнеса. – «Ведомости. Инновации и технологии»), до которых сам бы не дотянулся.

«Главный вопрос про ИИ сегодня – для чего»

– Бизнес ищет решения, которые либо сокращают затраты, либо напрямую влияют на продажи. В первую очередь это оптимизация клиентских коммуникаций: голосовые и чат-боты нового поколения, которые благодаря искусственному интеллекту справляются со значительно более сложными запросами.

Второй запрос – внутрикорпоративные коммуникации. Например, «МТС Линк» уже умеет расшифровывать разговоры в реальном времени, резюмировать и протоколировать встречи. Мы планируем научить его контролировать исполнение поручений, подсказывать сроки, а затем добавить функционал HR-ассистента.

Третий запрос заказчиков – встраивание искусственного интеллекта непосредственно в производственные процессы. Это гигантская ниша, но пока, скорее, рынок завтрашнего дня.

– В первую очередь там, где есть огромный поток клиентских коммуникаций: банки, ритейл, телеком. Эти процессы проще автоматизировать, а эффект быстро становится заметен в цифрах.

Вторая волна – промышленность, и там потенциальный эффект совершенно другого масштаба. Завод, порт, месторождение – это миллиардные инвестиции. Даже 1-2% экономии энергии, топлива или времени простоя в промышленности дают заметный финансовый эффект. Кроме того, в промышленности высоки риски аварий, а значит, высок спрос на предиктивную аналитику.

Третье – логистика и транспорт. Здесь ИИ активно развивается вместе с автоматизацией перевозок и складов. В прошлом году мы заключили соглашение с «Яндексом» и разворачиваем сеть высокоточного позиционирования для их беспилотных грузовиков.

Еще одно перспективное направление – энергетика. Мы развиваем решение EnergyTool, которое помогает выявлять аномалии энергопотребления. Такие системы особенно востребованы там, где ручной анализ уже просто не справляется с объемом данных.

– Бум искусственного интеллекта обнажил пропасть между бизнесом, операционным менеджментом и внутри самих компаний.

Бизнес формулирует цели: продавать быстрее, сократить потери, ускорить конвейер. Но как именно реализовать их с помощью технологий, не всегда понятно. Поэтому сейчас резко вырос спрос на людей, которые умеют смотреть на процессы целиком: от бизнес-задачи до конкретного IT-решения. Такие специалисты нужны и самим компаниям, и нам как технологическому партнеру.

– Главный вопрос про ИИ сегодня – для чего. На рынке много разговоров о GPU (Graphics Processing Unit, или графический процессор ‒электронный микропроцессор, разработанный для выполнения сложных математических вычислений. – «Ведомости. Инновации и технологии»), центрах обработки данных, больших языковых моделях. Но важно не наличие технологии само по себе, а то, как встроить ее в процессы и получить измеримый эффект.

Мы видим свою задачу именно в том, чтобы превращать технологические тренды в прикладные решения. Впрочем, внедрение ИИ часто упирается в человеческий фактор и устоявшиеся процессы: можно настроить инструменты, но будут ли ими пользоваться, и как это изменит результат, заранее неизвестно.

– По крупным стратегическим продуктам, в которые мы инвестируем вдолгую, конверсия – 100%. По точечным гипотезам закрываем около 60-70% начинаний. Либо продукт «не взлетает», либо под него нет зрелого рынка. Например, мы разрабатывали технологию высокоточного позиционирования для агросектора, рассчитывали на беспилотные комбайны, но рынок оказался не готов. Мы планировали заморозить проект, но появился запрос на эту технологию со стороны «Яндекса» – на трекинг грузовиков.

«Менеджер может воспользоваться подсказкой системы, а может продолжить работу без нее»

– У нас развернута масштабная внутренняя программа, которая охватывает весь цикл: от лидогенерации до удержания клиентов. Цель – система персонализированного подхода к клиенту с минимизацией рутинных операций сотрудников. В этой системе ИИ анализирует потребности и профиль каждого потенциального клиента и уже действующего потребителя, результаты каждого менеджера и все сделки – успешные и провальные. Мы хотим получить систему, которая масштабирует лучшие практики.

– В первую очередь это автоматизация типовых коммуникаций. В наших колл-центрах работают голосовые роботы, которые закрывают до 60% обращений без участия человека. Если система не справляется, подключается оператор, но уже с готовым контекстом разговора: клиенту не нужно повторять вопрос.

Второе направление – аналитика и работа с данными. Речевая аналитика формирует резюме каждого звонка: что обсудили, какие были возражения, о чем договорились. Отдельные инструменты помогают анализировать тендерную документацию: языковая модель изучает объемные техзадания, подсвечивает риски и выдает краткое резюме.

Есть и инструменты для продаж. Перед встречей менеджер может за секунды получить аналитическую справку по клиенту: инвестиционные проекты, тендеры, публикации в прессе. Раньше на сбор такой информации уходили часы.

Но в крупном B2B решения все еще сильно зависят от человека. Менеджер может воспользоваться подсказкой системы, а может продолжить работу без нее. В массовом сегменте, где продажи идут цифровым потоком, такие решения внедряются быстрее и сразу дают понятный бизнес-эффект.

– В процессах, где мы полноценно задействовали большие языковые модели, фиксируем прирост производительности труда на 20-30%. После запуска голосового робота доля квалифицированных обращений в колл-центре выросла с 50% до 70% – менеджеры перестали тратить время на рутину, производительность на одного продавца выросла примерно на 15%.

Мы также фиксируем рост конверсий входящих заявок с сайта, но говорить о резком скачке выручки исключительно за счет языковых моделей пока преждевременно.

– Мы разложили всю воронку продаж – от первого контакта до удержания клиента – и на каждом этапе понимаем, где инструмент может дать подсказку менеджеру, обогатить данные или вовремя напомнить о нужном звонке. Будем внедрять эти инструменты поэтапно.

Целевые ориентиры ‒ ускорение обработки входящих запросов в семь раз за счет ИИ-маршрутизации, рост конверсии из коммерческого предложения в сделку за счет персонализации предложений.

МТС B2B целенаправленно движется к созданию интеллектуальной системы продаж, где ИИ берет на себя анализ данных, контроль качества, генерацию контента и частичную автоматизацию взаимодействия с клиентом. При этом человек остается в контуре стратегических решений и сложных переговоров.

– Стратегически мы абсолютно открыты к партнерствам. Ни одна компания сегодня не способна в одиночку закрыть весь стек ИИ-решений. Поэтому мы рассматриваем самый широкий спектр форматов – от классического партнерства до сделок слияний и поглощений.

Я вижу два сценария сотрудничества. Первый – крупный индустриальный партнер. Мы даем технологии: облачную инфраструктуру, мощности дата-центров, связь, инженерную экспертизу. Партнер привносит глубокое понимание конкретной отрасли и ее внутренних процессов. Второй сценарий – альянс с сильной IT-компанией, когда разные технологические наработки дают результат, которого каждый в отдельности не достигнет.