Развитие прорывных ИИ-инноваций благодаря инженерии, ориентированной на потребности клиента
Несмотря на годы цифровизации, компании реализуют менее одной трети ожидаемой ценности от своих цифровых инвестиций. Это происходит потому, что большинство крупных организаций начинают с технологических возможностей, на которые затем «навешивают» приложения, вместо того чтобы отталкиваться от потребностей клиентов и двигаться в обратном направлении к технологическим решениям. Отсутствие приоритета клиента приводит к разрозненным решениям, фрагментированному пользовательскому опыту и, в конечном итоге, к провалу трансформаций.
Компании, достигающие выдающихся результатов с помощью ИИ, меняют этот подход. Они внедряют мышление «инженерии, ориентированной на клиента», ставя потребности пользователей в центр технологической трансформации.
Это стратегия, при которой продукты и услуги разрабатываются с учетом клиентского опыта, включая проблемы, потребности и ожидания потребителей. Команды разработчиков затем гибко и оперативно движутся в обратном направлении, определяя шаги, необходимые для проектирования и создания решений, обеспечивающих желаемый опыт.
«Когда инженеры работают ближе к клиентам, значительно увеличивается количество нетривиальных инноваций», — отмечает Ашиш Агравал, вице-президент Capital One по технологиям бизнес-карт и платежей. — «Это приводит к мультипликативному эффекту, поскольку инженеры могут подойти к проблеме с иной стороны, отличной от перспективы продаж или продукта».
Аргументы в пользу клиентоориентированности в инженерии
По словам Агравала, инженеры по своей природе являются специалистами по решению проблем. Когда они узнают о трудностях, с которыми сталкиваются клиенты, или о том, как пользователи применяют продукты и услуги в реальном мире, они могут эффективно находить способы удовлетворения потребностей клиентов, поскольку изначально они ближе к системам и данным, чем многие другие команды в компании.
«Формирование клиентоориентированной культуры оказывает мотивирующее воздействие на инженеров, когда они начинают видеть, как основные изменения, которые они вносят, или функции, которые они добавляют, напрямую влияют на жизнь клиентов», — говорит Агравал.
Это также требует дисциплины. Агравал поясняет, что Capital One поставила цель для каждого инженера в своей организации установить несколько точек контакта с клиентами в течение года в различных формах, включая:
- Сессии цифровой эмпатии для наблюдения за пользовательскими маршрутами и выявления точек затруднения.
- Встроенная поддержка клиентов на определенные периоды для углубления понимания потребностей в обслуживании.
- «Сопровождающие» визиты инженеров, когда они присоединяются к сотрудникам службы поддержки клиентов, продаж и сервиса во время звонков или выездов на места.
- Хакатон-соревнования для создания решений на основе реальных проблем клиентов.
Возможности ИИ в условиях клиентоориентированности
«Самая большая проблема, с которой сталкиваются инженеры в крупных компаниях, — это отсутствие прямого доступа к клиентам», — утверждает Агравал. — «Это затрудняет работу технологов с клиентами для выявления проблем и инновационных решений».
ИИ ускорил как вызовы, так и возможности. Жизненный цикл запуска продуктов стал значительно быстрее. Но хорошая новость заключается в том, что инженеры находятся ближе к данным, которые питают ИИ, поэтому они могут более оперативно применять методы обработки данных, основанные на ИИ, для решения клиентских проблем.
Агравал приводит недавний пример: в сфере обслуживания клиентов диалоги можно мгновенно резюмировать, предоставляя агенту контекст по первоначальному запросу клиента и оставшимся пунктам действий. Агентный ИИ также может задавать уточняющие вопросы относительно взаимодействия, что в противном случае потребовало бы от людей-агентов времени на прочтение всей переписки.
«Решение было бы намного сложнее в экосистеме без большого количества высококачественных данных», — заявляет Агравал. — «Но когда вы объединяете богатую экосистему данных с агентными инструментами, вы переходите от постепенных улучшений к высокоскоростной трансформации».
Инвестируя в данные и инструменты ИИ и сосредоточившись на быстрых экспериментах, можно ускорить цикл внедрения решений, отмечает Агравал. Команды осознают, что если они удовлетворяют потребности клиентов и быстрее итерируют широкий спектр решений, то весь инновационный цикл ускоряется.
Например, Capital One использовала клиентские данные для создания передовой многоагентной ИИ-платформы под названием Chat Concierge, чтобы улучшить опыт клиентов для покупателей автомобилей и дилеров. В ходе одного диалога Chat Concierge может выполнять такие задачи, как сравнение автомобилей, чтобы помочь покупателям выбрать лучший вариант, и планирование тест-драйвов или встреч с продавцами.
Агравал поясняет, что покупатели автомобилей могут взаимодействовать с Chat Concierge напрямую через веб-сайты дилеров-участников. Дилеры могут получить доступ и перехватить чат через платформу Navigator. ИИ-помощник состоит из нескольких логических агентов, которые работают вместе, имитируя человеческое мышление, что позволяет ему предоставлять информацию и действовать в соответствии с запросами клиента.
Элементы мышления, ориентированного на ИИ
Согласно недавнему опросу, 70% руководителей компаний заявляют, что их фирма в той или иной степени использует агентный ИИ. Приблизительно половина руководителей считают, что агентные ИИ-системы способны значительно улучшить обнаружение мошенничества (56%) и безопасность (51%), снизить затраты и повысить эффективность (41%), а также улучшить клиентский опыт (41%).
В перспективе достижение этих результатов выглядит еще более вероятным. Более половины опрошенных руководителей банков заявляют, что ожидают дальнейшего улучшения обнаружения мошенничества (75%), безопасности (64%) и клиентского опыта (51%). Варианты использования агентного ИИ, демонстрирующие высокий потенциал для трансформации клиентского опыта в финансовых услугах, включают реагирование на запросы клиентов, корректировку платежей по счетам в соответствии с регулярными зарплатами или извлечение ключевых условий из финансовых соглашений.
Помещение клиента в центр трансформации требует мышления, ориентированного на ИИ. Компании должны перейти от простого дополнения существующего продукта к фундаментальному переосмыслению проблемы и потребностей пользователя через призму возможностей искусственного интеллекта.
Несколько лучших практик, которые рекомендует Агравал, включают:
- Переосмыслите основную функцию ИИ для решения проблемы пользователя: «Истинная ценность не в погоне за шумихой вокруг ИИ; она в решении значимых клиентских проблем. Сосредоточившись на влиянии, мы гарантируем, что наши инновации не просто быстры, но и преобразующи», — говорит Агравал.
- Начните с высококачественных, хорошо управляемых данных в качестве основы: «Готовность данных и унифицированная информация по всем системам — это не подлежащие обсуждению основы ИИ. Чистый слой данных — это то, что организует агентный цикл, обеспечивая восприятие, рассуждение и выполнение, необходимые для решения проблемы клиента еще до того, как он ее озвучит», — поясняет Агравал.
- Перестройте рабочие процессы с самого начала, внедряя ИИ: «Люди относятся к моделям как к черным ящикам, но агентные системы требуют огромной строгости и контроля. Наличие хорошо управляемой экосистемы данных и ответственных стандартов ИИ являются важнейшими столпами для построения доверия к этим системам», — заявляет Агравал.
- Создайте кросс-функциональную команду, включающую специалистов по данным, инженеров, продакт-менеджеров, дизайнеров и других партнеров: Агравал советует: «Важно быть открытыми и гибкими к трансформации того, как мы работаем и создаем ценность, поскольку ИИ все больше интегрируется в рабочие процессы. Также важно применять подход «ползи, иди, беги», если вы новичок в ИИ, а не просто сразу бросаться в него».
В конечном итоге, достижение сквозной трансформации зависит от того, насколько инженеры и партнерские команды смогут начать с потребностей клиентов и двигаться в обратном направлении к технологическим решениям, вместо того чтобы сначала опираться на технологические возможности и затем искать для них применения. Когда организации превращают клиентоориентированный подход в свою вторую натуру, они способны не только переосмыслить клиентский опыт изнутри, но и поставить клиента в центр внимания с самого начала.
Свежие материалы — Советы и лайфхаки

Масштабирование Агентского ИИ на Предприятии: От Пилотных Проектов к Полноценному Внедрению
По мере того, как агентский искусственный интеллект (ИИ) переходит от стадии экспериментов к полномасштабному внедрению в корпоративную среду, ключевым вопросом становится организация взаимодействия агентов, их подключение к необходимым системам и данным, а также безопасное функционирование в р

Разработка архитектуры памяти и хранилищ данных в эпоху ИИ
Наступила эпоха ИИ-инференса. Представьте себе медицинскую систему, которая в реальном времени анализирует миллионы данных для ускорения жизненно важных исследований, или умного помощника, мгновенно решающего тысячи сложных запросов клиентов. Эти реальные прорывы возможны благодаря передовой и

Данные с дронов в Украине: новый рынок и вызовы для ИИ
Поля сражений в Украине усеяны обломками беспилотников, которые прочно утвердились как важнейшее оружие современной войны. Однако за этими обломками скрывается новый "золотой рудник" для оборонного сектора. Данные, генерируемые дронами, переживут войны, в которых они используются, и будут всё а

Сколько водорода скрыто под землей?
В 1990-х годах геохимик Барбара Шервуд Лоллар спустилась в шахту Кидд-Крик на севере Онтарио, которая прорезает более трех километров в древних породах Северной Америки. Ее команда обнаружила там воду, изолированную под землей более миллиарда лет. Эта древняя рассольная среда оказалась домом д

Глубокий Взгляд: Как Люди Действительно Используют ИИ и Дизайн Flock
Мы все еще не знаем, как люди на самом деле используют ИИ Мы до сих пор не до конца понимаем, как люди применяют искусственный интеллект в повседневной жизни. Крупные ИИ-компании, такие как Anthropic и OpenAI, регулярно публикуют отчеты об использовании своих продуктов. Однако

Как «цензурно-промышленный комплекс» меняет интернет и политику США
Понятие «цензурно-промышленного комплекса» впервые привлекло внимание автора 15 апреля 2025 года. Именно тогда стало известно о грядущем закрытии небольшого отдела Государственного департамента США, специализирующегося на мониторинге и противодействии иностранной дезинформации, исходящей, н