NGI | Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

AI в Customer support - лучший способ выбесить ваших клиентов Если вы сделали его неправильно. Пару лет назад мне довелось столкнуться со службой поддержки UPS здесь, в США. На том конце меня ждал бот, который просил назвать трек номер и его распознавалка речи не могла распознать 14 цифр подряд без ошибок. Приходилось повторять цикл раз 5-7. Если неудачно - звали оператора. Подобные системы здесь стоят у всех служб доставки. И вот, 2026, прогресс дошел и до них. Ребятам дали LLM, какую-то нормальную распознавалку речи и RAG. Стало ли от этого лучше? Сегодня был максимально бесячий опыт, на этот раз с FedEx Мне должен был придти срочный заказ, в котором я доплатил за overnight delivery. И прямо во время delivery window оказалось, что в адресе ошибка. Машина буквально проехала мимо моего дома. То, что ошибка была обнаружена так поздно и мне никто даже не позвонил - история про работу служб доставок здесь в целом. Сейчас про поддержку. В первый раз удалось прорваться через бота. Человек на том конце сказал мне звонить в магазин, чтобы проапдейтить адрес и перезвонить им. Я сделал это, настало время перезванивать. И здесь моя пятая точка знатно сгорела. Попытка 1 - бот в принципе не понял, что я от него хочу, попал в луп и дал отбой. Попытка 2 - бот по моему номеру обнаружили трек-номер и дал отбой, сказав, что изменения в доставке может делать только отправляющий. Попытка 3 - на каждую реплику бота прошу позвать человека - отбой. Попытка 4 - матерюсь на всех языках, что знаю - получаю перевод на оператора. С оператором порешали вопрос за 2 минуты, сказали, что посылку можно забрать в сортировочном центре. Итог: я злой, за срочную доставку платить больше не имею желания, предпочтение буду отдавать другим логистическим компаниям. Бот не порешал, потому что кейс в него не был заложен. И этого бы не было бы, если бы внедряя AI в Customer support компания бы гналась не за KPI, а за реальным разрешением проблем. Что могло бы исправить ситуацию: 1. Усилить human-in-the loop - проще всего через правило "если с номера поступает больше Х звонков - перенаправлять на человека" 2. Дать AI больше свободы - модель слишком тяготела к стандартным протоколам, ища знакомые слова, а не пытаясь понять ситуацию, чтобы, например, сделать саммари для оператора. 3. Добавить "нестандартный протокол" - в дополнение к п.2. Можно просто добавить в промпт "Если не понимаешь проблему - передай оператору". 4. Юзать более умные модели - делает процесс дороже, но сокращает количество лупов. По уровню тупости у них скорее там была какая-то LLama Поддержка для многих видится как очевидный процесс для автоматизации, но на деле - это гораздо более сложная история с кучей трейдофов. Я как-то писал про кейс Klarna 1.5 года назад, и с тех пор ничего не изменилось.

Tesla в мире велосипедов: когда ИИ занимается тем, чем должен Скажу честно: я уже давно со скепсисом отношусь к большинству анонсов, где крупными буквами написано “AI”. Как правило, за этим скрывается либо очередная базовая интеграция какой-нибудь LLM, либо чисто бизнесовая история для оптимизации процессов и зарабатывания денег. Бизнес - это хорошо, но когда ты задумываешься о настоящем, полезном ИИ для жизни, в голове рисуется совсем другое. И вот бренд Canyon выкатил анонс своего футуристичного концепта Canyon Predict. Это как раз тот редкий случай, когда системная технологическая штука создана не ради хайпа, а ради базового комфорта и безопасности человека. Для любого, кто хоть раз выезжал на дорогу на велосипеде или самокате, одна из самых страшных вещей - это так называемый “дооринг”. Это когда ты едешь мимо припаркованных машин, и прямо в тебя внезапно и не глядя открывают дверь. Ты это вообще никак не контролируешь и физически не успеваешь среагировать. Буквально в этом году в Питере так погиб парень - от удара об открывшуюся дверь его выбросило на встречную полосу прямо под колёса проезжающей машины... Если бы на его байке стояло хоть что-то подобное новой системе, вероятность хорошего исхода была бы в разы выше. Что это за система? Грубо говоря, это полноценный автопилот и бортовой компьютер в одном флаконе. Велосипед буквально обвешан скрытыми камерами, радарами и датчиками с обзором 360 градусов. AI работает локально прямо на борту и в реальном времени просчитывает траектории всех объектов вокруг, оценивает качество дороги и заранее предупреждает о скрытых угрозах. Более того, в критической ситуации байк способен сам мгновенно перестроить геометрию и занизить центр тяжести, чтобы помочь райдеру удержать баланс и избежать падения. Короче, то, что делает Tesla, только на велосипеде. Понятно, что сейчас это лишь концепт и технологическое демо. Когда его выпустят в серийное производство, стоить такой аппарат будет дофига - скорее всего, больше 15, а то и 20 тысяч долларов. Но абсолютно все технологии всегда начинаются с безумно дорогих прототипов. Вспомните ту же Теслу или системы безопасности в премиальных авто - сначала это дорогая игрушка, а уже через 3–4 года технология идет в массы и становится стандартом даже в бюджетных моделях. Поэтому появление таких вещей меня очень радует и как велосипедиста, и как человека, который искренне увлечен ИИ. Хочется видеть как можно больше именно таких кейсов - когда технологии спасают жизни в реальном физическом мире. 🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов