Я давно говорю о том, что работа с искусственным интеллектом должна становиться проще, а не сложнее.
Сегодня существует огромное количество решений для обработки звонков, встреч, интервью и других аудиоформатов. Они умеют транскрибировать, суммаризировать, извлекать сущности, строить аналитику.
Технологически всё выглядит прекрасно.
Но довольно часто пользовательский путь выглядит примерно так: загрузить запись → выбрать режим → настроить параметры → выбрать шаблон → сформировать отчёт → выгрузить данные → потом ещё понять, что с ними делать.
И в какой-то момент возникает парадокс: технология должна экономить человеку время, но чтобы ею воспользоваться, человеку сначала приходится научиться правильно пользоваться технологией.
Мне кажется, сейчас мы наблюдаем важный разворот.
Следующий этап развития AI изначально реализовывался как переход от интерфейсов к анализу намерения пользователя.
Человек не должен знать, какой алгоритм ему нужен, какой отчёт запустить и где поставить галочку.
Он должен иметь возможность просто сказать: «Покажи, почему клиенты отказываются» или «Собери таблицу с основными возражениями».
А система уже сама должна понять, какие данные использовать, какие действия выполнить и в каком виде вернуть результат.
Именно поэтому сегодня рынок всё активнее движется в сторону агентных систем и платформ. AI постепенно перестаёт быть отдельным инструментом, которому человек должен объяснять последовательность действий, и становится слоем между человеком, данными и бизнес-задачей.
Мы в Aintelliq пошли именно по этому пути.
В нашей платформе речевой аналитики мы построили агентную архитектуру для работы с аудиоданными.
Поэтому теперь запись это не только транскрипция и стандартынй отчет, с ней можно разговаривать.
Можно загрузить массив аудио и дальше получать информацию в том виде, в котором она нужна именно сейчас: отчёт, таблицу, сравнение, краткую справку, конкретный факт или вывод по сотням разговоров.
Без необходимости заранее знать, какой именно отчёт нужно запустить. Получается интеллектуальная BI система.
И мне кажется, именно здесь происходит самое интересное изменение пользовательского опыта в AI.
Мы постепенно переходим от модели:
«Научись пользоваться системой»
к модели:
«Скажи системе, что тебе нужно».
И, возможно, именно это, а не очередной скачок качества моделей, станет главным фактором массового использования искусственного интеллекта в бизнесе.
Сегодня существует огромное количество решений для обработки звонков, встреч, интервью и других аудиоформатов. Они умеют транскрибировать, суммаризировать, извлекать сущности, строить аналитику.
Технологически всё выглядит прекрасно.
Но довольно часто пользовательский путь выглядит примерно так: загрузить запись → выбрать режим → настроить параметры → выбрать шаблон → сформировать отчёт → выгрузить данные → потом ещё понять, что с ними делать.
И в какой-то момент возникает парадокс: технология должна экономить человеку время, но чтобы ею воспользоваться, человеку сначала приходится научиться правильно пользоваться технологией.
Мне кажется, сейчас мы наблюдаем важный разворот.
Следующий этап развития AI изначально реализовывался как переход от интерфейсов к анализу намерения пользователя.
Человек не должен знать, какой алгоритм ему нужен, какой отчёт запустить и где поставить галочку.
Он должен иметь возможность просто сказать: «Покажи, почему клиенты отказываются» или «Собери таблицу с основными возражениями».
А система уже сама должна понять, какие данные использовать, какие действия выполнить и в каком виде вернуть результат.
Именно поэтому сегодня рынок всё активнее движется в сторону агентных систем и платформ. AI постепенно перестаёт быть отдельным инструментом, которому человек должен объяснять последовательность действий, и становится слоем между человеком, данными и бизнес-задачей.
Мы в Aintelliq пошли именно по этому пути.
В нашей платформе речевой аналитики мы построили агентную архитектуру для работы с аудиоданными.
Поэтому теперь запись это не только транскрипция и стандартынй отчет, с ней можно разговаривать.
Можно загрузить массив аудио и дальше получать информацию в том виде, в котором она нужна именно сейчас: отчёт, таблицу, сравнение, краткую справку, конкретный факт или вывод по сотням разговоров.
Без необходимости заранее знать, какой именно отчёт нужно запустить. Получается интеллектуальная BI система.
И мне кажется, именно здесь происходит самое интересное изменение пользовательского опыта в AI.
Мы постепенно переходим от модели:
«Научись пользоваться системой»
к модели:
«Скажи системе, что тебе нужно».
И, возможно, именно это, а не очередной скачок качества моделей, станет главным фактором массового использования искусственного интеллекта в бизнесе.