🤖 Где внедрять ИИ в сообществе

Ценность ИИ для комьюнити-менеджеров можно свести к зависимости от двух вещей:

🟢Допустимый уровень ошибок (насколько дорого стоит ошибка).
🟢Качество данных для обучения (мало/плохие данные = плохие результаты).

И мы приходим к тому, чтобы разложить процессы по матрице выше, чтобы понять, где ИИ может дать наибольший эффект.

Так получаем четыре категории:

ИИ помогает (ИИ предлагает, человек одобряет)
🟢Предлагает теги/категории *
🟢Направляет вопросы тем участникам, которые с наибольшей вероятностью ответят
🟢Делает черновики ответов/заголовков *
🟢Помечает участников, у которых высокая вероятность отвалиться
🟢Находит незакрытые запросы в каналах

ИИ автоматизирует (ИИ прогонзирует и действует)
🟢Обнаруживает спам и удаляет нарушителей *
🟢Переводит посты и ответы *
🟢Делает краткие сводки постов/активности *
🟢Персонализирует главную страницу и ленты
🟢Тегает неактивных участников

AI исследует (делает первый черновик, человек редактирует)
🟢Пишет черновики приветственных сообщений/постов *
🟢Кратко пересказывает внешние исследования *
🟢Генерирует темы для обсуждений и идеи для событий *
🟢Структурирует отчёты из сырых данных *

AI отвлекает (приносит больше проблем, чем пользы)
🟢Создаёт стратегии
🟢Выполняет действия и принимает решения по переезду сообщества
🟢Разруливает конфликты
🟢Ведёт сложные переговоры и обсуждения в сообществе

* = уже широко используется.

Итак, при внедрении ИИ в сообществом мы:
🟢Перечисляем рабочие процессы
🟢Определяем, какие из процессов совершаются чаще и имеют бОльшее влияние
🟢Фокусируемся на тех, по которым есть больше всего данных для обучения.

Так мы избегаем простого перебора случайных инструментов, которые оказались «под рукой» :)

ÜberCommunity — полезное о работе с сообществами