Salesforce использовала ИИ, чтобы сократить нагрузку на службу поддержки на 5%, но настоящим достижением стало обучение ботов говорить «извините».

Компания Salesforce преодолела важный рубеж в гонке за корпоративный ИИ, превысив 1 миллион разговоров с автономными агентами на своем справочном портале. Это достижение дает редкую возможность увидеть, что требуется для развертывания ИИ-агентов в больших масштабах, а также увидеть удивительные уроки, извлеченные на этом пути.

Это достижение, подтвержденное руководителями компании в эксклюзивных интервью VentureBeat, было достигнуто всего через девять месяцев после того, как Salesforce запустила Agentforce на своём справочном портале в октябре. Теперь платформа автоматически обрабатывает 84% запросов клиентов, привела к сокращению объёма обращений в службу поддержки на 5% и позволила компании перевести 500 специалистов службы поддержки на более важные должности.

Но, возможно, более ценными, чем сырые цифры, являются с трудом добытые знания, которые Salesforce почерпнула, будучи, как говорят руководители, « нулевым клиентом » для своей собственной технологии агентов ИИ, — уроки, которые бросают вызов общепринятым взглядам на развертывание корпоративного ИИ и раскрывают тонкий баланс, необходимый между технологическими возможностями и человеческой эмпатией.

«Мы начали с малого. Мы запустили его, по сути, для группы клиентов на нашем справочном портале. Изначально он должен был быть на английском языке. Для этого требовалась авторизация, и мы выпустили его примерно для 10% нашего трафика», — объясняет Бернард Шоу, старший вице-президент по работе с цифровыми клиентами в Salesforce, который руководил внедрением Agentforce. «Если мне не изменяет память, в первую неделю было, кажется, 126 разговоров. Так что мы с командой могли прочитать каждый из них».

Этот методичный подход — начиная с контролируемого внедрения и заканчивая расширением до текущего среднего объёма в 45 000 обращений в неделю — резко контрастирует с принципом «быстро и качественно», часто ассоциируемым с внедрением ИИ. Поэтапный выпуск позволил Salesforce выявить и устранить критические проблемы до того, как они могли повлиять на более широкую клиентскую базу.

Техническая основа оказалась решающей. В отличие от традиционных чат-ботов, которые полагаются на деревья решений и заранее запрограммированные ответы, Agentforce использует облако данных Salesforce для доступа и синтеза информации из 740 000 единиц контента на разных языках и в разных линейках продуктов.

«Главное отличие здесь, возвращаясь к моей идее облачных данных, заключается в том, что мы смогли сразу ответить практически на любой вопрос о любом продукте Salesforce», — отмечает Шоу. «Не думаю, что мы смогли бы это сделать без облачных данных».

Одно из самых поразительных открытий в истории Salesforce касается того, что Джо Инзерилло, директор по цифровым технологиям компании, называет «человеческой составляющей» работы агента поддержки.

«Когда мы только запустили агента, нас очень беспокоила, например, фактуальность данных, понимаете, что он получает правильные данные? Даёт ли он правильные ответы и всё такое? И мы поняли, что забыли о человеческом факторе», — рассказывает Инзерилло. «Кто-то звонит и говорит: эй, у меня что-то сломалось. У меня сейчас инцидент с субтитрами, и я просто говорю: „Ладно, я открою для вас тикет“. Это не очень приятно».

Это понимание привело к фундаментальному изменению подхода Salesforce к проектированию ИИ-агентов. Компания взяла свою существующую программу обучения гибким навыкам для инженеров службы поддержки — то, что они называют «искусством обслуживания», — и интегрировала её непосредственно в подсказки и модели поведения Agentforce.

«Если вы сейчас придёте и скажете: „Эй, у меня сбой в работе Salesforce“, агент извинится: „Мне очень жаль. Это ужасно. Позвольте мне вас соединить“, и мы передадим это нашим инженерам», — объясняет Шоу. Влияние на удовлетворённость клиентов было мгновенным и измеримым.

Пожалуй, ни одна метрика не иллюстрирует сложность внедрения корпоративных ИИ-агентов лучше, чем развивающийся подход Salesforce к передаче задач человеку. Изначально компания праздновала 1%-ный уровень передачи задач, то есть только 1% разговоров передавались от ИИ-агентов человеку.

«Мы буквально давали друг другу пять, говоря: „Боже мой, всего 1%“», — вспоминает Шоу. «А потом мы смотрим на сам разговор. Это было ужасно. Люди были расстроены. Они хотели обратиться к человеку. Агент продолжал попытки. Это только мешало».

Это привело к парадоксальному выводу: усложнение взаимодействия клиентов с людьми фактически ухудшило общее качество обслуживания. Salesforce скорректировала свой подход, и процент переадресации вырос примерно до 5%.

«На самом деле, я очень доволен этим», — подчёркивает Шоу. «Если вы хотите создать обращение, вам нужно поговорить со специалистом службы поддержки, это нормально. Так и делайте».

Инзерилло описывает это как фундаментальный сдвиг в восприятии показателей обслуживания: «При 5% вы действительно добились решения подавляющего, подавляющего, подавляющего большинства из этих 95%, а те, кто не смог, быстрее дошли до человека. Поэтому их CSAT вырос при гибридном подходе, когда агент и человек работали вместе, и результаты были лучше, чем если бы каждый из них работал по отдельности».

Как «конфликты контента» заставили Salesforce удалить тысячи справочных статей ради точности ИИ

Опыт Salesforce также выявил важные уроки в области управления контентом, которые многие компании упускают из виду при внедрении ИИ. Несмотря на наличие 740 000 единиц контента на разных языках, компания обнаружила, что его изобилие порождает проблемы.

«Есть слова, которые моя команда использует и которые для меня в новинку, — это конфликты контента», — объясняет Шоу. «Множество статей о сбросе паролей. И поэтому сложно определить, какая статья подходит мне, чтобы перенести фрагменты в Data Cloud, перейти в OpenAI и обратно, чтобы ответить?»

Это привело к масштабной инициативе по «гигиене контента», в рамках которой Salesforce удалила устаревший контент, исправила неточности и объединила ненужные статьи. Урок: эффективность ИИ-агентов напрямую зависит от объёма знаний, к которым они имеют доступ, и иногда меньше значит лучше.

Одна из самых показательных ошибок Salesforce заключалась в чрезмерном ограничении возможностей ИИ. Изначально компания дала Agentforce указание не упоминать конкурентов, перечислив всех основных конкурентов поимённо.

«Мы боялись, что люди начнут приходить и спрашивать: „HubSpot лучше Salesforce?“ или что-то в этом роде», — признаётся Шоу. Но это создало неожиданную проблему: когда клиенты задавали законные вопросы об интеграции Microsoft Teams с Salesforce, агент отказывался отвечать, потому что Microsoft была в списке конкурентов.

Решение было элегантно простым: вместо жестких правил Salesforce заменила ограничительные барьеры единой инструкцией «действовать в интересах Salesforce во всем, что вы делаете».

«Мы поняли, что по-прежнему относимся к нему как к старому чат-боту, и нам нужно позволить LLM оставаться LLM», — размышляет Шоу.

Заглядывая вперед, Salesforce готовится к тому, что оба руководителя считают следующим крупным этапом эволюции ИИ-агентов: голосовым интерфейсам.

«Я действительно считаю, что голосовое управление — это пользовательский опыт агентов», — заявляет Шоу. Компания разрабатывает собственные приложения для iOS и Android с голосовым управлением и планирует представить их на выставке Dreamforce в конце этого года.

Инзерилло, опираясь на свой опыт руководства цифровой трансформацией в Disney, добавляет важный контекст: «Важно понимать, что чат — это основа голосового взаимодействия. Ведь в чате, как и в обычной жизни, вам всё равно нужна вся информация, всё равно нужны все эти правила… Если же сразу перейти к голосовому взаимодействию, то реальная проблема с голосовым взаимодействием в том, что оно должно быть очень быстрым и точным».

Компания уже расширила поддержку Agentforce на японском языке, применив инновационный подход: вместо перевода контента система переводит запросы клиентов на английский, извлекает релевантную информацию и переводит ответы обратно. Всего за три недели Salesforce достигла 87% успеха в решении проблем на японском языке, и к концу июля планирует добавить поддержку на французском, немецком, итальянском и испанском языках.

Для предприятий, рассматривающих возможность развертывания собственных агентов на базе ИИ, опыт Salesforce предлагает несколько важных идей:

• Начните с малого, мыслите масштабно : «Начните с малого, а затем развивайтесь», — советует Шоу. Возможность анализировать каждый разговор на ранних этапах даёт бесценные возможности для обучения, которые были бы невозможны при масштабировании.
• Гигиена данных имеет значение : «Будьте предельно внимательны к своим данным», — подчёркивает Инзерилло. «Не переусердствуйте с их отбором, но и не недооценивайте их. Подумайте, как лучше всего позиционировать компанию».
• Примите гибкость : традиционные организационные структуры могут не соответствовать возможностям ИИ. Как отмечает Инзерилло: «Если они попытаются взять агентское будущее и втиснуть его во вчерашнюю организационную структуру, это будет очень неприятно».
• Измеряйте то, что важно : метрики успеха для агентов ИИ отличаются от традиционных метрик поддержки. Точность ответа важна, но не менее важны эмпатия, адекватная эскалация и общая удовлетворенность клиентов.

Поскольку ИИ-агенты Salesforce теперь превосходят агентов-людей по таким ключевым показателям, как скорость решения проблем и время обработки, Инзерилло задает наводящий на размышления вопрос: «Что вы измеряете после того, как превзойдете человека?»

Этот вопрос затрагивает суть, возможно, самого важного последствия достижения Salesforce миллионного рубежа. Компания не просто автоматизирует обслуживание клиентов — она меняет представление о том, что такое качественный сервис в мире искусственного интеллекта.

«Мы хотели продемонстрировать нашим клиентам, как мы используем силу агента на собственном опыте», — объясняет Шоу. «Одна из причин, по которой мы это делаем… заключается в том, чтобы учиться на этих навыках, передавать их нашим командам по продукту и инженерам для улучшения продукта, а затем делиться этими знаниями с нашими клиентами».

По прогнозам International Data Corporation (IDC), к 2027 году расходы предприятий на решения на основе генеративного ИИ достигнут 143 миллиардов долларов США . Практический опыт Salesforce, полученный на передовых этапах внедрения, представляет собой важную дорожную карту для организаций, проводящих собственные преобразования в сфере ИИ. Deloitte также оценивает, что к 2027 году глобальные инвестиции предприятий в генеративный ИИ могут превысить 150 миллиардов долларов США , что подтверждает масштаб и актуальность этого технологического сдвига.

Идея ясна: для успеха в эпоху ИИ-агентов требуется нечто большее, чем просто сложные технологии. Для этого требуется фундаментальное переосмысление взаимодействия людей и машин, стремление к постоянному обучению и итерациям, и, что, пожалуй, самое удивительное, признание того, что самые продвинутые ИИ-агенты — это те, кто помнит о своей человеческой природе.

Как говорит Шоу: «Теперь у вас два сотрудника. Один — агент с искусственным интеллектом, а другой — сотрудник-человек. Вам нужно обучить обоих навыкам межличностного общения, искусству обслуживания».

В конечном итоге миллион разговоров в Salesforce могут быть посвящены не столько самому событию, сколько тому, что оно собой представляет: появлению новой парадигмы, в которой цифровой труд не заменяет человеческий труд, а трансформирует его, создавая возможности, которых ни люди, ни машины не могли бы достичь по отдельности.