Практика цифрового сопровождения клиентов: статусы, документы, чат, платежи — меньше вопросов «что с делом?» и больше оплат.
nalegke.tech
Админ: @ganchitsky
Два туриста остановились в лесу на ночлег. Утром они просыпаются от шума и обнаруживают, что по поляне вокруг них нарезает круги здоровенный медведь. Один из туристов начинает как можно тише отползать в кусты. Другой начинает судорожно натягивать и шнуровать кроссовки. Первый: ты что делаешь? Ты же все равно не сможешь бежать быстрее медведя! Второй: а мне не надо бежать быстрее медведя. Мне достаточно бежать хоть немного быстрее тебя.
Это я к чему…. туго сейчас приходится многим (особо - малым) бизнесам. Да, по итогу, конечно же, прорвемся.
Но в моменте нужно сделать абсолютно все, чтобы стать хоть чуть-чуть лучше
а). ближайших конкурентов б). себя вчерашних
Прямо пройтись по всему процессу общения с клиентами - где можно стать гибче, где чуть щедрее, где чуть больше поработать над причиной и поводом для следующей покупки или визита.
НЕЛЬЗЯ в Апреле 26-го работать как вы работали в Апреле 24-го. Если вы ничего с тех пор не поменяли - возможно, вы уже опоздали.
Выживут только те, кто абсолютно по всем участкам работы перестроится быстрее конкурентов. Первым резко улучшит сервис, скинет цены, запустит нечеловеческую программу лояльности.
А то я тут недавно зашел в один пустой ресторан, был там единственным клиентом - по всему видно, что дела у них идут ох, как неважно. Можно, говорю, к стейку не картошку, а овощи гриль - как у соседнего по меню блюда. Посоветовались. Говорят - не положено.
Половину стейка за Х тысяч съел (ну как «съел» - пожевал), а вторую оставил на тарелке - ну совершенно несъедобно. Официант на глазах у администратора молча забрал тарелку и унес. Никаких вопросов, никаких «давайте заменим» - ни-че-го.
И знаете что? Возможно, кризисы время от времени и происходят для того, чтобы такие вот ребята закрывались, а выживали самые заботливые и клиентоориентированные. Эволюционный отбор.
В общем - быстрее шнуруем кроссовки и бежим быстрее основного конкурента!
Интересная иллюстрация по использованию ИИ в обучении. Споров было много — особенно вокруг школы. А теперь посмотрим на реальность.
По данным «Анкетолога», большинство школьников ищут информацию через нейросети, 58% разбирают пошагово решение задач и столько же просят объяснить сложную тему. Причем в топ начинают входить российские нейросети: ChatGPT (69%), Алиса AI (68%), DeepSeek (52%).
То есть пока все сидят и разглагольствуют, как использовать ИИ в учебе, реальные пользователи из числа школьников показали абсолютно адекватный, утилитарный подход работы с технологией. У них нейросети — просто вспомогательный инструмент, который быстрее ищет информацию или может по сто раз объяснять одно и то же.
Классическая подготовка к экзаменам, например, никуда не делась: все еще лидируют специализированные сайты, видеоуроки, учебники. При этом параллельно — треть уже обращается к нейросетям.
Так что кажется, пора осознать, что дети не хитрят, а выстраивают свои пути обучения умнее, чем многие взрослые.
▪️Доля компаний, активно использовавшие ИИ за последние 6 месяцев, по секторам экономики США:
• Информационные услуги – 45-50% • Профессиональные и бизнес-услуги – 35-40% • Финансы – 25-30% • Образование и здравоохранение – 20-25% • Оптовая торговля – 15-20% • Коммунальные услуги – 12-15% • Обрабатывающая промышленность – 10-15% • Розничная торговля – 10-15% • Строительство – 5-10% • Прочие услуги – 5-10% • Гостиничный бизнес/досуг – 5% • Транспорт – 5% • Сельское хозяйство – 3-5% • Добыча – 3-5%.
Данные не являются окончательными, скорее на ранней фаза внедрения, т.е. доля компаний продолжит расти.
Это распределение позволяет оценить, какие сектора подвержены потенциальному замещению рабочей силы от воздействия ИИ и какие сектора могут быть затронуты ИИ трансформацией в контексте производительности, межотраслевой связанности и маржинальности.
▪️МВФ скромно подчеркивает, что ИИ может способность росту безработицы на траектории ускоренного внедрения ИИ, что сопрягается с моей гипотезой, которая заключается в том, что скорость развития и внедрения ИИ может быть кратно выше, чем способность экономики адаптироваться, создавая «зловещие» гэпы в занятости и производительности между секторами.
Трудовая адаптация, переквалификация и межотраслевой морфинг (слияние и наслоение отраслей друг на друга, как например финансы, ИТ и бизнес-консалтинг, как единое целое) имеют выраженную инерцию, что неизбежно будет провоцировать дисбалансы (одни сегменты сверх-маржинальные, а другие в глубоком кризисе).
▪️ИИ несет риски углубления разрыва между бедными и богатыми странами, в том числе на траектории технологической сингулярности и ускоренного роста инноваций и технологического прогресса в точках применения ИИ (это я от себя добавил в дополнение нарратива от МВФ).
▪️Разрыв может увеличиваться не только среди стран, но и среди секторов экономики из-за перераспределения денежных (капитала) потоков, торговых потоков, рабочей силы и уровня маржинальности, создавая приоритетные и подавленные отрасли в инвестиционном профиле (вновь от себя добавил, развивая логику, которую частично затронул, но не развил МВФ).
▪️Расширение ИИ-инфраструктуры (прежде всего дата-центров) создаёт дополнительное давление на энергетический рынок, что особенно актуально в контексте ближневосточного энергетического шока. Реализация выгод от ИИ требует:
• Расширения мощностей электрогенерации; • Масштабирования критически важных промежуточных ресурсов b epkjd (чипы, редкоземельные элементы и т.д.), причем редкоземельные материалы чуть менее, чем полностью зависимы от Китай (двойной политический риск).
▪️МВФ в очередной раз предупреждает о возможном нерациональном перераспределении ресурсов в экономике из-за чрезмерных ожиданий от ИИ, где каналами распространения удара от разочарования от ИИ могут быть:
1. Падение инвестиций в ИИ-сектор; 2. Обвал акций технологических компаний; 3. Негативный эффект богатства → замедление потребления; 4. Удар по экспортным экономикам (Тайвань, Корея, Вьетнам и т.д.) через торговлю; 5. Разворот капитальных потоков; 6. Ужесточение глобальных финансовых условий; 7. Замедление мирового роста.
Спусковым крючком может быть разочарование от избыточных капитальных расходов, переоценка прибыльности и переоценка чудодейственного эффекта ИИ от внедрения в экономике (эти процессы я супер подробно анализировал в 2024-2025 задолго до появления нарративов у МВФ).
▪️Предполагается, что ИИ и технологии – один из немногих факторов, удерживающих рост США на плаву при замедлении иммиграции и внутреннего потребления.
МВФ допускает, что при определенном стечении обстоятельств ИИ теоретически способен не просто компенсировать войну (энергетический шок) и другие макродисбалансы, но и вывести мировую экономику на более высокую траекторию.
Все скорее на уровне гипотез. Никто не знает, какое реальное воздействие окажет ИИ на экономику, занятость, производительность и технологический прогресс.
Использование ИИ успешно масштабируют только ~10% компаний.
Это заявил Сергей Голицын, руководитель направления «Т1 Искусственный интеллект» ИТ-холдинга Т1.
При этом пилотные внедрения были у 88% компаний. Проблема в хаосе: если данные не структурированы и процессы не налажены, ИИ не работает. Бизнесу приходится упорядочивать свои системы и создавать платформу для работы с ИИ.
Фокус смещается с моделей на инфраструктуру. Она дорогая, но дает реальный результат и окупаемость.
Недавно вышла новая книга Себастьяна Маллаби «The Infinity Machine» про Демисса Хассабиса и DeepMind. Сегодня несколько изданий опубликовали эксклюзивный отрывок из нее, и вскрылась очень интересная история почти десятилетней давности.
В 2014, после того как Google купили DeepMind, Демис Хассабис и команда начали работать над проектом Марио. Целью было понять, как правильно контролировать AGI, и как не дать одной единственной корпорации захватить над подобной технологией абсолютную власть.
Они перебирали структуры управления, варианты ограничить власть компаний финансовыми методами, формы независимых органов и тд. В ходе проекта они поняли, что ничего из этого не работает, и что если в DeepMind появится AGI, укротить власть Google над ним будет невозможно, и все это может вылиться в огромную угрозу для человечества.
И тогда… в DeepMind появилась секретная команда-хедж-фонд, которая пыталась обыграть Renaissance Technologies, то есть создать систему, которая лучше лучших предсказывает рынки. Они хотели обучить для этого модель, подобную AlphaGo.
Тем самым они надеялись заработать собственный капитал, чтобы в случае чего сохранить контроль над AGI у себя, отделившись от Google.
Ирония в том, что все они так верили в AGI на основе своих моделей AlphaGo и AlphaZero, и так увлеклись проектом Марио и хедж-фондом, что буквально проворонили значимость изобретенных их коллегами в 2017 году трансформеров.
А проект Марио, кстати, закончился тем, что в DeepMind осталась только одна идея: контроль через людей, а не через систему. То есть через доверие к конкретным фаундерам, которые принимают решения на основе общечеловеческих ценностей.
