EliseAI повышает эффективность в сфере недвижимости и здравоохранения с помощью ИИ18.03.2025 10:00

Беседа с Минной Сонг, генеральным директором и соучредителем EliseAI.

Мы решили сделать ставку на ИИ с самого начала. Это был не столько момент озарения, сколько стремление решать любые проблемы, которые нам по силам, а ИИ мог в этом помочь. Мы знали, что обработка естественного языка развивается быстро: даже в 2017 году в исследования вкладывалось много средств, и мы ожидали, что технологии будут улучшаться. Поэтому мы задались вопросом: как взять передовые исследования и технологии, которые появляются на рынке, и применить их к действительно важным фундаментальным проблемам общества?  

Рынок жилой недвижимости представлял собой совершенно непаханое поле — никто по-настоящему не пытался решить его проблемы, даже с помощью традиционных технологий, которые были довольно устаревшими. Но даже более старые методы приносили большую пользу, пусть и без генеративного ИИ. Настоящее озарение наступило тогда, когда мы осознали, какую огромную часть отраслевых проблем мы действительно можем решить с помощью этой технологии.

На ранних этапах мощных генеративных моделей еще не существовало, поэтому мы использовали такие модели, как BERT, для создания более традиционного диалогового интерфейса. Со временем мы обновляли стек по мере появления новых разработок, и теперь мы быстро тестируем и интегрируем новейшие инновации, которые могут улучшить любую часть нашего решения сразу после их выхода.

«Мы действительно сосредоточились на решении проблем наших клиентов. Как только мы поняли проблемы в жилищной сфере, стало совершенно очевидно, что ИИ — это единственный способ их решить».

Это во многом зависит от вашей аудитории и того, что для нее означает слово «естественно». Нам пришлось максимально точно воспроизвести существующие методы работы людей, чтобы продукт казался знакомым. Это было невероятно важно для нетехнических отраслей, таких как недвижимость и здравоохранение.

Многие люди в этих индустриях не знакомы с современными инструментами, поэтому мы спроектировали ИИ так, чтобы он дублировал привычные рабочие процессы. Мы позаботились о том, чтобы пользователю всё казалось знакомым: вроде как «я выполнял эту задачу, а теперь ИИ делает ее точно так же, только быстрее». 

Но теперь нам не нужно уделять этому столько внимания, потому что люди стали лучше разбираться в ИИ. Они понимают наш бренд и то, чего мы пытаемся добиться в отрасли. Так что речь идет уже не столько о пошаговом подходе для каждого сегмента, сколько об обещании серьезных изменений в их повседневном бизнесе — переосмыслении процессов в целом с помощью автоматизации. Я думаю, здесь нужно соблюдать баланс, особенно если вы представляете совершенно новое приложение.

Какой технический прорыв в области ИИ оказал наибольшее влияние на ваш продукт?

Мы экспериментировали с GPT-3 на ранних этапах, и GPT-3.5 была значительно лучше. Но переход на GPT-4 стал невероятным прорывом. Трудно предсказать, какие проблемы мы сможем решить по мере выхода новых моделей, но момент, когда мы осознали масштабы того, что нам по силам, — это действительно связано с GPT-4.

Были и другие достижения, открывшие новые возможности, например Whisper. Мы были одержимы созданием голосового ИИ в течение долгого времени — это был недостающий элемент, который, как мы знали, был необходим нашим клиентам. В сфере недвижимости мы уже создали мощные продукты на базе текстовых каналов, которые приносили реальную пользу, но телефонные звонки оставались очевидным пробелом. А в здравоохранении голос — это всё: практически всё общение происходит по телефону. Мы не смогли бы выйти на этот рынок без голосовых технологий. Поэтому мы страстно желали решить задачу телефонных звонков, но до появления этих моделей технологий просто не существовало. Они даже близко не стояли.

Создавая новую функцию или инструмент на базе ИИ, как вы измеряете успех?

Мы измеряем успех так же, как и наши клиенты: приносит ли это реальную пользу их бизнесу? В сфере недвижимости есть вполне четкие ключевые показатели эффективности (KPI), такие как уровень заполняемости, качество обслуживания, время устранения неполадок и удовлетворенность жильцов. Все это в конечном итоге переносится в те же метрики, которые мы используем для оценки эффективности нашего ИИ.

Общий опыт арендаторов и пациентов имеет огромное значение. Но ключевой метрикой для нас является процент рабочего процесса, который мы можем автоматизировать, поскольку наше ценностное предложение заключается в экономии времени и повышении эффективности. Мы проводим множество тестов, чтобы определить задачи, с которыми может справиться ИИ, и сравниваем его производительность с людьми, выполняющими эту работу в данный момент, стремясь соответствовать лучшим человеческим агентам или превосходить их как по эффективности, так и по надежности.

«В случае с ИИ измерение успеха в некоторой степени зависит от контекста каждого из наших продуктов и каждого конкретного бизнеса».

От службы поддержки клиентов до продаж и финансов — в каждом подразделении нашей организации есть компонент ИИ, который помогает нам масштабировать бизнес и команду гораздо эффективнее, чем если бы мы делали всё вручную.

Это также приносит много преимуществ. Наша команда глубоко понимает новые варианты использования наших продуктов. Общаясь с клиентами, они могут устанавливать связи и распознавать возможности для функций, которые мы могли бы создать, просто потому что они сами используют эти инструменты в повседневной работе.

Именно это я считаю владением темой — понимание того, на что способен ИИ сегодня, какие проблемы он может решить, а также создание маховика инноваций и обратной связи во всей компании.

Для меня лично большая часть работы в качестве генерального директора заключается в том, чтобы помогать людям понимать видение и миссию компании, а также то, почему мы так упорно работаем для достижения этих целей. Это требует больших объемов коммуникации, поэтому я использую ИИ для создания значительной части такого контента, который дорабатывает и распространяет идеи.

«Моя задача — сделать так, чтобы все были едины в понимании целей, работали и двигались в одном направлении».

Как вы эффективно планируете будущее EliseAI в условиях столь стремительного развития ИИ?

Бывает трудно точно спланировать внедрение чего-либо, потому что к тому моменту, когда вы будете готовы, ландшафт может измениться, и появится лучший подход. Что интересно, более сложной задачей часто является планирование прошлого — обеспечение актуальности и конкурентоспособности существующих продуктов при одновременном обслуживании большой клиентской базы.

Обновление продукта при сохранении его актуальности на быстро меняющемся рынке требует постоянной оценки. Создавая новые продукты, мы внедряем новые инструменты, но также задаемся вопросом: как это можно лучше применить к прошлым проблемам? Масштабируется ли это? Стоит ли переосмыслить архитектуру? Главное — поддерживать эффективность решения проблем и постоянно улучшать существующие продукты, потому что если этого не сделаете вы, это сделает кто-то другой.

EliseAI использует ChatGPT во всех своих подразделениях. Компания также задействует API OpenAI для работы своей платформы.

4 мар. 2025 г.

20 февр. 2025 г.