Ежедневно в службу поддержки GхBar поступали сотни запросов, требовавших мгновенных ответов. Как компания, управляющая сетью бьюти-салонов по всему миру, смогла уменьшить нагрузку на команду, не жертвуя качеством обслуживания? Ответ прост — искусственный интеллект. В течение нескольких месяцев AI смог автоматизировать огромную часть процессов, что позволило сэкономить тысячи часов работы и обеспечить партнеров и клиентов компании необходимой поддержкой без лишних задержек. Анна Ковалевская, product manager в GхBar, рассказала, как именно их команда внедрила AI в бизнес-процессы с помощью курса AI для бизнеса и почему это стало критически важным для дальнейшего развития.
Когда вы почувствовали необходимость в привлечении AI для автоматизации бизнес-процессов?
GхBar — это сеть бьюти-салонов по всему миру. И сегодня это уже не просто сеть, но еще и дополнительная франшиза, которая активно развивается в течение 10 лет. Я в компании 3 года и занимаю должность Product Manager. Отвечаю непосредственно за IT-направление и за все IT-решения в компании с точки зрения бизнеса. У нас распределенная роль, есть и CTO, который занимается имплементацией этих решений для наших партнеров и для нашей глобальной команды.
AI — это с одной стороны, довольно новая, а с другой, не новая технология, которая очень активно захватывает мир. И тех, кто не имплементирует это решение, ждут очень не радужные перспективы в будущем. Очень важно быть на острие и понимать, где и как вы можете привлекать эти решения для улучшения клиентского опыта или оптимизации каких-либо внутренних процессов, ускорить их и соответственно быть более эффективным.
Почему вы выбрали именно курс «AI для бизнеса» от IAMPM
Меня заинтересовало то, что я как рядовой гражданин довольно часто использовала AI. Но это были простые запросы, касавшиеся банальных моментов, связанных с ускорением моей работы: написание ТЗ, написание внутренней инструкции пользователя, поиск каких-то решений — больше как помощник в работе. Мне хотелось немножечко эту историю развернуть, понять, где я могу больше использовать его в рамках бизнеса и как можно добавить именно автоматизации с включением AI в работу бизнеса для того, чтобы его улучшить. Поэтому обратилась к вам за курсом, чтобы улучшить свои знания и расширить этот момент с автоматизацией.
Если говорить о «до» и «после», как GхBar сегодня использует AI для автоматизации процессов
Во-первых, мы начали использовать дополнительную интеграцию с API нашей внутренней CRM для построения различных отчетов. Как это произошло? Я стала изучать с помощью GPT, каким образом можно интегрировать нашу CRM и, например, Google Sheets. Теперь без разработчика, имея на руках API, я могу построить базу, какие-то отчеты в Google Sheets, что позволяет мне экономить время разработчика и получать информацию довольно быстро и оперативно.
Также теперь у нас есть автоматизированный код по работе с нашей внутренней базой знаний. У нас очень большая база знаний, она очень разная по структуре, и наши партнеры прилагали много усилий для того, чтобы искать информацию в ней. Одним из запросов было упрощение этого процесса для того, чтобы партнеры быстро могли получить то, что им нужно. И в рамках курса мы автоматизировали некоторые разделы нашей базы знаний — это маркетинг и HR, которые наиболее часто запрашивают наши партнеры.
Расскажи о процессе создания технического задания и первых шагах автоматизации. Как это все работало в команде?
Мне очень понравилось, что на этапе формирования ТЗ мне четко описали, какие от меня должны быть исходные данные для того, чтобы это было максимально эффективно. Я сформировала ТЗ и опять же проверила его через GPT, попросила, чтобы он структурировал, подправил проблемные моменты, которые были, или уточнил, все ли окей. Когда вы со своей стороны проверили ТЗ и предоставили какие-то уточненные моменты, у нас написание ТЗ и принятие ТЗ прошло в одну итерацию.
Это очень крутой результат, поскольку я работаю с разработчиками и знаю, что если ТЗ проходит более 2-3 итераций, это означает, что первоначально оно было недостаточно четко сформулировано, и это может влиять на конечный результат. Если итераций было мало, и мы сразу совпали, то результат был ожидаем, и не было сюрпризов.
Как проходило тестирование системы и усовершенствование быстродействия? Какие моменты были наиболее важными для достижения успеха?
Мы довольно быстро получили первый MVP, с которым могли сразу попробовать и протестировать. Что мне понравилось, так это то, что в рамках тестирования мы сразу пришли к согласию, что есть определенные гэпы со скоростью и с результатами выдачи. И классно, что сразу были доработки. Не было моментов, когда мы бы говорили, что это не работает или что-то нужно переделывать.
Скорость была проблемной, это было долго для ожидания. Но ваша команда эффективно выполнила доработку, и сейчас ответ стал мгновенным. Если раньше мы ждали до минуты, сейчас это буквально секунды. Это очень впечатляет.
Как происходила интеграция AI в команде и на каком этапе вам помогла техническая команда?
Нам очень повезло, что в команде есть CTO, и у нас есть техническая команда, которая активно поддерживает и интегрирует все сторонние решения в нашу экосистему. Я считаю это ключевым для успеха. Если бизнес пытается имплементировать новые технологии, здесь возможны два решения: либо у вас есть команда, которая работает непосредственно внутри, либо вы привлекаете аутсорс и периодически обращаетесь для актуализации поддержки.
Без этих двух решений внедрение AI в бизнес будет тяжелым. Понятно, что даже технический специалист, не зная специфики серверов и инфраструктуры, не сможет реализовать проект так быстро и качественно.
Как изменилось твое понимание автоматизации и какие результаты ты получила?
Я для себя вынесла очень важные моменты относительно понимания автоматизации. Мы разобрали, какие элементы системы и на какие результаты они влияют. Теперь я понимаю, как AI может влиять на метрики и бизнес-процессы. Это очень важно, потому что без такого понимания реализовать AI в бизнесе будет сложно. Теперь, если мне нужно автоматизировать какой-то новый процесс, я уже знаю, на что обращать внимание.
Это дает полное понимание, как работает система. И если что-то идет не так, я знаю, куда обращаться, чтобы улучшить или пофиксить проблему.
Для кого ты бы порекомендовала курс AI для бизнеса?
Я считаю, что этот курс подойдет почти для всех, не только для IT-сферы. Если в бизнесе есть масштаб, если появляется проджект, который что-то запускает, оптимизирует или отслеживает, то таким людям очень важно пройти этот курс. Он позволит понять, где и как можно использовать автоматизацию для ускорения процессов.
Это будет полезно и для бухгалтеров, юристов, маркетологов — всех, кто стремится расширить свои знания и автоматизировать рутинные задачи. И даже для тех, у кого нет команды разработчиков — на курсе вы поймете, как оптимизировать работу с помощью AI.
Внедрение AI в компании G Bar — это был необходимый шаг для сохранения конкурентоспособности в быстро меняющемся мире. Благодаря автоматизации команда смогла сэкономить время и ресурсы, повысить эффективность процессов и обеспечить своих партнеров высококачественной поддержкой без лишних задержек.