Введение в тему
Условия деятельности на рынке постоянно меняются: появляются новые технологии, новые способы взаимодействия контрагентов, меняются условия конкуренции. Нейросети — один из главных технологических прорывов. Разработка и создание LLM (large language models, большие языковые модели), а также развитие использующих их чат-ботов вскоре изменит многое, что однозначно приведет к повышению активности на рынке товаров и услуг. Возможно, Вы еще не заметили, но боты уже частые гости на сайтах ваших компаний.
В этой теме мы начинаем собирать идеи и советы о том, как поставщикам упаковки подготовиться к взаимодействию с искусственным интеллектом и AI ассистентами заказчиков упаковки, так как есть большая вероятность, что из новой технологии ИИ превратится в ключевой фактор, привносящий динамику в развитие отрасли. Но, прежде чем читать материалы ниже, настоятельно советуем изучить темы:
AI ассистенты инженера разработчика упаковки
AI ассистент закупщика упаковки 1) 2)
Неочевидные причины для внедрения ИИ
Со стороны новых заказчиков:
Увеличивается само количество и в целом % заказчиков без экспертизы/знания рынка.
Нечеткое понимание предмета закупки и нежелание углубляться в спецификацию.
Заказчики ожидают быстрых ответов, но сами, зачастую, не готовы коммуницировать.
Поиск упаковки/поставщика в Tелеграм группах (потенциально в чат-ботах) все чаще дополняет или заменяет поиск через Yandex (Google потеряли давно, что не так с Yandex поиском?).
При этом впечатления от опыта взаимодействия по прежнему остаются надолго.
На стороне поставщиков поставщиков:
Недостаток ресурса для быстрой обработки запросов.
Возрастают затраты времени на прояснение нечетких потребностей и множество справочных уточнений.
Дистрибьютеры быстрее учатся «подхватывать» новые потребности.
Конкурировать новинками или сервисом?
Почему важно действовать сейчас?
Ранние адоптеры получают конкурентное преимущество, устанавливают стандарты в отрасли, поддерживают статус и улучшают отношения.
От простого к сложному
Так видит взаимодействие Дмитрий Москвин, исполнительный директор "Интеллектуальных технологий:
"Бот от заказчика формирует заявку и опрашивает рынок, бот от поставщика предлагает товары и условия поставки, а человек здесь нужен только на ключевых этапах, чтобы подтвердить проект решения о сделке, предложенного системой".
В запросе, кроме возможности поставки и цены, будут следующие поля:
Информация о наличие запрашиваемого количества на складе или сроки поставки;
Мин объем/квант отгрузки из наличия и объем под заказ;
Другая техническая информация, в т.ч. про макет заказчика.
Уже на этом шаге можно задуматься, что еще будет присылать бот?
Запрос на подписание NDA перед запросом цены? Просьбу выслать ТУ, чертеж, паспорт качества и тп, количество на поддоне и машине?
Такие рутинные запросы отнимают время и энергию у специалистов, которые их обрабатывают, front office при необходимости, также передает запрос другим функциям.
Именно с целью оптимизации таких рутинных коммуникаций и сокращения потерь времени запускаются чат-боты и ИИ ассистенты.
Параллельные вопросы:
Куда бот будет присылать запрос? На почту указанную на сайте? А если у вас указаны почтовые ящики бухгалтера, логиста, и всех региональных представителей, не передумает ли такой AI ассистент?
Пригодится ли специальный почтовый ящик типа ai@доменкомпании.ru для сообщений от ИИ, ведь большинство поставщиков даже сообщения от телеграм ботов еще принимать не могут.
Если в сообщении будет ссылка для заполнения формы ответами, можно ли по ней переходить?
И будет ли свой принимающий бот, оборонять такой ящик от спама, перераспределять запросы в нужные функции?
Нужно ли вообще принимать такие запросы? Как оградиться от запросов ботов конкурентов и не рассказать лишнего?
Пока все боты такого типа работали на основе RPA. Роботизированная автоматизация процессов (RPA) обещала революцию в операционной работе: от ввода данных до обработки документов. Однако классические RPA-решения оказались ограниченными – они просто имитировали действия человека, что делало их негибкими и дорогостоящими.
Теперь приходит автоматизация на базе ИИ.
С развитием генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM) появилась возможность настоящей интеллектуальной автоматизации. Теперь агенты ИИ могут понимать конечные цели, адаптироваться к изменениям и работать с разнородными данными без необходимости дорогих консультантов. Распространенные проблемы решаются оперативно, что повышает удовлетворенность клиентов. По мере того, как упаковочные компании внедряют решения для поддержки клиентов на базе искусственного интеллекта, они не только повышают удовлетворенность клиентов, но и получают ценную информацию о поведении потребителей. Такое стратегическое использование искусственного интеллекта закладывает основу для....допишите сами
Встает вопрос - как/чем прямые поисковые запросы ИИ ассистентов заказчиков на основе общих платформ будут отличаться от запросов специализированных платформ или порталов агрегаторов и чем от текущих поисковых машин Yandex или текущих RPA ботов?
Чем больше платформа будет "заточена" на упаковке, тем полнее и точнее будет форма запроса, которую пришлет бот.
Но на самом деле, первичная забота - это не форма запроса и его содержание, а будет ли он доставлен правильным адресатам.