bizrobotics

Почему бизнес продолжает ставить ботов, зная все это

Логика тут циничная и предельно понятная. Первая линия поддержки это дорогой конвейер с текучкой и выгоранием, где человек по 200 раз в день отвечает на один и тот же вопрос про статус заказа, а бот делает то же самое круглосуточно и без зарплаты. Сама формулировка задачи внутри компаний часто звучит не как «давайте помогать Клиентам быстрее», а как «давайте сократим операторов», и вот тогда эффективность поддержки не растет, а падает, потому что человек все равно обращается второй раз и третий. Дальше включается мода, ведь в 2026 году не иметь ИИ-ассистента как-то неприлично, а на конференции нужно показать слайд про 70% автоматизированных заявок. Проблема в том, что цифры на слайде и реальность в чате связаны слабо, и исследование Naumen ровно это и показывает. Поддержка это ведь не только выдать справку, это снять напряжение, уточнить детали и взять на себя ответственность за нестандартную ситуацию, а именно этого бот не умеет вообще. Он не понимает, что человек уже на взводе, и отвечает на злое «почему мой аккаунт снова заблокирован» бодрой ссылкой на статью в базе знаний.

Почему это бесит сильнее, чем должно

Раздражение тут не от того, что бот тупой, а от ощущения, что тебя заперли. Ты проходишь весь сценарий, тыкаешь во все кнопки, пишешь «оператор», «человек», «живой человек», а тебе в ответ прилетает то же самое шаблонное сообщение по третьему кругу. Знакомая всем сцена: доставка сорвана, ты пишешь в чат, а бот бодро отвечает, что заказ в пути и что он всегда рад помочь. Человек, дошедший до звонка, по-хорошему уже доказал, что чат не справился, но и там его встречает робот, и разговор растягивается на 10 с лишним минут без единого живого голоса. И вот тут появляется деталь, от которой становится по-настоящему неуютно: на фоне вала жалоб некоторые компании начали возвращать живых операторов, но подают это как премиальную услугу. То есть возможность поговорить с человеком превращается из нормы в привилегию, за которую надо доплатить или дорасти до нужного статуса. Обычная вежливость стала опцией тарифа. Отдельная издевка в том, что 57% людей даже не понимают, бот перед ними или нет, а значит вежливые извинения, которые ты читаешь, скорее всего никто не писал и никому не жаль.

Что делать Клиенту и что делать бизнесу

Начну с практики, потому что она работает. Не спорьте с ботом и не пытайтесь объяснить ему свою беду человеческими словами, он не оценит, а сценарий у него конечный: ищите кнопку перевода на оператора, пишите короткое «оператор» или заведомо нестандартный запрос, вроде претензии или требования вернуть деньги, потому что такие вещи роботы обычно передают живым. Фиксируйте переписку скриншотами, дата и время потом пригодятся, если дойдет до жалобы или до суда. Не помогает вообще ничего, идите в публичное поле, потому что отзыв на людном ресурсе или пост в соцсетях до сих пор творят чудеса там, где чат бессилен, ведь репутация все еще стоит денег. А бизнесу тут стоит запомнить один простой вывод из того же исследования: бот хорош ровно там, где нужно разобрать поток и подсказать очевидное, и абсолютно бесполезен там, где нужно принять решение и извиниться по-человечески. Кнопка вызова оператора должна быть доступна на любом шаге, а не прятаться за семью экранами, иначе экономия на первой линии обернется потерянными Клиентами, которых потом придется покупать заново через рекламу. Обидно то, что все это давно понятно и написано в каждом втором отраслевом отчете, а нас все равно продолжают полчаса переспрашивать, чем еще может помочь виртуальный помощник.

На массовую вакансию сыпется по 200-800 откликов, из которых больше половины заведомо мимо, и рекрутер в этой куче тонет с головой. Один телефонный скрининг съедает у него минут двадцать, а бот прогоняет то же самое за пять минут и берет хоть сотню человек разом, поэтому по оценке Gartner ИИ на этапе отбора срезает время найма на треть, а то и вдвое. Для бизнеса это прямая экономия денег, и тут ничего нового, любой владелец режет расходы на рутине, как делал это всегда. Здесь сказываются и тренды на автоматизацию процессов: не поставил себе ИИ-рекрутера, значит, отстал, а конкурент уже хвастается, что закрывает вакансии в 2 раза быстрее. Проблема в том, что по ту сторону экрана сидит живой человек, у которого этот ИИ фильтр может отнять еще полгода жизни.

Почему это бесит и кого выбрасывает за борт

Главная беда алгоритма в том, что он тупой буквально. Он не видит ни харизму, ни опыт, ни контекст, он сверяет ключевые слова, структуру текста и время ответа, а в видеоинтервью еще и оценивает твою мимику, зрительный контакт и тон голоса. В итоге нормальный спец с нестандартным резюме или просто с другой формулировкой навыков вылетает как несоответствие, и это даже получило название, ложный отказ. Накиньте сюда цифровой след: острый пост, конфликтный коммент или фото с вечеринки могут стать причиной отказа, которую тебе даже не озвучат. А теперь самое абсурдное во всей истории. Соискатели давно сообразили, что резюме читает машина, и затачивают его под алгоритм тем же ИИ, а рекрутеры это резюме потом проверяют опять же нейросетью, так что живые люди из процесса почти выпали и наем превратился в соревнование машин, где до 90% информации живой эйчар даже не увидит. Роботы пишут резюме для роботов, а человек стоит где-то в стороне и ждет ответа месяцами.

И что с этим делать?

Победить систему в одиночку не выйдет, но подстроиться так, чтобы тебя хотя бы увидел живой человек, вполне реально. Первое: пишите резюме под конкретную вакансию, буквально забирая формулировки навыков из ее описания, потому что алгоритм ищет точные совпадения, а перебор модных слов ради галочки он наоборот засчитывает в минус. Второе: не прячьте важное в картинках и таблицах, бот криво читает PDF и половину ваших навыков просто не увидит, чем проще структура файла, тем лучше. Третье: почистите открытые соцсети перед активным поиском, цифровой след теперь часть резюме, нравится вам это или нет. Четвертое: к разговору с ботом готовьтесь не как к беседе с человеком, отвечайте структурно и по делу, без воды и обаяния, машине нужны факты, а не душевность. И держите в голове трезвую мысль: отказ за 37 секунд это чаще не приговор вашим скиллам, а сбой кривого фильтра. Обидно, несправедливо, но пока рынок живет по этим правилам, наверх выходит не самый сильный, а тот, кто разобрался, как через всю эту цифровую вахту достучаться до живого рекрутера.

Тут самое неприятное, и я скажу прямо: материал для подделки ты, скорее всего, выложил сам. Мошенникам хватает примерно десятисекундного куска твоего голоса, чтобы алгоритм заговорил твоим тембром. Десять секунд. Любое голосовое в открытом чате, кружочек в телеге, сторис, где ты что-то рассказываешь, подкаст, видео с дня рождения. Дальше нейросеть собирает копию, и кто-то звонит твоим родителям уже твоим голосом. Схема старая по сути, новая по исполнению. Классика жанра это «родственник в беде»: дрожащий голос ребенка или внука, авария, задержание, срочно нужны деньги, никому не говори, я сам не свой. Человек слышит родной голос, паникует и переводит, потому что в такой момент мозг не проверяет, а спасает. Вторая популярная история для тех, кто работает, это «фейк-босс»: тебе в мессенджер пишет или звонит как бы руководитель и просит срочно оплатить счет или скинуть данные. И это не страшилка ради просмотров. Еще в 2019 году сотрудник британской энергетической компании перевел мошенникам около 220 тысяч евро после звонка фейкового директора, а в Гонконге в 2024-м финансиста развели на 25 миллионов долларов, собрав на видеозвонке поддельных «коллег». Тогда это казалось чем-то из шпионского кино. Сейчас такой звонок может прилететь твоей бабушке.

Почему совет «придумайте кодовое слово» уже наполовину не работает

Любая статья про дипфейки заканчивается фразой «договоритесь с близкими о кодовом слове». Совет рабочий, но с дырой. В стрессе человек кодовое слово банально забывает, а живой собеседник на том конце подгоняет и не дает думать, потому что искусственная срочность это вообще главный их инструмент. Поэтому держи то, что реально помогает. Первое и самое тупое по эффективности: положи трубку и перезвони сам на нормальный номер. Не на тот, с которого звонили, а на сохраненный контакт. Дипфейк живет ровно до того момента, пока ты не выйдешь из навязанного разговора. Второе, если общаешься по видео и есть сомнения, попроси собеседника медленно провести ладонью перед лицом или потереть нос. Дипфейк в реальном времени пока несовершенен, и на стыке руки и лица картинка частенько плывет и двоится. Третье, почисти за собой биометрию. Зайди на Госуслугах во вкладку с биометрическими данными и отзови разрешения у сервисов, которыми не пользуешься, чтобы не оставлять качественный исходник. И четвертое, поговори с родителями. Не отправляй им ссылку на статью, а реально объясни своими словами, что их голосом и твоим голосом теперь могут позвонить кому угодно. Жертвы таких схем чаще всего люди пожилые, и их предупреждаешь только ты.

Что со всем этим делать дальше

Грустная правда в том, что догнать технологию законом пока не выходит. Нейросеть лепит убедительную копию человека за секунды, а экспертиза и суд тянутся месяцами, и отдельного закона про дипфейки в России нет, хотя обсуждают давно. Формально инструменты есть: подделка голоса и лица ради денег это мошенничество по статье 159 УК, а использование чужого изображения без согласия нарушает статью 152.1 ГК. Только Клиенту от этого не легче, когда деньги уже ушли. Так что единственная защита, которая работает прямо сейчас, это не доверять глазам и ушам по умолчанию. Звучит дико, но к этому придется привыкнуть. Голос больше не доказательство, что на том конце именно тот, за кого он себя выдает. И если завтра тебе позвонит кто-то очень родной и очень напуганный с просьбой срочно перевести денег, сделай одну простую вещь. Положи трубку и перезвони сам.

На первый взгляд новость выглядит как очередная футуристическая концепция. Однако на самом деле она отражает одну из самых серьезных проблем, с которой сегодня сталкивается вся индустрия ИИ.

Последние два года рынок сосредоточен на моделях. OpenAI, Google, Anthropic и другие Компании соревнуются в качестве генерации текста, анализа данных и создании агентных систем. Но за этим соревнованием часто остается незаметным другой процесс: вычислительные мощности становятся дефицитным ресурсом. Современные модели требуют огромного количества серверов, ускорителей и электроэнергии. По мере роста их возможностей растут и требования к инфраструктуре, а вместе с ними - стоимость разработки и эксплуатации.

Именно поэтому крупнейшие мировые игроки все чаще инвестируют не только в сами модели, но и в дата-центры, энергетику и производство вычислительного оборудования. Китайский проект показывает, насколько серьезно государства начинают относиться к этой проблеме. Если раньше конкуренция шла за данные и алгоритмы, то сегодня она все чаще идет за доступ к вычислительным ресурсам. Фактически инфраструктура постепенно становится таким же стратегическим активом, как сами ИИ-технологии.

Важно понимать, что перенос вычислений на орбиту пока остается сложной инженерной задачей. Однако сама постановка вопроса говорит о многом. Индустрия уже ищет новые источники энергии и новые способы масштабирования вычислений. И чем быстрее развивается искусственный интеллект, тем актуальнее становится эта задача как для государств, так и для Компаний, которые строят свои продукты на базе ИИ.

Еще несколько лет назад хорошая команда исследователей действительно могла создать прорывную модель практически с нуля, а сегодня, даже если у вас работают сильнейшие инженеры и есть интересные идеи, без доступа к огромным вычислительным ресурсам конкурировать с лидерами рынка практически невозможно. Многие до сих пор воспринимают ИИ как ПО, но современные модели уже давно перестали быть просто кодом. За каждым новым релизом стоят тысячи серверов, огромные кластеры GPU, сложные системы охлаждения и колоссальные счета за электричество.

Причем проблема давно вышла за рамки дефицита видеокарт. Допустим, Компания смогла купить несколько тысяч ускорителей. Возникает следующий вопрос: где их размещать? Как обеспечивать энергией? Как охлаждать? Как соединять между собой так, чтобы обучение модели не превращалось в бесконечный обмен данными между серверами? Именно поэтому сегодня разговоры про ИИ все чаще переходят в разговоры про энергетику и дата-центры. По данным крупнейших аналитических агентств, энергопотребление новых ИИ-кластеров уже сопоставимо с потреблением небольших городов. Неслучайно технологические гиганты начинают инвестировать не только в вычислительную инфраструктуру, но и в собственные энергетические проекты.

На наш взгляд, это очень важный сигнал для рынка. Сейчас становится понятно, что одной хорошей модели недостаточно: нужна инфраструктура, которая позволит ее обучать, запускать и масштабировать. В каком-то смысле индустрия возвращается к базовым вещам. Мы привыкли считать искусственный интеллект чем-то почти виртуальным. Но в реальности его развитие все сильнее зависит от вполне материальных ресурсов: чипов, электричества, серверов, оптоволокна и квадратных метров дата-центров.