Аутсорсинг бизнес-процессов (BPO) - это отрасль стоимостью 300 миллиардов долларов, поддерживающая бэк-офисные и фронт-офисные операции крупнейших мировых компаний.
В этом выпуске ведущая подкаста a16z Стеф Смит и ее партнер Кимберли Тан подробно рассказывают об этих изменениях: от колл-центров и обработки счетов до межсистемной автоматизации и аутсорсинга исследований и разработок. Они обсуждают, как искусственный интеллект меняет эффект масштаба, открывает новые рынки и распространяет автоматизацию за пределы компаний малого и среднего бизнеса из списка Fortune 500. Для предпринимателей и бизнес-операторов этот диалог дает четкое представление о плане развития в этой новой сфере.
Кимберли Тан в своей статье «Разбор аутсорсинга бизнес-процессов: как ИИ будет разрушать аутсорсинговую работу» глубоко и всесторонне исследует, как восхождение ИИ бросает вызов текущему положению вещей. Ссылка на статью:
Основные выводы:
Человекоцентричная модель BPO имеет естественные ограничения, один человек не может одновременно обрабатывать 100 дел, в то время как человек может испытывать искажения и ошибки в понимании из-за различных внешних факторов.
Лучшие возможности для стартапов - это те сценарии, где ROI весьма ясна. Обычно следует выбирать те типы функций, которые имеют четкие KPI для оценки эффективности работы.
Влияние ИИ на сектор BPO заключается не только в замене существующей рабочей силы, но и в том, что он делает нечто более важное: расширяет границы всего рынка.
Развитие AI Coding не заключается в прямом захвате существующего бизнеса BPO, а в наделении полномочиями конечных пользователей, позволяя им самостоятельно решать проблемы.
Искусственный интеллект тихо перестраивает невидимую империю стоимостью 300 миллиардов долларов.
На фоне волны ИИ, охватывающей весь мир, каждый день мы обсуждаем LLM, AIGC и те крутые потребительские приложения, существует огромная и "невидимая" отрасль, которая на основе силы ИИ кардинально изменяется. Эта отрасль — аутсорсинг бизнес-процессов, то есть то, что мы обычно называем BPO (Business Process Outsourcing).
BPO: повсеместная служба
Услуги BPO на самом деле уже проникли во все аспекты нашей повседневной жизни. Когда мы звоним в службу поддержки банка, общаемся с авиакомпанией по вопросам билетов или получаем послепродажную поддержку от интернет-магазина, то человек, который обслуживает нас на другом конце телефона, скорее всего, работает в компании BPO.
Accenture, Tata, Wipro, Cognizant, Infosys — эти всемирно известные IT и консалтинговые гиганты имеют значительную часть своего бизнеса, составленного из BPO.
Суть BPO: снижение нагрузки для бизнеса
Проще говоря, BPO — это когда компания достигает определенного масштаба, у нее возникает множество некритических, но необходимых бизнес-процессов, и если за всем этим управлять только внутренними командами, это становится очень сложным и дорогостоящим.
Таким образом, предприятия будут выбирать передавать эту работу специализированным учреждениям для обработки, чтобы достичь большей эффективности и масштабируемости.
Эти работы включают не только привычную нам поддержку клиентов и обслуживание, но также охватывают множество невидимых нам функций на заднем плане, таких как:
Аутсорсинг HR
Финансовый учет
Обработка счета-фактуры
Управление знаниями и исследовательская работа
Роль BPO: "смазка" современного бизнес-мира
Эта отрасль подобна тем необходимым шестеренкам и смазочному маслу в огромной машине современного делового мира, которые обеспечивают плавную работу всей системы. Ее история довольно длинная, она восходит к 1940-м годам, когда некоторые компании начали помогать производственным предприятиям управлять их сложными операционными процессами.
На сегодняшний день он глубоко интегрирован практически во все основные отрасли, с которыми связаны компании из списка Fortune 500 — розничная торговля, туризм, телекоммуникации, логистика, производство, здравоохранение, страхование и банковское дело.
Это огромная экосистема индустрии, текущая рыночная стоимость которой достигает 300 миллиардов долларов, и ожидается, что к 2030 году она вырастет до более чем 500 миллиардов долларов.
Его продолжающийся рост красноречиво говорит о том, какой объем работы необходимо выполнить крупным предприятиям для поддержания своей повседневной деятельности. Однако эта огромная империя, построенная на фундаменте «рабочей силы», сейчас столкнулась с беспрецедентной подрывной деятельностью. А сила прорыва — это искусственный интеллект.
Суть и ограничения традиционной модели BPO: от "человека"
Чтобы понять, насколько глубокими являются изменения, вызванные ИИ, сначала необходимо четко увидеть суть традиционной модели BPO и ее присущие ограничения.
Хотя компании BPO также предлагают услуги стратегического консалтинга или аутсорсинга разработки приложений, наш фокус обсуждения сосредоточен на тех самых основных процессах бизнес-аутсорсинга, которые выполняются людьми.
Наследственные проблемы традиционной модели
Суть традиционной модели BPO в конечном итоге заключается в "людях". Независимо от того, это операторы колл-центра, принимающие звонки, или бухгалтеры, обрабатывающие счета, в конечном итоге все эти задачи выполняются конкретными людьми.
Это означает, что эффективность, качество и масштабируемость этой отрасли стоимостью в тысячи миллиардов долларов ограничены человеческими возможностями.
Одним из самых очевидных проблем является задержка. Один человек не может одновременно обрабатывать 100 дел. В пиковые часы поддержки клиентов пользователи часто вынуждены долго ждать, чтобы связаться с оператором, и многие, я уверен, прекрасно понимают этот опыт.
Другой проблемой являются отклонения и ошибки в понимании. Люди, выполняя повторяющуюся, процессуальную работу, неизбежно могут допускать ошибки из-за усталости, эмоций или недостатка опыта.
Хотя компании аутсорсят эти работы, потому что они не являются их ключевым конкурентным преимуществом или они не хотят тратить силы на управление, это вовсе не означает, что эти работы выполняются наилучшим образом.
На самом деле, многие компании это знают, но долгое время у них не было лучшего выбора.
Ограничения традиционного программного обеспечения: не может заменить человеческие когнитивные способности
Почему программное обеспечение не могло решить эту проблему в прошлом? Потому что исторические ограничения традиционного программного обеспечения заключаются в том, что оно очень хорошо справляется с выполнением четко определенных, мало изменяющихся процессов. Ему нужны структурированные данные для ввода, четкие правила инструкций, и ему не нужно понимать и оценивать в сложном контексте.
Однако большая часть работы, выполняемой BPO, как раз находится в "запретной зоне" традиционного программного обеспечения.
Предположим, что в сцене обслуживания клиентов вы должны действительно понять, что клиент спрашивает по телефону, его тон является ли тревожным или сбитым с толку. Например, при обработке счета вы должны уметь читать содержимое различных разделов на счете, даже если их формат сильно различается.
Такие работы полны неструктурированной информации и ситуаций, требующих мгновенных решений, с которыми традиционное программное обеспечение просто не справляется. Поэтому единственным решением является投入大量人力劳动, используя когнитивные и оценочные способности человека для компенсации недостатков программного обеспечения.
Вот в чем основная причина существования и развития традиционной BPO-индустрии. С помощью тактики "море людей" она решила проблему обработки неструктурированной информации и когнитивного суждения, которую не может решить программное обеспечение. Но это решение само по себе также является её самым большим пределом.
Новая парадигма приходит: как ИИ освобождает программное обеспечение от оков
Появление ИИ не просто оптимизировало традиционное программное обеспечение, а стало коренной сменой парадигмы. ИИ, особенно LLM, действительно хорошо справляется с теми проблемами, которые раньше беспокоили традиционное программное обеспечение.
Он отлично справляется с получением огромного объема, обычно неструктурированной, разнообразной информации, разбросанной по различным системам, а затем обрабатывает, структурирует и понимает эту информацию, и в конечном итоге на основе этого понимания выдает определенные целенаправленные действия.
Голосовой ИИ: прорыв от нуля до единицы
В этой трансформации, возглавляемой ИИ, некоторые технологии уже продемонстрировали невероятную рентабельность инвестиций и стали пионерами в перевороте индустрии аутсорсинга, в то время как другие технологии предвещают более широкое будущее.
Среди них возможности Voice AI уже достигли решающего прорыва от нуля до единицы. У всех нас были плохие опыты общения с традиционными телефонными роботами, когда мы терялись в сложных голосовых меню или многократно мучились от жесткого голоса, который совершенно не понимал наших намерений.
Тем не менее, за последние несколько лет технологические инновации голосового ИИ были удивительными. Сегодня вы можете вести естественный разговор с агентом ИИ на другом конце провода, и даже в начале разговора вы не сможете сказать, реальный это человек или ИИ.
Они не только обладают способностью к диалогу и их интонация звучит очень похоже на человеческую, но и задержка стала очень низкой, что позволяет им отвечать с нормальной человеческой скоростью.
Более важно, что эти AI-агенты могут подключаться к бизнес-системам компании, чтобы во время разговора понимать вашу фоновую информацию и давать более быстрые и точные ответы.
Будущее прорыва: Потенциал технологии "оператора"
Если Voice AI является уже реализованным приложением, то другая новая технология предвещает, что ИИ откроет более широкий мир автоматизации. Эту технологию можно назвать «оператором» (Operator) или технологией использования браузера.
Основная идея заключается в том, чтобы AI-агенты могли работать как человек в различных программных системах и интерфейсах, будь то традиционное настольное программное обеспечение, веб-приложения или специализированные системы внутри компании.
Скоро AI-агенты смогут навигировать по этим сложным приложениям, не только получая информацию, но и принимая меры. Это означает, что такие работы, как анализ данных или обработка счетов, которые раньше должны были выполняться людьми, в будущем могут быть обработаны AI.
Старые и новые противостояния на арене: где возможности для стартапов
Столкнувшись с такими огромными изменениями, традиционные гиганты BPO, такие как Accenture и Tata, конечно, не выберут сидеть сложа руки. Они глубоко понимают возможности, которые приносит ИИ. Для стартапов также существует по-прежнему действительно захватывающее окно возможностей в краткосрочной перспективе.
Это в основном связано с двумя основными причинами:
Во-первых, это фундаментальная разница в бизнес-моделях. Бизнес-модель этих традиционных гигантов BPO основана на "рабочей силе", которая зависит от организации большого количества людей для выполнения задач.
Для любой крупной публичной компании с годовыми доходами в несколько сотен миллиардов долларов переход от "человека" к "AI-продуктам" является чрезвычайно сложным и болезненным процессом. Этот переход, безусловно, будет медленным.
Во-вторых, многие недооценивают реальные трудности сотрудничества с этими продвинутыми ИИ-системами. Вам нужно вложить много усилий, чтобы обеспечить отсутствие «галлюцинаций» у ИИ, необходимо создать систему оценки для оценки качества ответов ИИ-агентов, а также нужно определить, когда и как заменять базовые модели.
Вы должны быть настоящим основателем технологий AI-Native, чтобы глубоко понять, как управлять этой сложностью, и на сегодняшний день это далеко не широко распространенный навык.
Высокие ROI-сценарии: отличные возможности для поддержки клиентов
Таким образом, лучшие возможности для стартапов — это те сценарии, в которых ROI чрезвычайно ясен. Обычно следует выбирать такие функции, для которых существуют четкие KPI, используемые для оценки эффективности работы.
Клиентская поддержка является отличным примером. Ее KPI非常 ясны: сколько заявок можно обработать за определенное время и оценка удовлетворенности конечных пользователей (CSS) после выполнения задачи.
Вы можете четко доказать ценность AI-агента с помощью данных. В то же время, некоторые области имеют гораздо более нечеткие KPI, такие как HR. Конечно, это также требует больше усилий, чтобы убедить компании количественно оценить ценность AI HR помощника.
Кроме того, ИИ не является панацеей, всегда будут некоторые очень редкие, крайне сложные или специализированные задачи, которые требуют человеческой мудрости для решения. Это означает, что успешная бизнес-модель должна учитывать, кто будет заниматься этими долгими задачами, которые не может решить ИИ.
Расширение и создание: ИИ не только преображает, но и открывает новые рынки
Влияние ИИ на индустрию BPO заключается не только в замене существующих работников, но и в том, что он делает нечто более важное: расширяет границы всего рынка.
В прошлом услуги BPO в основном были предназначены для крупных компаний с достаточным бюджетом. Появление решений ИИ позволило малым и средним предприятиям, которые ранее никогда не имели дело с BPO, также воспользоваться этими услугами.
Например, малая и средняя компания электронной коммерции, которая в прошлом не могла позволить себе круглосуточную службу поддержки клиентов, теперь может предоставлять круглосуточную поддержку своим клиентам за небольшую часть стоимости, развернув эффективного агента с искусственным интеллектом.
Эта модель, вероятно, не окажет непосредственного воздействия на основной бизнес крупных BPO-компаний в краткосрочной перспективе, поскольку эти малые и средние предприятия изначально не являются их целевыми клиентами. Это равносильно открытию совершенно нового инкрементального рынка.
Но в долгосрочной перспективе, если эти стартапы, предлагающие AI-решения, будут расти вместе с клиентами и постепенно нацеливаться на более крупных клиентов, это в конечном итоге окажет глубокое влияние на существующую рыночную структуру.
Ценное улучшение для существующих клиентов BPO с помощью AI
Для компаний, которые уже используют услуги BPO, ИИ также помогает им расширять диапазон охвата предоставляемых услуг.
Ранее компания могла предоставлять человеческую поддержку только для основных продуктов, а теперь, благодаря ИИ, они могут расширить высококачественное обслуживание клиентов на каждый уголок всей линейки продуктов.
Хороший способ распознать лучшие возможности - это искать те операционные работы, которые «линейно масштабируются» по мере роста компании. Это означает, что стоимость этой работы будет пропорционально увеличиваться с ростом бизнеса компании.
Чем больше клиентов вы получаете, тем больше запросов на поддержку от клиентов у вас будет; чем больше масштаб вашего бизнеса, тем больше счетов вы должны обрабатывать. Если вы можете предложить решение на базе ИИ, которое сделает этот крутой рост затрат более плавным, а может быть, даже снизит его, это будет чрезвычайно ясным и неотразимым ценностным предложением для компании.
Когда ИИ делает каждого разработчиком
Многие крупные BPO-компании занимаются не только аутсорсингом бизнес-процессов, но также аутсорсингом IT или разработкой приложений. Они также могут создавать некоторые небольшие внутренние инструменты или приложения для компаний, у которых нет внутренних IT- или инженерных ресурсов.
Хотя создание полноценного приложения гораздо сложнее, чем ответ на запрос клиента, существует более широкая тенденция к тому, что AI Coding Agents становятся все лучше.
Развитие этой технологии даст возможность тем, кто может быть не так технически подкован, а возможно, даже совершенно не имеет технического фона, создавать полноценные приложения, которые им нужны.
На самом деле это будет очень интересный «ортогональный вектор атаки» для индустрии аутсорсинга бизнес-процессов. Способ, которым это разрушает, заключается не в том, чтобы напрямую захватить существующий бизнес BPO-компании, а в том, чтобы в некоторых сценариях устранить необходимость в «аутсорсинге», предоставив конечному пользователю возможность решить проблему самостоятельно.
Нам трудно количественно оценить, что это действительно означает в течение следующих двух-трех лет. Но можно представить, какие изменения произойдут, когда вы действительно позволите совершенно новой аудитории создавать свои собственные приложения. Это не только переосмысляет целую отрасль, но и освобождает саму суть работы и креативности.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
a16z интерпретация: Какие новые возможности AI создает для рынка BPO на 300 миллиардов?
Введение Linkloud
Аутсорсинг бизнес-процессов (BPO) - это отрасль стоимостью 300 миллиардов долларов, поддерживающая бэк-офисные и фронт-офисные операции крупнейших мировых компаний.
В этом выпуске ведущая подкаста a16z Стеф Смит и ее партнер Кимберли Тан подробно рассказывают об этих изменениях: от колл-центров и обработки счетов до межсистемной автоматизации и аутсорсинга исследований и разработок. Они обсуждают, как искусственный интеллект меняет эффект масштаба, открывает новые рынки и распространяет автоматизацию за пределы компаний малого и среднего бизнеса из списка Fortune 500. Для предпринимателей и бизнес-операторов этот диалог дает четкое представление о плане развития в этой новой сфере.
Кимберли Тан в своей статье «Разбор аутсорсинга бизнес-процессов: как ИИ будет разрушать аутсорсинговую работу» глубоко и всесторонне исследует, как восхождение ИИ бросает вызов текущему положению вещей. Ссылка на статью:
Основные выводы:
Человекоцентричная модель BPO имеет естественные ограничения, один человек не может одновременно обрабатывать 100 дел, в то время как человек может испытывать искажения и ошибки в понимании из-за различных внешних факторов.
Лучшие возможности для стартапов - это те сценарии, где ROI весьма ясна. Обычно следует выбирать те типы функций, которые имеют четкие KPI для оценки эффективности работы.
Влияние ИИ на сектор BPO заключается не только в замене существующей рабочей силы, но и в том, что он делает нечто более важное: расширяет границы всего рынка.
Развитие AI Coding не заключается в прямом захвате существующего бизнеса BPO, а в наделении полномочиями конечных пользователей, позволяя им самостоятельно решать проблемы.
Искусственный интеллект тихо перестраивает невидимую империю стоимостью 300 миллиардов долларов.
На фоне волны ИИ, охватывающей весь мир, каждый день мы обсуждаем LLM, AIGC и те крутые потребительские приложения, существует огромная и "невидимая" отрасль, которая на основе силы ИИ кардинально изменяется. Эта отрасль — аутсорсинг бизнес-процессов, то есть то, что мы обычно называем BPO (Business Process Outsourcing).
BPO: повсеместная служба
Услуги BPO на самом деле уже проникли во все аспекты нашей повседневной жизни. Когда мы звоним в службу поддержки банка, общаемся с авиакомпанией по вопросам билетов или получаем послепродажную поддержку от интернет-магазина, то человек, который обслуживает нас на другом конце телефона, скорее всего, работает в компании BPO.
Accenture, Tata, Wipro, Cognizant, Infosys — эти всемирно известные IT и консалтинговые гиганты имеют значительную часть своего бизнеса, составленного из BPO.
Суть BPO: снижение нагрузки для бизнеса
Проще говоря, BPO — это когда компания достигает определенного масштаба, у нее возникает множество некритических, но необходимых бизнес-процессов, и если за всем этим управлять только внутренними командами, это становится очень сложным и дорогостоящим.
Таким образом, предприятия будут выбирать передавать эту работу специализированным учреждениям для обработки, чтобы достичь большей эффективности и масштабируемости.
Эти работы включают не только привычную нам поддержку клиентов и обслуживание, но также охватывают множество невидимых нам функций на заднем плане, таких как:
Аутсорсинг HR
Финансовый учет
Обработка счета-фактуры
Управление знаниями и исследовательская работа
Роль BPO: "смазка" современного бизнес-мира
Эта отрасль подобна тем необходимым шестеренкам и смазочному маслу в огромной машине современного делового мира, которые обеспечивают плавную работу всей системы. Ее история довольно длинная, она восходит к 1940-м годам, когда некоторые компании начали помогать производственным предприятиям управлять их сложными операционными процессами.
На сегодняшний день он глубоко интегрирован практически во все основные отрасли, с которыми связаны компании из списка Fortune 500 — розничная торговля, туризм, телекоммуникации, логистика, производство, здравоохранение, страхование и банковское дело.
Это огромная экосистема индустрии, текущая рыночная стоимость которой достигает 300 миллиардов долларов, и ожидается, что к 2030 году она вырастет до более чем 500 миллиардов долларов.
Его продолжающийся рост красноречиво говорит о том, какой объем работы необходимо выполнить крупным предприятиям для поддержания своей повседневной деятельности. Однако эта огромная империя, построенная на фундаменте «рабочей силы», сейчас столкнулась с беспрецедентной подрывной деятельностью. А сила прорыва — это искусственный интеллект.
Суть и ограничения традиционной модели BPO: от "человека"
Чтобы понять, насколько глубокими являются изменения, вызванные ИИ, сначала необходимо четко увидеть суть традиционной модели BPO и ее присущие ограничения.
Хотя компании BPO также предлагают услуги стратегического консалтинга или аутсорсинга разработки приложений, наш фокус обсуждения сосредоточен на тех самых основных процессах бизнес-аутсорсинга, которые выполняются людьми.
Наследственные проблемы традиционной модели
Суть традиционной модели BPO в конечном итоге заключается в "людях". Независимо от того, это операторы колл-центра, принимающие звонки, или бухгалтеры, обрабатывающие счета, в конечном итоге все эти задачи выполняются конкретными людьми.
Это означает, что эффективность, качество и масштабируемость этой отрасли стоимостью в тысячи миллиардов долларов ограничены человеческими возможностями.
Одним из самых очевидных проблем является задержка. Один человек не может одновременно обрабатывать 100 дел. В пиковые часы поддержки клиентов пользователи часто вынуждены долго ждать, чтобы связаться с оператором, и многие, я уверен, прекрасно понимают этот опыт.
Другой проблемой являются отклонения и ошибки в понимании. Люди, выполняя повторяющуюся, процессуальную работу, неизбежно могут допускать ошибки из-за усталости, эмоций или недостатка опыта.
Хотя компании аутсорсят эти работы, потому что они не являются их ключевым конкурентным преимуществом или они не хотят тратить силы на управление, это вовсе не означает, что эти работы выполняются наилучшим образом.
На самом деле, многие компании это знают, но долгое время у них не было лучшего выбора.
Ограничения традиционного программного обеспечения: не может заменить человеческие когнитивные способности
Почему программное обеспечение не могло решить эту проблему в прошлом? Потому что исторические ограничения традиционного программного обеспечения заключаются в том, что оно очень хорошо справляется с выполнением четко определенных, мало изменяющихся процессов. Ему нужны структурированные данные для ввода, четкие правила инструкций, и ему не нужно понимать и оценивать в сложном контексте.
Однако большая часть работы, выполняемой BPO, как раз находится в "запретной зоне" традиционного программного обеспечения.
Предположим, что в сцене обслуживания клиентов вы должны действительно понять, что клиент спрашивает по телефону, его тон является ли тревожным или сбитым с толку. Например, при обработке счета вы должны уметь читать содержимое различных разделов на счете, даже если их формат сильно различается.
Такие работы полны неструктурированной информации и ситуаций, требующих мгновенных решений, с которыми традиционное программное обеспечение просто не справляется. Поэтому единственным решением является投入大量人力劳动, используя когнитивные и оценочные способности человека для компенсации недостатков программного обеспечения.
Вот в чем основная причина существования и развития традиционной BPO-индустрии. С помощью тактики "море людей" она решила проблему обработки неструктурированной информации и когнитивного суждения, которую не может решить программное обеспечение. Но это решение само по себе также является её самым большим пределом.
Новая парадигма приходит: как ИИ освобождает программное обеспечение от оков
Появление ИИ не просто оптимизировало традиционное программное обеспечение, а стало коренной сменой парадигмы. ИИ, особенно LLM, действительно хорошо справляется с теми проблемами, которые раньше беспокоили традиционное программное обеспечение.
Он отлично справляется с получением огромного объема, обычно неструктурированной, разнообразной информации, разбросанной по различным системам, а затем обрабатывает, структурирует и понимает эту информацию, и в конечном итоге на основе этого понимания выдает определенные целенаправленные действия.
Голосовой ИИ: прорыв от нуля до единицы
В этой трансформации, возглавляемой ИИ, некоторые технологии уже продемонстрировали невероятную рентабельность инвестиций и стали пионерами в перевороте индустрии аутсорсинга, в то время как другие технологии предвещают более широкое будущее.
Среди них возможности Voice AI уже достигли решающего прорыва от нуля до единицы. У всех нас были плохие опыты общения с традиционными телефонными роботами, когда мы терялись в сложных голосовых меню или многократно мучились от жесткого голоса, который совершенно не понимал наших намерений.
Тем не менее, за последние несколько лет технологические инновации голосового ИИ были удивительными. Сегодня вы можете вести естественный разговор с агентом ИИ на другом конце провода, и даже в начале разговора вы не сможете сказать, реальный это человек или ИИ.
Они не только обладают способностью к диалогу и их интонация звучит очень похоже на человеческую, но и задержка стала очень низкой, что позволяет им отвечать с нормальной человеческой скоростью.
Более важно, что эти AI-агенты могут подключаться к бизнес-системам компании, чтобы во время разговора понимать вашу фоновую информацию и давать более быстрые и точные ответы.
Будущее прорыва: Потенциал технологии "оператора"
Если Voice AI является уже реализованным приложением, то другая новая технология предвещает, что ИИ откроет более широкий мир автоматизации. Эту технологию можно назвать «оператором» (Operator) или технологией использования браузера.
Основная идея заключается в том, чтобы AI-агенты могли работать как человек в различных программных системах и интерфейсах, будь то традиционное настольное программное обеспечение, веб-приложения или специализированные системы внутри компании.
Скоро AI-агенты смогут навигировать по этим сложным приложениям, не только получая информацию, но и принимая меры. Это означает, что такие работы, как анализ данных или обработка счетов, которые раньше должны были выполняться людьми, в будущем могут быть обработаны AI.
Старые и новые противостояния на арене: где возможности для стартапов
Столкнувшись с такими огромными изменениями, традиционные гиганты BPO, такие как Accenture и Tata, конечно, не выберут сидеть сложа руки. Они глубоко понимают возможности, которые приносит ИИ. Для стартапов также существует по-прежнему действительно захватывающее окно возможностей в краткосрочной перспективе.
Это в основном связано с двумя основными причинами:
Во-первых, это фундаментальная разница в бизнес-моделях. Бизнес-модель этих традиционных гигантов BPO основана на "рабочей силе", которая зависит от организации большого количества людей для выполнения задач.
Для любой крупной публичной компании с годовыми доходами в несколько сотен миллиардов долларов переход от "человека" к "AI-продуктам" является чрезвычайно сложным и болезненным процессом. Этот переход, безусловно, будет медленным.
Во-вторых, многие недооценивают реальные трудности сотрудничества с этими продвинутыми ИИ-системами. Вам нужно вложить много усилий, чтобы обеспечить отсутствие «галлюцинаций» у ИИ, необходимо создать систему оценки для оценки качества ответов ИИ-агентов, а также нужно определить, когда и как заменять базовые модели.
Вы должны быть настоящим основателем технологий AI-Native, чтобы глубоко понять, как управлять этой сложностью, и на сегодняшний день это далеко не широко распространенный навык.
Высокие ROI-сценарии: отличные возможности для поддержки клиентов
Таким образом, лучшие возможности для стартапов — это те сценарии, в которых ROI чрезвычайно ясен. Обычно следует выбирать такие функции, для которых существуют четкие KPI, используемые для оценки эффективности работы.
Клиентская поддержка является отличным примером. Ее KPI非常 ясны: сколько заявок можно обработать за определенное время и оценка удовлетворенности конечных пользователей (CSS) после выполнения задачи.
Вы можете четко доказать ценность AI-агента с помощью данных. В то же время, некоторые области имеют гораздо более нечеткие KPI, такие как HR. Конечно, это также требует больше усилий, чтобы убедить компании количественно оценить ценность AI HR помощника.
Кроме того, ИИ не является панацеей, всегда будут некоторые очень редкие, крайне сложные или специализированные задачи, которые требуют человеческой мудрости для решения. Это означает, что успешная бизнес-модель должна учитывать, кто будет заниматься этими долгими задачами, которые не может решить ИИ.
Расширение и создание: ИИ не только преображает, но и открывает новые рынки
Влияние ИИ на индустрию BPO заключается не только в замене существующих работников, но и в том, что он делает нечто более важное: расширяет границы всего рынка.
В прошлом услуги BPO в основном были предназначены для крупных компаний с достаточным бюджетом. Появление решений ИИ позволило малым и средним предприятиям, которые ранее никогда не имели дело с BPO, также воспользоваться этими услугами.
Например, малая и средняя компания электронной коммерции, которая в прошлом не могла позволить себе круглосуточную службу поддержки клиентов, теперь может предоставлять круглосуточную поддержку своим клиентам за небольшую часть стоимости, развернув эффективного агента с искусственным интеллектом.
Эта модель, вероятно, не окажет непосредственного воздействия на основной бизнес крупных BPO-компаний в краткосрочной перспективе, поскольку эти малые и средние предприятия изначально не являются их целевыми клиентами. Это равносильно открытию совершенно нового инкрементального рынка.
Но в долгосрочной перспективе, если эти стартапы, предлагающие AI-решения, будут расти вместе с клиентами и постепенно нацеливаться на более крупных клиентов, это в конечном итоге окажет глубокое влияние на существующую рыночную структуру.
Ценное улучшение для существующих клиентов BPO с помощью AI
Для компаний, которые уже используют услуги BPO, ИИ также помогает им расширять диапазон охвата предоставляемых услуг.
Ранее компания могла предоставлять человеческую поддержку только для основных продуктов, а теперь, благодаря ИИ, они могут расширить высококачественное обслуживание клиентов на каждый уголок всей линейки продуктов.
Хороший способ распознать лучшие возможности - это искать те операционные работы, которые «линейно масштабируются» по мере роста компании. Это означает, что стоимость этой работы будет пропорционально увеличиваться с ростом бизнеса компании.
Чем больше клиентов вы получаете, тем больше запросов на поддержку от клиентов у вас будет; чем больше масштаб вашего бизнеса, тем больше счетов вы должны обрабатывать. Если вы можете предложить решение на базе ИИ, которое сделает этот крутой рост затрат более плавным, а может быть, даже снизит его, это будет чрезвычайно ясным и неотразимым ценностным предложением для компании.
Когда ИИ делает каждого разработчиком
Многие крупные BPO-компании занимаются не только аутсорсингом бизнес-процессов, но также аутсорсингом IT или разработкой приложений. Они также могут создавать некоторые небольшие внутренние инструменты или приложения для компаний, у которых нет внутренних IT- или инженерных ресурсов.
Хотя создание полноценного приложения гораздо сложнее, чем ответ на запрос клиента, существует более широкая тенденция к тому, что AI Coding Agents становятся все лучше.
Развитие этой технологии даст возможность тем, кто может быть не так технически подкован, а возможно, даже совершенно не имеет технического фона, создавать полноценные приложения, которые им нужны.
На самом деле это будет очень интересный «ортогональный вектор атаки» для индустрии аутсорсинга бизнес-процессов. Способ, которым это разрушает, заключается не в том, чтобы напрямую захватить существующий бизнес BPO-компании, а в том, чтобы в некоторых сценариях устранить необходимость в «аутсорсинге», предоставив конечному пользователю возможность решить проблему самостоятельно.
Нам трудно количественно оценить, что это действительно означает в течение следующих двух-трех лет. Но можно представить, какие изменения произойдут, когда вы действительно позволите совершенно новой аудитории создавать свои собственные приложения. Это не только переосмысляет целую отрасль, но и освобождает саму суть работы и креативности.