Как мы внедрили ИИ‑куратора и снизили нагрузку на поддержку: кейс EdTech‑проекта

По мере роста университета «Зерокодер» выросла и нагрузка, а вслед за ней возникла потребность в автоматизации части рутины, которая отнимала массу времени у кураторов. Так мы пришли к созданию ИИ‑куратора — бота, который отвечает на часто задаваемые вопросы, консультирует студентов и накапливает знания. Рассказываем о том, как разрабатывали ассистента, и о том, чем он пригодится другим видам бизнеса.

Один ИИ‑куратор для десятков вопросов

Университет «Зерокодер» не стоит на месте в методическом плане — и в количестве студентов. Это деталь, необходимая для понимания простой истины: с ростом числа учащихся выросла и нагрузка на кураторов. Они вынуждены были отвечать на типовые вопросы, что отъедало значительную часть их рабочего времени, которое можно было бы направить на решение более важных задач.

Под «типовыми» имеются в виду вопросы по расписанию, инструментам, доступам, срокам сдачи заданий. Раньше взаимодействие выстраивалось следующим образом: студент задавал вопрос в чат с хэштегом «#вопроскуратору», бот по имени «Помощник Зерокота» относил его адресату. Скорость ответа была около часа, плюс‑минус. Формально соглашение об уровне обслуживания соблюдалось, но нам казалось, что можно делать свою работу лучше и эффективнее.

На большинство вопросов мог бы ответить хорошо обученный бот на основе ИИ. И «хорошо обученный бот на основе ИИ» стал тем самым решением проблемы масштабируемости, которая требовалась «Зерокодеру» на данном этапе.

Теперь работа со студентами выглядит так: бот постоянно присутствует в чате и «читает» сообщения, реагируя на вопросы, даже если они сформулированы неформально

Причем отвечает в дружественном, естественном стиле — как это сделал бы человек. В ситуации, когда вопрос оказывается для него слишком сложен или требует человеческой экспертизы, он передает его куратору. В этом принципиальное отличие ИИ‑ассистента от стандартных ботов, построенных по принципу справочной службы.

Как ИИ‑куратор изменил рабочие процессы

Главная особенность ИИ‑куратора — в том, что это не справочная служба, это полноценный участник учебного процесса, бесшовно в него встроенный. Искусственный интеллект в основе делает его масштабируемым и быстрым, а гигабайты информации, на которой он обучен, превращают его в эмпатичного собеседника, гораздо более приятного, чем простой бот.

Однако нам важно было смотреть и на цифры, поэтому в свободное от работы время ИИ‑куратор начал собирать статистику. И оказалось, что всего за два месяца он ответил более чем на 5800 вопросов, причем 25,4% пользователей оставили под ответами положительную реакцию. Интересный и важный момент: если пользователю не нравится ответ, и он ставит негативную реакцию, ИИ‑куратор автоматически вызывает на помощь человека — и параллельно с этим обучается. То есть, каждый «дизлайк» мотивирует ИИ‑куратора учиться и становиться лучше.

На момент старта ИИ‑куратора сотрудники освободили примерно 10‑15% своего времени.

Сравнительно небольшие цифры связаны с необходимостью дообучать систему. Делается это следующим образом: куратор, к чату которого подключен ИИ‑ассистент, получает на оценку все сгенерированные нейросетью ответы. Если какой‑то ответ нужно доработать, то куратор пишет корректную версию, которая записывается в базе знаний ИИ‑куратора. Поначалу на это уходило достаточно много времени, однако со временем количество ответов уменьшается, ассистент буквально «умнеет». По предварительным подсчетам, объем освобожденного времени живых кураторов достигнет отметки в 40%.

Пространство для улучшений

Сила ИИ‑куратора — в его гибридной природе, объединяющей искусственный интеллект и человеческий опыт. Однако это продукт совершенно новый, и в нем имеется пространство для улучшений.

В планах компании систематизировать эталонные ответы ИИ‑ассистента в веб‑интерфейсе, чтобы упростить взаимодействие с ними куратора, а также доработать системный промпт — запрос для нейросети, который поможет сделать ее еще более человечной и ненавязчивой. Доработки требует и аналитика. Еще один важный момент — разграничить поддержку ботом и куратором, чтобы студент при желании или необходимости мог обратиться напрямую к специалисту.

В планах на чуть более отдаленное будущее — подключение ИИ‑куратора к проверке домашних заданий, но это пока очень смелая мысль, потому что в этой сфере существует ряд технических ограничений. Эксперимент будет, однако совсем не факт, что он увенчается успехом.

Пока ИИ‑ассистент работает на интенсивах по чат‑ботам, промпт‑инжинирингу, нейросетям и на курсе «Perplexity: от новичка до Pro». В перспективе мы подключим его ко всем курсам из блока по нейросетям.

Универсальный помощник

Могло создаться ощущение, что ИИ‑куратор — специфическая история, и это как правда, так и не совсем так. Генеративные нейросети удивительны: они способны обучаться и превращаться в «умных» ассистентов практически для любой сферы. Конкретно эта модель ИИ‑ассистента подойдет для линейной поддержки в чатах, однако по его образу уже готовят ИИ‑модератора и ИИ‑помощника в Карьерный центр «Зерокодера».

По схожему же образцу можно создать ассистента для маркетплейса, клиентской поддержки, для HR и подготовки сотрудников к вступлению в должность, для работы во внутренних базах знаний. Достаточно просто обучить его на той информации, которая релевантна для направления.

Любой ИИ‑ассистент такого рода — продукт глубоко кастомизированный, обученный на определенных данных, созданный для решения конкретных задач

Чек‑лист: нужен ли вам ИИ‑помощник

Создание ИИ‑ассистента всегда начинается с вопроса, нужен ли он вообще вашей компании. Мы в «Зерокодере» пришли к этому не сразу — сначала появились моменты, которые сложно было игнорировать.

Вот на что стоит обратить внимание:

• сотрудники регулярно отвечают на одни и те же вопросы, и это занимает существенную долю рабочего времени;
• скорость ответа начинает «плавать» из‑за нагрузки;
• качество ответов зависит от конкретного сотрудника — то есть, отсутствует единообразие;
• база знаний существует, но ей редко пользуются — проще спросить в чате;
• новые сотрудники долго входят в курс дела;
• поддержка становится «узким горлышком» при росте бизнеса.

Создание ИИ‑ассистента: с чего начать

Описать процессы. Какие вопросы считаются типовыми? Где проходит граница между «может ответить ИИ» и «нужен человек»? На этом этапе часто выясняется, что часть процессов вообще не формализована — и это нормально. Над этим можно и нужно работать.

Собрать базу знаний. Это фундамент всей системы, в который входят FAQ, регламенты, переписки с пользователями и обучающие материалы. Как правило, чем чище и структурированнее данные, тем лучше будет результат.

Выделить сценарии. Бессмысленно пытаться охватить все и сразу, нужно работать над конкретными случаями. В нашем случае это были вопросы про сроки, доступы, инструкции, а также навигация по продукту. Лучше начать с самых частых сценариев — это даст быстрый эффект.

Настроить «предохранитель». Ключевой элемент — механизм передачи диалога человеку при сложном вопросе или негативной реакции, потому что без этого ИИ‑ассистент превращается в источник раздражения.

Запустить MVP. Не нужно сразу стремиться к идеалу, подойдёт и минимально жизнеспособный продукт, на основе которого уже после тестирования можно собрать что‑нибудь покрепче. MVP — это рабочая версия, которая отвечает на часть вопросов, экономит время и даже собирает данные для обучения.

Встроить цикл обучения. ИИ‑ассистент — это не статичная система. Его сила именно в дообучении. Он умеет принимать корректировки от сотрудников, анализировать свои ошибки и расширять базу знаний автоматически. Для этого потребуется помощь со стороны человека, но это нужно будет только в первое время.

Ввести метрики. Без них невозможно понять, есть ли эффект, такой как доля закрытых ИИ запросов, время ответа, удовлетворенность пользователей, экономия времени команды.

Целью является не создать «умного» бота, а автоматизировать рутину, снять часть работы с плеч сотрудников.

Если приступать к работе с этой мыслью, то все точно получится.

ИИ‑куратор никогда не создавался для замены человека. Он был разработан, чтобы усилить человеческую экспертизу, и именно это сделало проект устойчивым, способным расти и развиваться вместе с «Зерокодером». Эмпатия и вовлеченность остаются — и всегда остаются преподаватели, без которых университет просто утратил бы право называться университетом.