Николай Галкин, «Кофемания»: «ИИ выдает отчет по кадровым несоответствиям за секунды, хотя раньше это занимало неделю»

Николай Галкин, директор департамента информационных технологий, «Кофемания», поделился с CFO Russia опытом применения искусственного интеллекта для оптимизации процессов и повышения качества обслуживания.

Как давно в «Кофемании» используют искусственный интеллект для оптимизации процессов и повышения качества обслуживания? И что стало предпосылками для этого?

Мы используем ИИ уже несколько лет и сейчас активно пилотируем некоторые направления. Предпосылок было несколько.

Во-первых, влияние мировых трендов. Поскольку мы во многом являемся передовиками на рынке HoReCa в России и многие компании повторяют решения, которые мы внедряем, нам обязательно нужно учитывать современные тенденции.

Во-вторых, искусственный интеллект, как новый инструмент, позволяет во многом оптимизировать работу наших сотрудников и, соответственно, повысить качество работы. Поэтому мы используем его в широком спектре. И в маркетинге для подготовки различных рекламных материалов и контента, и для подготовки обучающих материалов и курсов в нашей «Школе Сервиса». Сейчас также внедряем несколько очень интересных пилотов в работе с большими данными, индивидуальным клиентским опытом и работе с НСИ. Перед нами стоит большая задача по переходу на новую ERP-систему, и работа с НСИ занимает очень большое количество человеко-часов. И использование такого инструмента, как искусственный интеллект, сильно помогает нам и оптимизирует время.

По каким критериям вы отбираете направление для внедрения искусственного интеллекта?

Мы оцениваем, где этот инструмент можно использовать с максимальной выгодой и эффективностью. Надо понимать, что сам по себе искусственный интеллект – это просто новый инструмент в ряду остальных, которые могут использовать наши разработчики, аналитики, технологи и т.д. Поэтому стараемся внедрять ИИ там, где он поможет высвободить большое количество человек-часов, то есть облегчить людям работу.

Например, у нас есть несколько систем по управлению персоналом, одна из которых самописная. Вторая – это классическая 1С:ЗУП. Часто бывает, что из-за сбоев интеграции, неточностей или прямых человеческих ошибок, данные о должностях в этих двух системах начинают расходиться. То есть справочник в одной системе с должностями не соответствует справочнику другой системы. Искать эти расхождения в ручном режиме, учитывая, что в компании более 5,5 тысяч сотрудников, нереальный труд. Тогда мы решили использовать систему на базе ИИ и сделали интеллектуальное сравнение. Теперь мы получаем отчет в готовом виде, где по подразделениям видно количество соответствий/несоответствий и в чем конкретные несоответствия. И недаром наша система содержит в себе слово интеллект: она понимает разницу между тем, где написано повар с маленькой буквы и с заглавной, либо сокращение должности «старший специалист» и «ст. специалист» – система не воспринимает это как ошибку и не выделяет как несоответствие. Но там, где в одном справочнике сотрудник числится как официант, а в другом он уже менеджер, система сразу подсвечивает ошибку и выдает ее в отчете.

Если раньше подобный труд занимал неделю, теперь наше решение с использованием ИИ выдает отчет за секунды.

Как вы оцениваете эффект от использования ИИ?

У нас есть готовые кейсы, в которых можно посчитать выгоду от применения ИИ и конвертировать ее в деньги. Однако еще есть эффекты, которые невозможно измерить финансами. Один из них – новый уровень аналитических отчетов.

У нас очень тяжело и сложно выстраивалась история с аналитикой. Поэтому начали пилотный проект по применению искусственного интеллекта для подготовки аналитических отчетов с использованием простых голосовых команд от сотрудников. ИИ может выдавать либо готовые отчеты, либо помогать нашим аналитикам строить дашборды для проверки той или иной версии. Это сильно упрощает работу и вообще коммуникацию с BI-системой и большими данными. Мы рассчитываем, что это упростит подготовку аналитики и и позволит создавать MVP максимально быстро, чтобы проверить ту или иную гипотезу. При этом не потребует специальных знаний и умений.

Мария Харитонова