Как я приручил ИИ: 4 ошибки модели которые нашёл менеджер, а не я
Как я приручил ИИ: 4 ошибки модели которые нашёл менеджер, а не я Языковая модель выдумывала имена, давала советы не к тому типу звонка и фантазировала из пустых данных Третья часть про систему подготовки менеджеров к звонкам в Zaruba Fitness. Сегодня — про языковую модель. Как я думал что всё работает, и как менеджеры объяснили мне что нет. Архитектура которая ускорила всё Двухфазная загрузка. Сначала за доли секунды прилетает история звонков и шапка клиента. Параллельно идёт долгая часть — запрос в CRM и анализ от ИИ. Пока идёт загрузка, менеджер видит индикатор с описанием что происходит и мотивационную фразу. «Ты сегодня просто умница». «Голос как у друга, и продажа сама случится». Менеджеры отдельно поблагодарили за это. 4 проблемы которые поймал уже в бою Ответ обрезался на середине. Выставил лимит токенов, которого не хватало для длинных сценариев. Поднял лимит в 3 раза — ответы стали приходить целиком. Модель выдумывала имена. Писала «Здравствуйте, это Юлия из фитнес-клуба». Юлии нет. Модель брала правдоподобное имя из своей головы, потому что я не сказал как зовут менеджера. Починил: после ответа CRM достаю имя наставника клиента и отдельной строкой вставляю в инструкцию — «Имя менеджера такое-то. Других не выдумывай». Советы для входящих вместо исходящих. Модель писала «спросите клиента, как он о нас узнал» — это уместно когда клиент сам звонит. У нас все звонки исходящие. Добавил в инструкцию: «Все звонки исходящие. Менеджер инициирует разговор». Фантазия на пустых данных. Бывает запись о звонке нулевой длительности с пустым телом — дозвониться не смогли. Модель честно пыталась анализировать пустоту и придумывала что клиент сказал. Теперь есть простая проверка: если ни один транскрипт не содержит хотя бы 100 символов текста — модель не зовём. Вместо этого показываем: «Нет данных о прошлых разговорах. Открой карточку в CRM, посмотри заметки». Главный вывод Модель отлично превращает кашу данных в полезный текст. Но если на входе пусто — она заполняет пустоту правдоподобными деталями. Нельзя класть в неё «всё что есть» и надеяться. Нужно явно решать что данных достаточно, и только тогда обращаться. Каждую из этих ошибок я ловил уже после запуска, когда менеджеры начали работать с реальными номерами. В следующем посте — запуск, итоги и что дальше. 👉 Телеграм: t.me/hudushin_seo 👉 Речевая аналитика: slishnoai.ru #ХудушинМаксим #ZarubaFitness #ЗарубаФитнес #Подольск