Лингвист-разработчик — универсальный специалист для внедрения чат-бота. Опыт найма

С 2023 года чат-ботов использует каждая пятая страховая компания (по данным Naumen ^[1]). Банки, ритейл и даже медицина — и того чаще. Наличие бота в авторизованной зоне, например, на сайте или в личном кабинете, стало важным критерием цифровой зрелости.

Казалось бы — ура, да здравствует прогресс. Но все оказалось не так просто. Повальная автоматизация обращений вызвала у клиентов сдержанную реакцию ^[2], немногие оказались в восторге от общения с роботами. И теперь всем приходится уделить еще больше внимания ^[3] наполнению и развитию своих ботов, чтобы они наконец перестали выполнять роль автоответчика и смогли приносить клиенту реальную пользу.

В связи с этим, когда в РГС начали думать в сторону внедрения чат-бота, мы ожидаемо озадачились вопросом: «А кого нам для этого надо нанять?». Разработчики не часто подкованы в тонкостях написания текстов и общения с клиентами. Нужно было что-то на стыке технических и гуманитарных навыков. И так мы начали поиск своего загадочного лингвиста-разработчика.

Кто ты, таинственный лингвист-разработчик?

Прежде всего, конечно, это человек, который умеет говорить на языке клиента и может превратить нормальную человеческую речь в работающий сценарий. Клиент обращается в поддержку компании потому что у него есть проблема, и он ожидает, что мы эту проблему быстренько решим. Он не погружен в нюансы работы банков/страховой/ритейла (подчеркните нужное) и не разбирается в терминологии.

 И перед лингвистом-разработчиком стоят следующие задачи:

 1.      Понять, что хотел клиент и собрать датасет.

Его задача — собрать датасет, в котором для каждого намерения будут собраны подходящие примеры обращений от реальных клиентов. Хороший датасет содержит однозначные и семантически разнообразные фразы, которые позволят итоговой модели иметь широкое понимание возможных формулировок намерения, с достаточным (не менее 500) количеством примеров для каждого намерения.

2.      Писать тексты.

Недушный и понятный для клиента ответ на любой запрос. Это могут быть как текстовки а-ля FAQ (когда бот просто даёт ответ на вопрос и не начинает диалог), так и ветвистые сценарии диалогов, которые обрабатывают множество вводных от клиентов и корпоративных систем.

3.      Проектировать сценарии.

Несмотря на то, что большинство имеющихся на рынке диалоговых платформ дают возможность настройки сценария в графическом drag-and-drop интерфейсе, в части интеграций с корпоративными ИТ-системами для передачи к ним запросов и получения ответов могут потребоваться базовые навыки разработчика, потому что вызов систем будет реализован в коде, который в процессе реализации сценария на платформе нужно написать.

В итоге он и тексты пишет и код, и анализирует данные, и исправляет баги. Как-то много для одного человека, да?

Почему бы не нанять целую команду?

 Можно и нанять. Но только вдумайтесь:

• одного разработчика на интенты;

• одного UX-писателя на тексты;

• одного системного аналитика;

• одного разработчика для интеграций с корпоративными ИТ-системами;

• одного тимлида, чтобы все эти люди не переубивали друг друга в процессе.

Кроме того, когда все специалисты в команде — эксперты только в своей области, вероятно, потребуется больше коммуникаций и ритуалов по калибровке членов команды относительно друг друга. Внедрение метода «3 амиго» для большинства входящих задач или отработка понятного всем формата постановки задачи, что тоже займёт время. И не стоит забывать ^[4] о человеке, который непосредственно руководит командой, лидирует инициативы и фасилитирует встречи. Порог входа получается высоким, и мы попробовали его снизить путём найма универсального специалиста.

Лингвист-разработчик — это в первую очередь максимально «близкий к клиенту» специалист, потому что, как я писал выше, для нас (да и в целом) хороший бот — это дружелюбные, помогающие и написанные на языке клиента сценарии. Всё остальное — инструменты, освоить использование которых поможет документация платформы (или даже поставщик решения, они включают обучение ^[5] работе на платформе в состав работ по внедрению). И в реалиях конкуренции между компаниями все стремятся сделать эти инструменты как можно более простыми для конечного пользователя. Гораздо сложнее научиться мыслить ^[6] как клиент, поэтому именно этот критерий мы взяли за основу при поиске нового сотрудника.

У режиссера и креативного консультанта Александра Сёмина есть концепция «Соязыка», которая гласит, что «человек должен разговаривать с человеком на понятном ему языке». Нам в РГС она очень близка, потому что наша задача в обслуживании клиентов — не просто «ответить на вопрос» или «закрыть обращение», а по-настоящему решить проблему.

Как мы его искали и кого в итоге нашли?

Спойлер: было сложно. Практика показала, что лингвист-разработчик в целом существует на рынке, но с сильным перекосом либо в технику (фронтенд-разработчики, аналитики данных и машинного обучения), либо в непосредственную работу с клиентом (опытные сотрудники второй линии поддержки, которые ставили задачи разработчикам на улучшение ответов бота, но были далеки от непосредственной реализации этих доработок).

На что мы обращали внимание:

• умение составлять полезные и удобные для клиента сценарии;

• базовое понимание процесса обучения моделей и анализа данных;

• понимание, как взаимодействуют между собой ИТ-системы.

Что было для нас «красным флагом»:

• Опыт ^[7] работы в формате «Мне ставили задачи, и я их делал». Нам было важно, чтобы сотрудник был нацелен на результат, а не процесс. Иначе как мы вырастим внутреннюю экспертизу в компании?

• «Канцеляризм» как смысл жизни. Некоторые кандидаты убеждены, что если компания крупная, серьезная и государственная, то общаться с клиентами нужно сухим и формальным (чуть ли не юридическим) языком, иначе это «не солидно». Такой подход мы не разделяем, наш клиент, как было сказано выше, обычный человек.

Всего на поиск у нас ушло полтора месяца, в течение которых мы провели 20 собеседований. И в итоге нашли своего идеального кандидата — инициативную девушку с большим опытом сопровождения и развития чат-ботов в разных компаниях и образованием в области лингвистики. Благодаря такому набору компетенций, ей легко удается писать тексты и отвечать почти на любые вопросы понятным языком. А вишенкой на торте стало базовое понимание принципов интеграций ИТ-систем и устройство имеющихся инструментов классификации, а также подходов к их обучению. Теперь мы активно движемся к появлению собственной Диалоговой платформы внутри РГС.

В дальнейшем с увеличением количества сценариев и подключением новых каналов обращений возможно открытие вакансии второго лингвиста-разработчика, и кто знает, может быть, мы с тобой окажемся коллегами!