Японская сеть супермаркетов AEON внедрила систему на основе искусственного интеллекта для оценки и стандартизации улыбок своих сотрудников в 240 магазинах. Решение способствовало повышению качества обслуживания клиентов, уверены в компании. Ранее такие аспекты, как приветствие, тон голоса и дружелюбие сотрудника, оценивались посредством «тайных покупателей» или с помощью обычного наблюдения, но теперь это делает нейросеть, анализирующая сотрудников по 450 параметрам.

Основной целью системы является улучшение взаимодействия компании с клиентами, обеспечение доброжелательности и стандартизации вежливого обслуживания. Например, если сотрудник в процессе работы на кассе не проявил должного дружелюбия или вовсе не приветствовал покупателя, система это зафиксирует. Она оценивает не только наличие улыбки, но и множество других параметров, таких как тон голоса, корректное использование скриптов при общении с клиентом, а также общее поведение сотрудника и прощание.

AEON отмечает, что внедрение этой системы на 3,4 тыс. сотрудниках в восьми магазинах принесло впечатляющие результаты: показатели качества обслуживания выросли в 1,6 раза всего за три месяца.

Особенности менталитета

ИИ в кейсе AEON действует по принципу универсального инструмента в наблюдении за качеством обслуживания. Он собирает данные о поведении сотрудников в реальном времени, проводя детализированный анализ и выдавая отчет. Система фиксирует любые отклонения от стандартов, чтобы руководство понимало объективную картину. Примечательно, что каждый сотрудник оценивается по целому ряду параметров одновременно — это делает технологию гораздо более детализированной.

Интересно, что отношение к подобным системам в разных странах может сильно различаться. Например, в Индии, где внедрение ИИ-технологий в сфере обслуживания также набирает популярность, сотрудники обычно относятся к этому спокойно и лояльно. В Японии, где дисциплина и корпоративная культура занимают важное место, внедрение подобной технологии также воспринимается положительно, как способ повышения качества работы и самодисциплины. Хотя разница между странами в технологическом плане колоссальная, их население в целом смотрит положительно или нейтрально на подобные нововведения.

В отличие от них, в России усиление контроля персонала часто вызывает волну недовольства. Это связано с особым восприятием личных границ и чувством свободы у россиян. Ситуации, когда за сотрудниками ведется постоянное наблюдение, часто воспринимаются как вмешательство в личное пространство, а не как попытки бизнеса наладить процессы. Исторически сложилось, что любые системы контроля, будь то пропускные системы или видеонаблюдение, вызывают скептицизм и протесты среди работников. Многие чувствуют себя ущемленными и считают, что подобные меры нарушают их права на частную жизнь. Тем более, если речь идет о системах, которые анализируют не только поведение, но и мимику или речь. Начинается внедрение подобных систем в отраслях с жесткой дисциплиной, например, в Сбербанке, где на сотрудников надеваются бейджи, анализирующие речь и поведение в процессе общения с клиентами.

Плюсы и минусы

Одним из главных преимуществ использования искусственного интеллекта для оценки работы сотрудников является его объективность и точность. Машина не подвержена человеческим эмоциям, усталости или предвзятости, как это может быть с обычными наблюдателями. Система позволяет стандартизировать процесс оценки и повысить общую дисциплину сотрудников. Кроме того, такие технологии могут служить фильтром при подборе персонала, выявляя несоответствие ценностям компании.

С другой стороны, внедрение ИИ может создать избыточное давление на сотрудников. Постоянное наблюдение, особенно за такими аспектами, как улыбка или интонация, может восприниматься как ограничение свободы. Многие могут испытывать стресс от осознания, что каждое их действие тщательно анализируется машиной. Важно отметить, что автоматизация всегда несет риски, связанные с тем, что она исключает человеческий фактор. Например, нейросеть может не учитывать контекст общения, который может быть важен в конкретных ситуациях. Система может не понять специфические культурные нюансы или реакции на необычные запросы клиентов.

Также стоит отметить, что внедрение таких технологий требует значительных финансовых вложений. Автоматизация, особенно на уровне ИИ, обходится недешево, и для многих компаний это может быть серьезным барьером. Тем не менее для крупных сетей, таких как AEON, эти расходы могут окупиться за счет повышения эффективности работы сотрудников и улучшения обслуживания.

Система ИИ для оценки улыбок сотрудников, внедренная в сети супермаркетов AEON, является интересным примером того, как искусственный интеллект может использоваться для стандартизации и повышения качества обслуживания. Однако вопрос, связанный с избыточным давлением на сотрудников и возможным снижением мотивации, остается открытым. Процесс внедрения подобных систем в будущем, вероятно, будет зависеть от того, насколько успешно компании смогут объяснить сотрудникам их цели и преимущества, а также обеспечить баланс между автоматизацией и сохранением человеческого фактора.