Uber уволил примерно 10% сотрудников своей службы поддержки в рамках более широкой реструктуризации подразделения поддержки наряду с ускоренным переходом на инструменты обслуживания клиентов на базе искусственного интеллекта.

Сокращения, подтвержденные в четверг, отражают растущую тенденцию в глобальных технологическом секторе и сфере вызова такси, где компании все чаще внедряют ИИ для выполнения функций, которые когда-то требовали больших команд людей-операторов.

Uber не раскрыл точное количество затронутых сотрудников. Однако сокращение на 10% в отделе обслуживания клиентов компании, работающей более чем в 70 странах, представляет собой значительное уменьшение численности персонала.

Реструктуризация совпадает с масштабными инвестициями Uber в инструменты ИИ, предназначенные для управления рутинными запросами клиентов, включая споры о поездках, запросы на возврат средств, сообщения о потерянных вещах и проблемы, связанные с аккаунтом. Это высокообъемные, повторяющиеся взаимодействия, которые системы ИИ могут обрабатывать быстрее и за малую долю стоимости человеческого оператора. Для компании масштабов Uber, ежедневно обрабатывающей миллионы поездок и получающей огромный объем запросов в службу поддержки, финансовое обоснование автоматизации очевидно. Uber сообщил о своей первой операционной прибыли за полный год в 2023 году после многолетних убытков, и компания находится под постоянным давлением со стороны инвесторов, требующих доказательств того, что прибыльность можно поддерживать и увеличивать за счет операционной дисциплины.

Uber не одинок в этом направлении. Ранее в этом году Klarna, шведская компания «покупай сейчас, плати потом», заявила, что ее ИИ-помощник выполнял работу 700 агентов службы поддержки. Duolingo ранее в этом году сократила роли подрядчиков, сославшись на ИИ. Salesforce объявила, что не будет нанимать новых инженеров-программистов, поскольку ИИ поглощал эту рабочую нагрузку. Модель последовательна: компании определяют сегменты своей рабочей силы, которые обрабатывают структурированные, повторяющиеся задачи, и заменяют их системами ИИ, которые не требуют перерывов, обучения продуктам или социальных льгот. Поддержка клиентов стала одним из самых ранних и наиболее измеримых корпоративных применений генеративного ИИ, что помогает объяснить, почему несколько компаний из разных секторов принимают аналогичные кадровые решения примерно в одно и то же время.

Реакция в интернете была быстрой и в значительной степени скептической. «Служба поддержки только что превратилась в клиентский промпт», — написал один пользователь в X. Другой прямо заявил: «Теперь для службы клиентов нет места. Большинство вещей уже автоматизировано с помощью ИИ». Третий высказал довольно резкое опасение: «Надеюсь, ИИ действительно справится с хаосом, который сопровождает поездки на Uber. Все еще кажется пластырем от большей проблемы».

Это беспокойство подчеркивает конкретную проблему со службой поддержки в сфере вызова такси. Значительная часть взаимодействий не является рутинной. Они часто бывают запутанными, эмоциональными и зависящими от контекста так, что текущим системам ИИ трудно справляться с ними эффективно.

Вспомните типичные разочаровывающие ситуации с Uber, о которых часто сообщают пользователи: водитель направляется не по тому адресу и отменяет поездку, все еще взимая плату за отмену; пассажир оставляет что-то ценное в машине, и водитель не выходит на связь; к поездке, которая казалась обычной, применяется повышенный тариф; аккаунт помечается как мошеннический после входа с нового устройства во время путешествия.

Эти сценарии не относятся к простым категориям тикетов с прямыми решениями. Они требуют осмотрительности, благоразумия, умения интерпретировать то, что на самом деле пытается сказать разочарованный клиент, а иногда и полномочий сделать исключение. ИИ хорошо справляется со стандартными случаями, но испытывает трудности с нестандартными — и в сфере обслуживания клиентов именно эти нестандартные случаи часто определяют, останется клиент верным вам или уйдет.

Это не означает, что у ИИ нет места в поддержке клиентов. Безусловно, есть, и для таких запросов, как «где мой водитель» или «как обновить способ оплаты», ИИ демонстрирует очевидную эффективность. Выгоды в эффективности реальны. Однако компании, которые полностью автоматизируют поддержку и убирают возможность эскалации проблемы к человеку, часто обнаруживают, порой весьма болезненно, что клиенты, не сумевшие получить удовлетворительного решения от бота, не просто смиряются с этим. Они оспаривают списания в своих банках, публикуют разрушительные публичные отзывы или переходят к конкурентам.

Для работников последствия наступают немедленно. Десять процентов сотрудников службы поддержки, теряющих работу из-за ИИ, — это не абстрактные дебаты о будущем работы, это люди, теряющие доход сегодня. В отличие от потрясений от предыдущих технологических волн, которые в конечном итоге создавали новые категории рабочих мест для поглощения вытесненных работников, ИИ развивается настолько быстро, что новые роли, которые он создает, могут не появляться с той же скоростью или в тех же местах, что и должности, которые он упраздняет. Законодатели в Соединенных Штатах и Европейском союзе начали обсуждать меры защиты труда, связанные с ИИ, хотя до сих пор не было принято никаких обязательных правил, специально нацеленных на вытеснение рабочих мест в сфере обслуживания клиентов из-за ИИ.

«ИИ стремительно меняет обслуживание клиентов», — отметил один аккаунт в сети, — «но компаниям все еще необходимо балансировать между эффективностью и высококачественным клиентским опытом». Этот баланс остается настоящим испытанием, и для райдеров Uber, которые когда-либо полагались на живого представителя для решения проблемы, ближайшие месяцы покажут, смогла ли компания его найти.