Ели от EVN отговаря само на „Защо нямам ток?“. Точно това е силата ѝ
Зимна вечер някъде около Стара Загора. Токът спира, парното спира и половината улица посяга към телефона едновременно. Досега това означаваше чакане на линия, докато операторът отговаря за двестотен път същата вечер на един и същ въпрос: известна ли е аварията и кога ще я оправят?
На 12 ноември „Електроразпределение Юг“, дружеството от групата EVN за Югоизточна България, обяви, че този първи разговор вече го води гласов асистент на име Ели. По думите на дружеството Ели пита за ИТН (измервателна точка номер), проверява причината за липсата на ток и при нужда регистрира сигнал за авария. Работи с BgGPT, българския езиков модел на INSAIT, чийто екип е помагал с адаптирането му за обслужване на клиенти. Тестовете са започнали в началото на 2026 г. В началото на разговора клиентът научава, че говори с дигитален асистент, и може да бъде прехвърлен към служител. Според компанията около 70% от обажданията за липса на ток вече се обработват изцяло без човешка намеса.
Това е тесен продукт. Според мен точно затова си струва да го разгледаме внимателно.
Междувременно универсалните агенти буксуват
Коментар на Bloomberg Opinion, публикуван на български в същия ден, събира по-неприятните числа. Финансовият директор на Uber е казал пред инвеститори, че от около 320 милиона пътувания и поръчки през седмицата на Хелоуин едва около 500 доставки на храна и четири пътувания са заявени чрез AI агент. Commonwealth Bank of Australia се е отказала да съкрати 45 служители в обслужването на клиенти, след като AI агентите довели до рязък скок на обажданията. Текстът цитира и анализ на Gartner, според който под 10% от внедрените в компаниите AI агенти носят солидна възвръщаемост.
Става дума за универсални агенти, които трябва да резервират, поръчват, сравняват и решават почти всичко. Ели е обратното. Сложени един до друг, разликата е най-вече в това какво системата знае, преди разговорът да е започнал.
| Ели (според обявеното) | Универсален агент | |
|---|---|---|
| Кой звъни и за какво | ИТН посочва точния обект | Трябва да го разбере от свободен текст |
| Откъде идва отговорът | От собствените данни на дружеството за мрежата | От каквото успее да намери или предположи |
| Какво може да направи | Да регистрира един вид сигнал | Много действия в много системи |
| Кога спира | Прехвърля към човек | Често не е ясно |
| Как се мери | Дял на обажданията за авария, приключени без човек | Трудно е да се определи |
Таблицата е моят прочит на публичното съобщение, а не описание на вътрешната архитектура на EVN, която не е публикувана.
Защо тясната версия има шанс
Това, което си струва да се копира от Ели, няма много общо с езиковия модел.
Започва се с ключа. Въпросът за ИТН в самото начало превръща неясното „нямаме ток на нашата улица“ в справка за конкретна точка от мрежата. Точно тук много ботове за обслужване губят разговора: прекарват го в опити да разберат кой е клиентът и за какъв обект става дума.
После идва това, че отговорът вече съществува някъде. Когато аварията е планирана или вече известна, дружеството разполага с тази информация. Задачата на асистента е да я извади и да я каже ясно на български, а не да стига до отговор с разсъждения. Това е задача, в която гласовият асистент е надежден и в която грешният отговор лесно се хваща при тестване.
И единственото действие, което може да извърши, е евтино, ако леко сбърка. Дублиран сигнал за авария струва на диспечера минута. Агент, който резервира грешен полет, струва на клиента пари, а на компанията доверие.
Добавете ясното предупреждение, че говорите с асистент, и прехвърлянето към човек, и се получава нещо, което прилича не толкова на революция, колкото на добре направено телефонно меню, което най-сетне разбира говор. Казвам го като комплимент.
Какво казват 70% и какво не казват
Числото е на компанията и се отнася само за обажданията за липса на ток, не за цялото обслужване. „Обработени без човешка намеса“ означава, че разговорът е приключил без оператор. Само по себе си не казва дали човекът е получил каквото му трябва, нито колко души са се обадили отново по-късно. Тези числа бих искал да видя след първата голяма буря, когато линията е под най-голям натиск.
Това не прави резултата по-малко интересен. Просто е мярка за обработката на обаждания и трябва да се чете като такава.
Как да намерите своето „Ели“
В повечето компании с телефонна линия или натоварена пощенска кутия има поне един вид запитване, което прилича на този случай. Ето практичен начин да го откриете:
- Вземете обажданията или тикетите за една седмица и ги подредете по причина. Не по отдел, а по това какво всъщност е искал клиентът.
- Потърсете причина, при която клиентът може да даде идентификатор. Номер на поръчка, номер на договор, регистрационен номер, клиентска карта.
- Проверете дали отговорът вече стои в една система. Статус на доставка, час на посещение, сума по фактура, известна авария. Ако служителят трябва да преценява, това не е първият ви кандидат.
- Ограничете асистента до едно действие. Регистриране на сигнал, запазване на час, изпращане на документ. Всичко останало отива при човек.
- Решете предварително какво ще мерите. Дял на обажданията, приключени без човек, и повторни обаждания до 24 часа за същия идентификатор. Второто число пази първото честно.
Ако най-добрият кандидат в списъка ви има пикове, като аварии след буря или доставки преди празници, обикновено там асистентът се изплаща първо, защото тогава хората чакат най-дълго.
Точно с такова ограничаване на обхвата започваме и в работата си по AI гласови асистенти за бизнеса: избираме един вид обаждане, при който данните и действието са ясни, преди изобщо да стане дума за модела.
Големите заглавия в AI тази седмица бяха за агенти, които могат всичко и почти никой не ги ползва. По-полезната история беше за асистента на едно българско електроразпределително дружество, който прави едно нещо и вдига телефона в три през нощта.
