В мире автоподбора нейросети уже взяли на себя львиную долю рутины. Управляющий партнер компании «Зинин, Штурбин и партнеры» Тим Зинин объясняет: алгоритмы помогают клиентам быстрее отсеивать лишнее, анализируя пожелания и кошелек покупателя. Но, по его словам, полностью вытеснить человека из процесса искусственный интеллект пока не в состоянии.
«Данные об автомобилях — цена, класс, комплектация, наличие на складе — устроены строго и формализуемо, поэтому алгоритм справляется с этим быстрее и точнее человека», — отметил эксперт.
И все же доверять ИИ весь процесс покупки затея рискованная. Эмоциональная составляющая и репутационные риски сделки остаются в ведении человека. На деле сегодня работает гибридная схема: нейросеть берет на себя скучную работу, а последнее слово и переговоры — за продавцом с покупателем. Это экономит время, и клиент приходит уже с четким шорт-листом.
Правда, есть и обратная сторона медали. Директор SK Auto Trading Александра Пригарнева уверена: оценивать реальное техническое состояние машины нейросетям пока доверять рано. Алгоритм перелопачивает общую информацию из открытых источников, но сам автомобиль не видит. Он не способен проверить историю эксплуатации, толщину краски или работу двигателя — все те мелочи, которые часто решают все.
Кстати, есть сфера, где ИИ действительно преуспел. Исполнительный директор сервиса «Аихаб» Алексей Авдеев полагает, что нейросети лучше всего справляются с анализом работы менеджеров. Это дает объективную картину их эффективности и помогает понять, почему потенциальные покупатели уходят с пустыми руками.
Однако даже подбор по характеристикам не панацея. Результаты работы алгоритмов нуждаются в тщательной перепроверке, особенно когда речь идет о десятках вариантов. Вопрос остается открытым: кто в итоге возьмет на себя ответственность за возможные ошибки и реальные финансовые потери?
Об ограничениях ИИ в автомобильной сфере «За рулем» уже подробно рассказывал.
- «За рулем» можно читать и в MAX