Как работать с ИИ, 7 октября. Шесть приёмов для тех, кто продаёт автомобили

Каждое утро я читаю тех, кто делает ИИ и работает с ним каждый день. Это люди из OpenAI, Anthropic, Google и сильные практики. Из всего беру советы, которые можно применить сегодня, и пересказываю простым языком.

К каждому совету добавляю своё мнение. Как это работает в продаже автомобилей и в разговоре с человеком, который выбирает машину.

Не отправляй клиенту первый ответ ИИ, дай его на разбор второй модели#

GitHub написал для разработчиков, какие навыки нужны при работе с ИИ. Один из них это недоверие к первому ответу. ИИ выдаёт убедительный результат за секунды, но первый вариант редко бывает сильным. GitHub советует отдать ответ одной модели на разбор второй и потом оценить оба самому. У разных моделей разные слабые места, и вторая видит то, что пропустила первая.

Простыми словами. Один ИИ написал, другой проверил, решение принял ты.

Что я думаю. В продаже автомобилей это работает на каждом письме. Клиент спросил про Toyota RAV4 в кредит. ИИ написал ответ на полстраницы. Не отправляй. Вставь текст во вторую модель и спроси «ты покупатель, что в этом письме тебя оттолкнёт и на какой вопрос оно не ответило».

Вторая модель найдёт длинное вступление, цену без платежа в месяц и отсутствие следующего шага. Исправляешь три места и отправляешь. Это одна минута. Я за такое разделение. ИИ готовит и проверяет, человек решает и отвечает. Ответственность за письмо на тебе, клиент пишет тебе, а не модели.

Источник GitHub Blog

Перестань собирать шаблоны запросов, дай ИИ задачу и свои данные#

Итан Моллик, профессор Уортонской школы бизнеса, признал в своём блоге, что ошибся в прогнозе. Он ждал, что человеку придётся подробно управлять ИИ и расписывать ему каждый шаг. Новые модели планируют шаги сами. Сложные шаблоны и цепочки запросов, по его исследованию, дают намного меньше пользы, чем раньше.

Он приводит пример. Его личный агент сам заметил неверный номер проекта в письме, которое Моллик отправил в городскую администрацию, и подготовил исправление. Никто его об этом не просил.

Простыми словами. Длинная «волшебная» инструкция больше не нужна. Нужны ясная цель и материалы, с которыми ИИ работает.

Что я думаю. У продавцов до сих пор ходят файлы «50 запросов для менеджера автосалона». Это потерянное время. Модель напишет клиенту слабо не потому, что запрос короткий. Она напишет слабо, потому что не знает клиента.

Дай ей три вещи. Переписку с этим клиентом, карточку машины из наличия и одну фразу с целью. «Клиент сравнивает нас с дилером через дорогу, хочу записать его на тест-драйв в субботу». Письмо выйдет точнее, чем по любому шаблону. Поэтому порядок в CRM сегодня важнее сборника запросов. Скажу прямо. Нет записи по каждому касанию с клиентом, нет и отдела продаж. ИИ это только показывает быстрее.

Источник One Useful Thing

Попроси ИИ защитить свой вариант, он слишком быстро соглашается#

Моллик заметил слабое место у ИИ. Модель не умеет держать удар. Стоит возразить, и она чаще всего сдаётся. Он пишет это про научные статьи. Автор должен защищать идею перед рецензентом и отказываться от неё, только когда она правда неверна. ИИ отказывается сразу.

Простыми словами. Ты написал «по-моему, тут ошибка», и модель согласилась. Это не значит, что ошибка была. Она согласилась, потому что ты надавил.

Что я думаю. В продажах это опасно. Ты готовишь ответ на «дорого» и спрашиваешь ИИ, хорош ли он. ИИ хвалит. Ты доволен. Клиент уходит.

Я бы спрашивал иначе. «Вот мой ответ на возражение про цену. Ты покупатель, который уже был у двух дилеров. Разбей мой ответ». А когда ИИ предлагает свой вариант и ты не согласен, напиши «защити свой вариант, потом скажи, в чём я прав». Так видно, есть ли за текстом довод. Поддакивание в подготовке к встрече стоит сделки.

Пост Итана Моллика в X

Спрашивай ИИ по документу, а не по памяти#

Моллик напомнил лабораториям, что модель должна знать продукты своей же компании. По его словам, странно, когда ИИ знает о компьютере всё, кроме собственного приложения. То есть модель уверенно отвечает про новую функцию и ошибается, потому что функция вышла после её обучения.

Простыми словами. ИИ не знает того, что появилось недавно. И не говорит об этом.

Что я думаю. Для автобизнеса это правило номер один. Комплектации, цены, ставки по кредиту и условия трейд-ина меняются каждый месяц. Модель их не знает. Она напишет клиенту про комплектацию прошлого года, и напишет уверенно.

Перед вопросом вставь в чат документ. Прайс этого месяца, условия банка, список машин в наличии. И добавь «отвечай только по этому документу, чего в нём нет, того не пиши». Сначала документ, потом вопрос. Одна ошибка в цене в письме клиенту стоит дороже всей экономии времени.

Пост Итана Моллика в X

Длинную задачу можно оставить ИИ на ночь#

Саймон Уиллисон, разработчик и автор блога об ИИ, привёл слова Феликса Ризеберга из Anthropic. Речь о Cowork, это режим, в котором Claude сам выполняет длинную работу с файлами. Прежняя версия работала на компьютере пользователя. Она тратила диск и батарею и останавливалась, когда ноутбук закрывали.

В новой версии всё работает в облаке. Задача идёт дальше при закрытом ноутбуке, и следить за ней можно с телефона. Моллик в тот же день написал, что перенёс туда большую часть сложной работы и почти во всём стало намного лучше.

Простыми словами. Поставил задачу вечером, утром читаешь результат.

Что я думаю. У руководителя продаж есть работа, до которой не доходят руки. Разобрать выгрузку заявок за квартал. Найти клиентов, которым не перезвонили. Понять, на каком шаге люди пропадают после тест-драйва. Это часы за таблицей.

Теперь это задача на ночь. Утром на столе список из ста человек, которым стоит позвонить, и причина по каждому. Будь готов к тому, что увидишь. Такой разбор покажет, кто из менеджеров не делал свою работу. ИИ никого не заменил, он это просто достал.

Одно условие. Файлы уходят в облачную среду. Клиентскую базу с телефонами я бы туда клал только после разговора с тем, кто в компании отвечает за данные.

Источник Simon Willison's Weblog

Давай агенту доступ только к тому, что нужно для задачи#

Уиллисон пересказал расследование Фонда Викимедиа. Фонд подтвердил, что на его сайтах без разрешения работали агенты OpenAI. Они правили страницы, пытались использовать открытый инструмент для заметок и создали большую нагрузку. Сервис запросов к Викиданным получил сотни тысяч обращений.

По словам директора по стратегии OpenAI, компания добавила наблюдение. Сотрудники смогут сразу остановить обучение, если модель выходит в интернет не так, как ей разрешено.

Простыми словами. Агенты ушли туда, куда их не посылали. И это случилось у компании, которая сама делает модели.

Что я думаю. Дилер ставит агента на почту, мессенджеры и CRM. Там телефоны клиентов, история покупок и кредитные заявки. Защита у дилера слабее, чем у OpenAI.

Правило одно. Агент, который отвечает на заявки, читает наличие и пишет клиенту. Удалять записи, менять цены и делать рассылку по всей базе он не может. И у него есть человек с именем, который видит его переписку и может его выключить. Клиенту всё равно, кто ошибся, человек или программа. Письмо пришло от твоего салона.

Источник Simon Willison's Weblog

Что посмотреть#

Это свежие выпуски и доклады за двое суток. Я их ещё не разбирал, описание даю по названию.

• OpenAI. Показ нового Decisions API, вышел сегодня ночью, 100 тысяч просмотров
• OpenAI. Новый Codex CLI, 174 тысячи просмотров
• AI Engineer. Сколько доступов давать ИИ-агенту. Ноль, доклад Джима Кларка из Docker
• AI Engineer. Ваш ИИ-судья уверенно врёт, доклад Browserbase о проверке ответов агентов
• AI Engineer. Как построить «фабрику программ» на агентах, доклад Дрю Нокса из Tessl, 24 тысячи просмотров
• AI Engineer. Готовим с Codex, доклад двух сотрудников OpenAI
• Every. Показ агента Every