Виртуальный тренажер для кол-центров и перспективы платформенной занятости

Мастерская инноваций Accenture Liquid Studio представила виртуальный тренажер для работников кол-центров. С помощью технологий виртуальной реальности, искусственного интеллекта и распознавания речи он позволяет воспроизвести различные коммуникативные ситуации и оценить реакцию сотрудника: уверенность и манеру держаться, скорость речи и артикуляцию, способность к эмпатии, количество сомнений и «мусорных» слов, а также насколько успешно оператор смог ответить на вопрос клиента.

Обсуждаемая в полстерском сообществе статья Кристины Поповой «Стандартизация и профессионализм в работе операторов кол-центра», вышедшая в журнале «Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены», заставляет задуматься о том, насколько успешно робот Liquid Studio и подобные ему алгоритмы могут справляться с поставленными перед ними задачами. 

Центральный тезис статьи: труд операторов кол-центров не такой уж стандартизированный, каким мы привыкли его считать. Жёсткие инструкции, которые предписывают говорить только то, что разрешено, неминуемо вступают в конфликт с требованиями живой коммуникативной ситуации, и умение оператора лавировать, отходить от предписанного скрипта так, чтобы при этом не нарваться на штраф, и определяют его мастерство. 

В статье автор приводит ряд кейсов, показывающих, что достижение понимания между абонентом и оператором – процесс, требующий от последнего творческого и даже экспертного подхода. Оператор должен понять абонента, «перевести» его запрос на формальный язык тех материалов, с которыми работает (в исследовании это справки о госуслугах), и дальше, согласно инструкциям, таким же формальным языком ответить абоненту, да так чтобы ответ этот был понят. Непростая задачка?

Фрагмент разговора абонента и оператора из статьи  «Стандартизация и профессионализм в работе операторов кол-центра» (А – абонент, О – оператор):

«А:  Здравствуйте меня Фархид зовут, э хотели бы узнать пожалуйста ээм завтра смогу патент забрать?

О:  Вы хотите узнать график работы многофункционального миграционного центра, правильно я понимаю?

А:  Ну да УФМС. И там хоутели завтра вот приехать патент, нам сообщение пришол, вот узнать хотели можем завтра поехать забрать.

О:  Оставайтесь, пожалуйста, на линии, я уточню».

Было бы любопытно взглянуть, сможет ли алгоритм генерировать подобные кейсы и как в них он будет оценивать труд операторов, балансирующих между требованиями стандартизации и эмпатией. А пока в нашем распоряжении есть другой робот – общедоступный яндексовский генератор текстов Балабоба, способный продолжать тексты на основе доступных фрагментов. Посмотрим, как он справится с «придумыванием» коммуникативной ситуации, на основе части приведённого выше диалога.

Граница между трудом и свободным временем размывается, да и само понятие «труд»  определить всё сложнее – пребывание «на работе» не всегда означает продуктивную деятельность, а решение рабочих вопросов очень часто выходит за пределы рабочих пространств. Кроме того, участники научных и активистских дискурсов борются за то, чтобы позиционировать как труд традиционные неоплачиваемые виды детальности – вроде работы по дому. Всё это представляет собой новые исследовательские вызовы для социологов, занимающихся темой труда и занятости.

Журнал НОЖ опубликовал беседу социолога Андрея Шевчука, одного из ведущих российских специалистов по изучению удалённой занятости и фриланса, и Наиля Фархатдинова, социолога, сотрудника Центра фундаментальной социологии НИУ ВШЭ, о том, как в современном мире меняются представления о труде и сам его характер. Особый акцент в беседе исследователь сделал на теме платформенной занятости – как принципиально новом способе организации труда. 

Сегодня в России около 2 млн человек работают в легальном секторе платформенной занятости, и еще около 5 млн делают это неофициально, а к 2030 году платформы обеспечат занятостью до 30 млн россиян, пишет РБК, ссылаясь на исследование  «Платформенная занятость: определение и регулирование», подготовленное экспертами НИУ ВШЭ.