Voice AI всё ещё проваливает базовые вещи, без которых не бывает масштаба

ЧТО ПРОИЗОШЛО

Руководители говорят, что у голоса ещё не было своего момента

TechCrunch собрал похожие мнения: голос стал лучше, но всё ещё буксует на контексте, скорости ответа, транскрибации и доверии. Важна и прозрачность: в корпоративных звонках должно быть ясно, когда человек разговаривает с ИИ.

ЧИСЛО

6B

людей почти не сталкивались с LLM, по словам Karpathy

Разрыв между демо, редким использованием и реальной работой в проде всё ещё большой

РЕАЛЬНАЯ ПРОБЛЕМА В КОМПАНИЯХ

Что я вижу в компаниях, когда они пытаются это запустить

1. 01Голос звучит хорошо, но ИИ не находит нужные данные вовремя
2. 02Без чёткого правила агент отвечает больше, чем должен
3. 03Без интеграции и метрик никто не понимает, это реально решило задачу или просто ответило

Я УЖЕ РЕШАЛ ЭТО

Вот как это сработало в магазине стройматериалов на юге Бразилии

1. 0113 312 товаров в ERP и 136 разных способов записать единицу измерения
2. 02245 синонимов для balcão сопоставили, чтобы клиент находил нужный товар
3. 0365 из 65 реальных вопросов клиентов нашли нужный товар

МОЙ ВЗГЛЯД

Простое, которое работает, ценнее сложного, которое впечатляет.

На практике, прежде чем добавлять голос в операцию, я бы решил вопросы контекста, интеграции и правил. В этом кейсе ИИ не видит весь каталог: простой поиск отвечает за миллисекунды и отдаёт модели 8 результатов. Именно это делает использование в проде надёжным.