Работая с речевой аналитикой в разных компаниях, я всё чаще вижу, что за красивыми презентациями и громкими обещаниями ИИ скрывается непростая реальность.

Низкий уровень компетенций персонала. Большинство сотрудников, которые ежедневно работают с распознаванием речи и анализом звонков, не имеют достаточного понимания ни о принципах работы моделей, ни о лингвистике речи. Это приводит к низкому качеству внедрения решений и неверным выводам из данных.

☝️Проблемы транскрибации. Даже при хорошем аудио мы сталкиваемся с ошибками распознавания: акценты, сленг, фоновый шум, специфическая терминология — всё это делает транскрибацию далёкой от идеала. А ведь на этом этапе строится весь последующий анализ.

🤘Создание словаря вручную. В 2025 году всё ещё встречаю проекты, где словари терминов и фраз собирают “вручную”, без использования современных моделей и ИИ-инструментов. Это долго, дорого и не масштабируется.

🤟Нет контекстного и семантического анализа. Речевые системы видят только “что было сказано”, но не “зачем и почему”. Без анализа контекста и смысла компании теряют главную ценность данных — понимание клиента.

И в итоге бизнес сталкивается с парадоксом: ПО для речевой аналитики должно окупаться, но при таком подходе оно зачастую превращается в затратную статью, а не инструмент роста.

Решение лежит не только в технологиях, но и в людях — в обучении, культуре данных и ГОТОВНОСТИ перестраивать процессы вокруг ИИ. #речеваяаналитика