В прошлом посте я писал о синтетических респондентах и о возрастающей роли ИИ в исследованиях. Сейчас хочу немного рассказать о том, когда ИИ становится своего рода «интервьюером», способным вытаскивать из респондента мысли, мнения и поведенческие паттерны.

У нас в компании за последний год произошёл не то чтобы революционный, но серьёзный сдвиг в сторону использования ИИ. Если раньше он помогал в работе — поиск информации, саммари, редактура текста и т.д., — то сейчас уже создаются продукты на основе ИИ. Один из них — «Дововлечённость» (название говорящее), который представляет собой мини-интервью сотрудников по наиболее актуальным для руководства темам при помощи ИИ-агента.

Список тем может формироваться по-разному: а) на основе результатов опроса вовлечённости (самые «горящие» или непонятные зоны); б) по итогам интервью с топ-менеджментом; в) из других источников, где есть скорее цифры, но не «мясо» — кейсы, примеры, боли и переживания сотрудников.

В стандартном варианте такого опроса всё равно присутствуют количественные оценки. Обычно это оценка суждений вроде «Взаимодействие между подразделениями в нашей компании выстроено эффективно» по шкале Лайкерта (полностью не согласен, скорее не согласен и т.д.). Однако после оценки респондента просят прокомментировать свой ответ, иногда с уточняющими вопросами. Например: - если выбрано «скорее не согласен» → «Что мешает выстроить эффективное взаимодействие? Приведите примеры». - если «полностью согласен» → «Что помогает обеспечивать эффективное взаимодействие? Приведите примеры».

В итоге по каждой теме респонденты дают и количественную оценку, и целый набор комментариев, характеризующих барьеры и лучшие практики. Дальше (тоже с помощью ИИ) проводится контент-анализ этих комментариев и оценивается частота упоминания тех или иных проблем.

В чём плюсы для респондента? В ИИ-агентов, созданных для таких опросов, встраивается функция голосовых сообщений. То есть сотрудник может просто наговорить монолог про своё видение проблемы, а ИИ-агент это поймёт и даже задаст уточняющие вопросы, если что-то осталось непонятым. К тому же сессия опроса может длиться до 3 дней - то есть респондент может в любое время вернуться к опросу и поотвечать на вопросы, когда ему это удобно.

А можно ли на основе таких данных сделать рекомендации? Помимо самих оценок и «каталога» комментариев, в рамках проекта применяется и более глубокая аналитика. Интерес и польза возникают тогда, когда на основе данных можно выстроить конкретные пути решения. С помощью регрессионного анализа выявляются самые значимые проблемы, влияющие на улучшение ситуации по теме (например, межфункционального взаимодействия) или даже на eNPS (его тоже обычно спрашивают в таких опросах). Например, можно оценить, насколько вырастет eNPS, если снизить выраженность той или иной проблемы. Так формируется понятная, основанная на данных картина дальнейших действий.

Конечно, применение ИИ-агентов для опросов реализуемо не только для сотрудников, но и для клиентов или других стейкхолдеров, чьё количество слишком велико для проведения стандартных интервью или фокус-групп.

В итоге этот инструмент становится чем-то средним между стандартным опросом и интервью. Он позволяет собрать мнения большого числа стейкхолдеров и при этом максимально извлечь качественную информацию — смыслы, контекст, живые примеры, которых порой так не хватает для понимания целостной картины.