Языковые модели незаметно стали частью переговорного процесса. Они помогают проверить собственную позицию, посмотреть на ситуацию глазами другой стороны и заранее подготовить аргументы, которые прозвучат на встрече. О том, как меняются переговоры, какую роль в них получат ИИ-агенты и почему ответственность за их результат все равно останется за человеком, рассказывает Олег Строкатый, руководитель направления контроля качества «Битрикс24».
Пролог: сцена из рабочей недели
Описанная ниже ситуация произошла в нашей практике. Один из ключевых подрядчиков предложил пересмотреть условия контракта на следующий год и повысить цену, объяснив это ростом собственных издержек. Согласиться сразу означало бы почти гарантированно вернуться к тому же разговору через год. Еще двадцать лет назад такая ситуация вполне могла закончиться полуторачасовой встречей, жестким торгом и повышенными голосами. В этот раз иначе устроена была уже сама подготовка к переговорам.
Перед встречей я собрал всю доступную фактуру: историю расчетов за три года, реальную стоимость перехода к конкурентам и открытые финансовые данные подрядчика. Затем загрузил этот массив сразу в две языковые модели. Сложные задачи я всегда прогоняю через несколько систем, потому что расхождения в их выводах часто возникают именно там, где ситуация допускает разные трактовки.
От моделей мне нужна была вполне конкретная работа. Я попросил найти слабые места в собственной позиции и посмотреть на ситуацию глазами подрядчика. Второе оказалось особенно полезным. Человек довольно быстро привязывается к аргументу, который кажется убедительным, и дальше начинает защищать уже его. Модель способна последовательно перебрать несколько сценариев и показать, где любимый аргумент перестает работать или дает другой стороне пространство для маневра.
К вечеру у меня появилась проработанная переговорная позиция со сценариями развития событий, оценкой рисков при разрыве контракта и новой конструкцией сделки. Вместо спора вокруг одной цифры я предложил связать цену с объемом закупок и заранее зафиксировать прозрачную формулу ее дальнейшего пересмотра.
На встрече выяснилось, что подрядчик готовился примерно тем же способом. Он тоже использовал языковую модель, разобрал предложенную конструкцию, нашел в ней слабые места и пришел со встречным вариантом, который уже учитывал его интересы. В результате за столом фактически встретились два человека, каждый из которых заранее провел несколько раундов переговоров со своим ИИ.
На решение ушло два дня вместо месяца привычных согласований. И в этом, пожалуй, главный вывод этой истории. Искусственный интеллект уже участвует в переговорах, хотя формально за столом по-прежнему сидят люди. Он помогает заранее проверить аргументы, увидеть позицию другой стороны и прийти на встречу с гораздо более проработанным набором вариантов.
Что уже изменилось в переговорах
Вслед за первыми экспериментами с моделями рухнули сразу три устоявшихся принципа делового мира.
Подготовка перестала давать фору
Классическая школа переговоров во многом строилась на асимметрии информации. Преимущество получал тот, кто глубже изучил рынок, заранее просчитал запасные варианты по BATNA и подготовился к возражениям второй стороны.
Сегодня эта асимметрия быстро сокращается. Глубокий анализ доступен обеим сторонам за пятнадцать минут и стоимость подписки на языковую модель. «Домашняя работа» больше не делает переговорщика сильнее сама по себе, она становится обязательным минимумом, без которого идти на встречу все равно что защищать бюджет без расчетов.
Для индустрии вывод не самый приятный. Фраза «мы провели для вас аналитику» уже звучит слабее, потому что клиент вполне мог сделать ту же работу сам еще вечером накануне, дома, за чашкой чая.
Цикл сжался в разы
Раньше между сложным вопросом и качественным ответом легко проходила неделя. Нужно было собрать людей, назначить встречи, запросить данные и подготовить документы. Сегодня тот же цикл укладывается в несколько часов, а иногда и в минуты. Для компаний с медленными регламентами это становится отдельным риском. При сопоставимом качестве аналитики выигрывает тот, кто быстрее превращает выводы в решение, а решение — в подписанное соглашение.
Аргументы обесценились
Сильный довод имел вес хотя бы потому, что за ним стояли часы или дни работы аналитика. Теперь за сорок секунд можно получить пятнадцать вполне убедительных аргументов, и сама их доступность быстро снижает ценность. Возникает своего рода инфляция аргументации: документы становятся длиннее, а плотность мысли в них падает.
Вес сохраняют вещи, которые нельзя сгенерировать из воздуха. Это проверяемые данные из реальных систем, подтверждение третьих сторон и личная готовность отвечать за свои выводы именем, репутацией и деньгами.
Ближайшее будущее: разговор аватаров
Вопрос «Какова роль человека в этой новой реальности?» пока остается связующим звеном, ведь сотрудник вручную копирует задачу в нейросеть, забирает ответ и несет его контрагенту. Однако человек — это узкое место всей этой системы, а значит, его будут постепенно выводить из операционной цепочки в три этапа:
- Первый этап мы уже прошли. Агент читает входящую почту, поднимает контекст из CRM, изучает историю переписки и готовит черновик ответа. Человеку остается лишь пробежать текст глазами и нажать «Отправить». Риск минимален, а экономия времени — часы в неделю.
- Второй этап разворачивается прямо сейчас. Агент получает ценовые и временные рамки, список тем под его ответственность и порог полномочий, при превышении которого он обязан привлечь человека. В пределах этих границ ИИ ведет переписку самостоятельно, а человек получает лишь итоговую сводку.
- Третий этап — ключевой. У каждой стороны появляется собственный аватар: ИИ-агент, владеющий историей отношений с контрагентом, доступом к внутренним документам и границами допустимого. Аватары связываются напрямую и за минуты отрабатывают вопрос между собой, проходя десятки итераций и перебирая сценарии, до которых живые переговорщики не дошли бы и за месяц.
Почему аватары договорятся лучше нас и что получит человек
Информации для решения в переговорах часто хватает с самого начала. Процесс буксует по другим причинам — мешают эго, усталость и страх отступить от уже занятой позиции. Нередко обе стороны понимают, что без компромисса не обойтись, но никто не хочет сделать первый шаг и показать слабость.
У алгоритма этих ограничений нет. Аватар не обижается, не устает и не переживает за собственную репутацию. Он может десятки раз пересобирать позицию, проверять разные комбинации условий и последовательно искать точку, которая устроит обе стороны. Поэтому ИИ способен находить варианты, до которых люди не доходят просто потому, что устают от самого процесса и прекращают поиск.
Но у такого преимущества есть обратная сторона. Модель хорошо перебирает варианты внутри заданного пространства решений, а само это пространство у разных сторон часто формируется на похожих данных и похожей логике. В результате поиск становится глубже, но одновременно более усредненным. ИИ помогает лучше исследовать уже известное, однако хуже замечает то, что вообще не попало в его исходную рамку.
Именно из-за этих ограничений алгоритм не должен принимать финальное решение. Его задача — разобрать позиции сторон, проверить сценарии и подготовить основу для выбора. Вместо длинной цепочки писем и согласований человек в итоге получает короткий протокол расхождений.
В нем зафиксировано, по каким пунктам стороны уже совпали, какие вопросы остались спорными, к чему приведет каждый вариант и какие риски с ним связаны. Там же может быть рекомендация модели с объяснением, почему именно этот сценарий выглядит наиболее рациональным.
Дальше документ читает человек и принимает решение. Его роль становится уже, но одновременно дороже: на нем остается ответственность за итог. Аватар может ошибиться в переговорах, но отвечать за последствия все равно придется человеку.
Три вопроса, которые придется решать раньше, чем хочется
Когда ответственность за итог окончательно останется на человеке, на первый план выйдут уже другие проблемы. В мире рабочих ИИ-аватаров быстро проявятся как минимум три вопроса, и отложить их надолго не получится.
Кто победит при равных моделях?
Сами нейросети постепенно сближаются по уровню, поэтому технологическое преимущество смещается в сторону контекста. Сильнее будет тот аватар, у которого есть полная история отношений, реальные данные по себестоимости, цифры из внутренних систем и четко заданные пределы полномочий. Подготовка к переговорам никуда не исчезает, просто теперь она все больше зависит от качества корпоративных данных.
Раньше за неделю до встречи можно было поднять старые файлы, обновить цифры и продумать тактику. Сегодня этого уже мало. Противоположная сторона соберет базовую аналитику за час. Разницу начнут создавать детали, которые нельзя восстановить в последний момент: история десяти прошлых сделок, причины прежних уступок, фактическая себестоимость по каждой позиции, особенности поведения конкретных людей на той стороне. Все это появляется только там, где компания годами дисциплинированно накапливает и сохраняет контекст. За день до переговоров такой массив уже не собрать.
Как проверить полномочия аватара?
Если к вам обращается ИИ-агент контрагента, важно понимать, действительно ли у него есть право договариваться от имени компании. Иначе может оказаться, что младший менеджер просто выдал системе слишком широкий доступ и разрешил обсуждать условия, которые сам не имел права согласовывать.
Технически такая задача решается через цифровую подпись, реестр полномочий и понятные ограничения на действия агента. С организационной стороны все сложнее. У большинства компаний пока нет устоявшихся правил, которые определяют, что именно может согласовывать аватар, где заканчивается его мандат и в какой момент требуется человек. Скорее всего, первые громкие корпоративные конфликты вокруг ИИ будут связаны именно с этим.
Как отвечать за решение, логику которого ты не выводил?
Представим, что два аватара нашли сложную конструкцию сделки, обе стороны ее одобрили, а через год решение привело к убыткам. С юридической точки зрения все понятно: отвечает тот, кто поставил подпись. Гораздо сложнее объяснить, почему именно эта схема вообще была выбрана.
Раньше человек сам проходил путь от анализа к выводу и мог восстановить ход рассуждений. Теперь значительная часть этой работы уходит внутрь модели, а подписант получает уже готовую рекомендацию. В результате ответственность остается на человеке, хотя сам ход мысли все чаще формируется алгоритмом.
Именно этот разрыв может стать одной из главных корпоративных проблем ближайших лет. Управлять придется уже не только итоговыми решениями, но и тем, как они были подготовлены, какие данные использовались, какие варианты модель отбросила и почему человеку в итоге показали именно этот.
Две скрытые угрозы: схождение к среднему и утечки
Помимо вопросов ответственности и полномочий, массовое использование ИИ-аватаров добавляет еще два риска, которые легко не заметить на старте.
Схождение к среднему
Когда обе стороны все чаще опираются на алгоритмы, их позиции постепенно начинают сближаться со статистически наиболее вероятными решениями. Переговоры становятся гладкими и предсказуемыми, потому что модель по своей природе тяготеет к тому, что уже встречалось в похожих сценариях. Нестандартный ход, который рождается из личного опыта, интуиции или упрямства, в такой системе легко теряется.
Чтобы этого не происходило, собственную позицию лучше фиксировать заранее, до обращения к модели. Иначе через несколько месяцев можно обнаружить, что ИИ уже не помогает проверить мнение, а незаметно формирует его вместо вас.
Утечка переговорной позиции
Для действительно полезного совета модели приходится давать очень чувствительный контекст: минимальную приемлемую цену, слабые места своей позиции, внутренние ограничения и реальное отношение к партнеру. Раньше такие вещи обсуждали за закрытыми дверями, теперь сотрудник может за несколько минут отправить их в сторонний сервис ради более точного ответа.
Здесь проблема возникает без всякого злого умысла. Человек просто пытается быстрее решить задачу. Поэтому правила лучше определить заранее, еще до первого инцидента. Компании стоит зафиксировать, где именно развернута модель, кто имеет право пользоваться публичными сервисами и какие данные не должны покидать корпоративный периметр ни при каких условиях.
Что делать прямо сейчас
Ждать появления полноценных аватаров уже не обязательно. Сотрудники и так используют ИИ для подготовки решений, просто делают это каждый по-своему и часто без формальных правил. Процессы лучше перестраивать уже сейчас:
- Признать происходящее и задать правила. Стихийным использованием ИИ трудно управлять, поэтому его нужно вынести из серой зоны и описать в понятном регламенте. Кто и для каких задач может использовать модели, какие данные им можно передавать и где требуется обязательное участие человека.
- Разделить классы решений. Типовые и легко обратимые операции можно постепенно отдавать машине вплоть до исполнения. Если последствия затрагивают людей, деньги или создают необратимый эффект, ИИ должен оставаться на роли помощника, который готовит материал, а финальное решение принимает человек и фиксирует его в документах.
- Проверять себя «правилом двух минут». Если вы не можете за две минуты своими словами объяснить логику решения, значит, вы ее не присвоили. Проблема проявится в тот день, когда сделка даст сбой и совет директоров спросит, почему был выбран именно этот вариант. Ответ «так предложила модель» здесь не сработает.
- Завести журнал возражений. Согласие модели с вашей позицией почти ничего не дает. Самые полезные места начинаются там, где она спорит, показывает слабые аргументы или предлагает другой сценарий. Именно эти точки стоит сохранять и выносить на обсуждение, потому что в отполированном финальном выводе конфликт уже исчезает.
- Копить контекст компании. Аватар будет полезен ровно настолько, насколько хорошо знает историю отношений, внутренние документы, прошлые сделки и реальные ограничения. Те, кто за ближайшие годы приведет корпоративные данные в порядок, получат действительно сильные инструменты. Остальные — вежливого собеседника, который каждый раз начинает почти с нуля.
- Вкладываться в то, что машина не воспроизводит. Личные отношения, доступ к неоцифрованному знанию, готовность брать на себя риск и право сказать «нет» будут только дорожать. Именно эти вещи останутся за человеком даже тогда, когда большая часть аналитики уйдет к алгоритмам.
Разговор двух людей за столом никуда не исчезнет. В нем просто станет меньше ручной аналитики и больше того, ради чего люди вообще садятся друг напротив друга — доверия, воли и ответственности. А основную подготовительную работу к этому моменту уже будут делать аватары.