В настоящий момент очень распространенным является мнение, что боты несовершенные — ведь  с ними не особо интересно общаться. Да это пока и не нужно: чат-боты довольно хорошо решают определенные задачи.

— Чего мы хотим?
— Чат-ботов!
— Когда мы хотим их?
— «Простите, я не понимаю ваш запрос»

Организаторы Chatbotconf 2016, которая проходила в Вене процитировали подобную беседу для демонстрации возможностей современных диалоговых интерфейсов.Этот обмен репликами напечатали на всех сумках для участников мероприятия. Данный случай прекрасно иллюстрирует тот факт, что в настоящее время очень распространено суждение: боты несовершенны — ведь общаться с ними не особо интересно. Мы думаем что, такие размышления ошибочны.
Необходимо себе отдавать отчет, что ботов создают не для общения. Они должны автоматизировать рутинную работу — то есть повторяющиеся действия, отнимающие у людей огромное количество времени. Так что неверно думать о ботах как о замене людей. Робот-пылесос — это просто робот, который движется и собирает с поламусор. Он экономит ваше время, которые вы бы потратили на уборку. Но при всем робот-пылесос не обязан уметь поддерживать беседу о политике или о победе вашей любимой спортивной команды.Он вовсе не нуждается в антропоморфном облике — ему не надо иметь вид человека, который ходит в руках с пылесосом (как нам любили его представлять в старых фильмах, рассказывающих про будущее). Другим наглядным примером будет робот-полицейский. Как бы ни был нам симпатичен герой Питера Уэллера, сомнительно, что роботы на страже порядка станут разгуливать по улицам и ловить злоумышленников в метро. В будущем робот-полицейский— это система на основе машинного обучения, которая будет в реальном времени анализировать эмоции на лицах прохожих,распознавать эти лица, слушать разговоры и вникать в их суть и, в случае реальной опасности, отправлять оповещения. В общем, это очень важно: боты это не люди, их задачей является решить задачу дешевле, лучше, быстрее, чем это сделают люди. И да, им не требуется быть похожими на человека.
Недавно была презентация бота, который должен снимать головную боль у людей во многих повседневных ситуациях. К примеру, данный бот сможет звонить в ненавистные службы поддержки и общаться с ботами, которые выполняют роль представителей компаний, для отключения или подключения каких-нибудь услуг. Удобно, как вам кажется? Мы думаем, что еще через пару лет —каждый из нас будет иметь бота и, вероятнее всего, не одного. И наши боты станут взаимодействовать с ботами наших подрядчиков.
Насколько в настоящее время велик рынок чат-ботов? Точных подсчетов не имеется, можно ориентироваться только на объемы потенциальных рынков в некоторых отдельных отраслях: к примеру, в США рынок клиентской поддержки составляет $100 млрд, рынок сервисов для правового сектора — более $450 млрд, но вопрос о том, какова может быть в данных нишах доля, «отвоеванная» чат-ботами, остается открытым.
Интересен то факт, что к чат-ботам разработчики и пользователи привыкают намного быстрее, чем когда-то привыкали к мобильным приложениям. По подсчетам Bloomberg, через полгода после появления платформы чат-ботовFacebook с ней работали 34 000 разработчиков, в то время как после четырнадцати месяцев работы AppStore мобильными приложениями занимались только около 12 500 специалистов. То же опережение по темпам роста — среди пользователей. Спустя 3 месяца после запуска AppStore магазин приложений насчитывал 7500 приложений, FacebookMessengerplatform (после тех же трех месяцев работы) — 11 000 ботов. Спустя полгода в AppStore было 15 000 приложений (рост составил 100%), а у Facebook Messengerplatform — 30 000 (170% роста).
 
В последнее время рост индустрии чат-ботов во многом связан с развитием платформ для их запуска.
Wechat, Viber, Facebook и даже Skype поддерживают создание ботов. А в каких приложениях вы в настоящее время проводите почти 90% своего времени перед экраном? Правильно: в мессенджерах. Пользователям уже даже не нужно открывать браузеры — instantarticles и другие инструменты позволяют переходить на сайты внутри мессенджеров.
Это подтверждает официальная статистика: по результатам отчета AppAnnie за 2016 год Facebook, WhatsApp, FacebookMessenger, Instagram и Snapchat — лидеры по совокупному объему мировых загрузок в AppStore и GooglePlaу. И, вообще говоря, стоит вдуматься: у FacebookMessenger более 1,2 млрд пользователей, это седьмая часть населения планеты.
 
В юридической отрасли развитие чат-ботов началось несколько лет назад, в тот момент, когдаДжошуаБраудер, студент Стенфорда, запустил бота DoNotPay для возврата денег за неправильно выписанные штрафы в Англии. За первые несколько месяцев работы DoNotPay помог оспорить около 17 000 штрафов. Чем отличается для пользователя работа с юристом в специализированной фирме и взаимодействие с DoNotPay? В первом случае даже до первичного обращения пользователь станет ждать от двух дней до семи дней: необходимо, чтобы у специалиста оказалось «окошко». Консультация обойдется приблизительно в $500. В случае работы с чат-ботом необходимо потратить несколько минут на заполнение документов, а работа с DoNotPay пройдет бесплатно или почти бесплатно.
Через пару лет пользователи в подобной ситуации станут обращаться не к человеку-юристу, а к его боту. Это в некотором роде напоминает то, что произошло с фитнес-тренерами. Спортивные инструкторы средней руки набирают побольше клиентов и тренируют ихактивно. Проводя в деньтри-пять занятий за примерно пять тысяч рублей, они зарабатывают около семисот тысяч рублей в месяц. Но не все себе могут позволить фитнес-тренера за эти деньги.
Поэтому продвинутые тренеры делают деньги другим способом: они делают собственную программу, оформляют ее в виде чат-бота или приложения— доступ к ней в среднем обходится сто рублей в месяц. При хотя бы десяти тысячах скачиваний (а это довольно консервативная цифра, если фитнес-тренер правильно наладит онлайн-продвижение) фитнес-тренер зарабатывает уже почти один миллион в месяц. И это притом что уже не нужно проводить время в зале с клиентами.

Такие же стратегии могут работать и для юристов. В настоящее время не так много людей, которые хотят работать с «бедными» клиентами. Но стоит превратить свою экспертизу в алгоритм, на это потратив немного времени, — и можно масштабировать свой бизнес, сократить временные издержки.
В кабинетах с большими деревянными столами и часами в виде Фемиды, можно часто услышать: «Юридические услуги не могут быть автоматизированы, очень много нюансов». Подобная логика работает, только если вам нужно «подмазать» судью или позвонить знакомому прокурору. Да, этого бот не может делать. Пока еще не может.
Если вдуматься, юридическая консультация — это интерпретация законов юристом в понятной форме с предложением различных вариантов решения задачи клиента. Никакой человек не сумеет запомнить объем информации, а также отследить изменения в законодательстве лучше, чем машина (а в будущем — искусственный интеллект). Поэтому плохие юристы будут иметь плохих ботов. Скорее всего, в ближайшее время мы увидим разделение чат-ботов на некачественных и качественных. Думаю, это станет происходить во всех отраслях.
Где уже видны грядущие изменения?
Самой очевидной отраслью являются водители. В данном контексте автоматизация придет не только на рынок такси (а именно о беспилотниках для них пишут СМИв последнее время) — кораблями,самолетами, поездами на уже «обкатанных» маршрутах управлять сильно легче, чем легковыми машинами с «шашечками» в Нью-Йорке.
Чат-боты проникают в работу клиентской поддержки в самых разнообразных областях. Пока мы видим лишь «фрагментарные» внедрения, изменения идут не так быстро, как хотелось бы. К примеру, уже сегодня можно позвонить в контакт-центр «Аэрофлота» и, сказав «Аэрофлот Бонус», начать разговор с нужным специалистом. Переключение происходит автоматически. Это — первый шаг. Но если в настоящее время боты в службе поддержки уже экономят время для соединения с нужным работником, то в будущем бот сможет решать конкретную проблему, например заменить билет. В отелях, бизнес-центрах и в тех же аэропортах стойки регистрации чат-боты могут заменить уже сейчас: автоматические системы смогут поддержать разговор, ответить на интересующие вопросы, решить многие проблемы посетителей.
Еще одним рынком для ботов, где они уже начинают входить в жизнь, являетсядоставка. Все идет к тому, что у вас будет личный дрон, который будет летать в одну из точек выдачи Amazon и доставлять покупки. Лично мне в Сан-Франциско еду доставляет робот, разработанный командой Marble.
Наконец, можно отметить большие возможности по автоматизации работы аналитиков — в самых разных организациях. В фонде, где решения об инвестициях принимает алгоритм, система на основе информации в сети и анализе реакции пользователей на продукт в соцсетях выдает руководителям фонда вердикт: стоит ли вкладывать в данную компанию?
Не говоря уже о том, что боты смогут предсказывать результаты скачек, футбольных матчей, маркетинговых кампаний, безусловно, справляясь с задачей лучше человека.
Сегодня чат-боты решают достаточно узкие задачи, тем самым решаются сложности распознавания запросов. Поэтому на текущем этапе боты должны создаваться для очень узких услуг.
Пример DoNotPay показателен — это только штрафы в Великобритании, бот распознает ситуации: оставил машину в аэропорту на парковке, рейс задержали, ты попал на штраф. Согласно британскому законодательству, такие штрафы должны обнулять, но для этого необходимо создать пакет документов и отправить его в нужные ведомства и органы. Юристы получают за такую операцию около £500. А DoNotPay, точно так же собирающий пакет документов, как я отмечал, делает это бесплатно. Результат: DoNotPay воспользовались более 250 000 человек, сервис сэкономил им более £1 млн.
Есть уже достаточно много других примеров ботов из юридической отрасли.

Coralie — это виртуальный помощник, который помогает пострадавшим от военной сексуальной травмы. Недавно этот сервис получил награду TechforJusticehackathon во время ABA Techshow.

Docubot — чат-бот, который работает через веб-сайты юристов, чтобы помочь потребителям создавать юридические документы, а также выполнять заказы клиентов.

LawDroid — бот, который позволяет пользователям бесплатно открыть бизнес через мобильное приложение.

LawGeexLawBot — чат-бот, который можно добавить в Slack, а затем отправить юридические контракты для анализа. Бот LawBot создан индийской компанией LawRato, он тоже предполагает работу с юридическими вопросами и получение рекомендаций юристов.

Legalibot работает для пользователей из Испании, он помогает пользователям составлять юридические документы и контракты через Facebook Messenger.

Lexi от австралийской компании LawPath может использоваться для создания бесплатной политики конфиденциальности или соглашения о неразглашении.

Speakwithscout из Австралии тоже работает через Facebook Messenger, он помогает предоставить юридические рекомендации и ссылки на адвоката.
И это множество примеров только из одной сферы.
Если вы занимаетесь бронированием отелей...Технически обработать запросы вроде «мне нужен самый дешевый отель в Берлине с десятого по двеннадцатое мая» на разных языках с учетом технологий машинного обучения для перевода — это очень легко. Это можно сделать, чтобы подключить уже готовые решения (вроде Api.ai) или воспользовавшись IBM Watson.
Так что в создании бота, который будет решать конкретную задачу, технических «тупиков» очень мало.
Когда говорят, что бот «такого не может», можно ссылаться на самоуправляемые машины (которыми, по сути, управляет система с машинным обучением, AI), они уже колесят по Сан-Франциско. Или робота-врача DaVinci, который уже умеет делать некоторые типы операций самостоятельно.
Как мы видим, речь идет о понятных задачах в ответ на достаточно узкие запросы пользователей. Проблемы начинаются в тот момент, когда создатели заявляют: бот — это ваш друг, с ним можно разговаривать. До этого уровня боты пока не выросли. Возможно, это случится позже: чем больше будет агрегировано разных ботов на одной платформе (чем сейчас занимается AmazonAlexa), тем больше данных будут обрабатывать помощники, тем «умнее» они станут.