«Чуть больше года назад мы решили усилить свою систему мониторинга информации в СМИ и соцсетях, созданную на базе одной из известных платформ аналитики данных.

Мы хотели повысить свои возможности для выявления репутационных угроз и совместно с ИТ-департаментом решили сделать это за счет интеграции блока внешней информации о предприятии с нашими внутренними системами – CRM и различными базами данных. Кроме того, мы усилили систему элементами продвинутой обработки данных с использованием нейросетевых алгоритмов глубокого обучения.

Проект оказался большим и затратным. Много сил потребовалось на “обучение” алгоритмов специфике предприятия, подбор параметров анализа. Несколько месяцев ушло на тестирование и донастройку обновленного решения. Мы учились правильно интерпретировать инсайты, которые выдавал ИИ-модуль на основе совместного анализа внешнего инфополя (СМИ, соцсети, блогосфера, отзовики) и внутренней информации (данные по проектам, контрактам, клиентам, запросам, обращениям на предприятие). И, как оказалось, не зря.

Однажды система выдала информацию о подозрительном паттерне вокруг одного из ключевых бизнес-направлений нашего предприятия. На первый взгляд, тревога казалась неочевидной, но более глубокий разбор результатов анализа подтвердил риск назревающего конфликта с одним из стейкхолдеров. Ситуация могла вылиться в кризис.

Руководство отреагировало на предсказание ИИ сомнением: сигнал был слабым и казался несерьезным. Мы подготовили еще один отчет, уже собрав факты в подразделениях, и он убедил нас разработать план нейтрализации рисков.

В результате мы провели точечную работу с партнером, организовали серию встреч с ключевыми фигурами профильных ведомств и отрасли. В профильном подразделении реорганизовали команду проекта, из-за которого возник конфликт, исправили техническую проблему, которая послужила триггером, и поставили тему под особый контроль. Провели работу со СМИ и соцмедиа по профилактической подготовке информационного поля и действуя на предотвращение утечек опасной информации.

Эти и другие действия позволили нам не допустить публичного взрыва, дав время разрядить ситуацию и со временем свести угрозу конфликта на нет.

Конечно, в подобных случаях всегда остается элемент “а что, если”. Нельзя на 100 % утверждать, что кризис рванул бы в ближайшие пару месяцев. При удачном раскладе он мог бы превратиться в тлеющий, постепенно разъедая отношения с партнером.

Данные нашей системы показывали высокую вероятность “прорыва язвы” в публичном поле в ближайшие 1–2 месяца. При этом расчеты аналитиков говорили о том, что финансовые и репутационные потери предприятия могли составить минимум 15–20 млн рублей. И это расчеты по нижней планке, так как речь шла о рисках срыва стратегических контрактов, ударе по вышестоящей организации, претензиях регуляторов, негативном рикошете по госполитике (с непременными последствиями и для нашего предприятия), а также затратах на коммуникационную кампанию по восстановлению репутации в отрасли.

Благодаря вовремя замеченной угрозе нам удалось всего этого избежать, а значит, модернизация нашей системы себя окупила», – говорит коммуникатор.

В этой истории, на мой взгляд, важно вот что. Нет сомнений, что ИИ в коммуникационном направлении помог предприятию не только избежать неприятностей, но и укрепить отношения со стейкхолдерами, вовремя отреагировав на скрытое недовольство. Но ведь и путь к необходимой для этого цифровизации был трудоемким, потребовав времени и затрат на технологии. Коллега рассказал, что внутри организации ему пришлось долго, упорно и аргументированно обосновывать пользу от затрат на внедряемые решения, доказывать ценность управления коммуникациями.

«В нашем обществе пока нет понимания, что коммуникации – это направление, окупающее затраты на технологическую поддержку серьезнее, чем CRM или оплату базы мониторинга», – говорит он.

Только случай помог коммуникатору убедить руководство в практической пользе ИИ-аналитики в коммуникациях, способной вывести организацию на новый уровень развития.