soul·dev блог
Операционный кейс: AI-тренажер для диспетчеров в день пиковых заявок
Диспетчер учится распределять срочные заявки, говорить с недовольными исполнителями и не ломать приоритеты ради самого громкого запроса.
Рабочая ситуация
В пиковые часы диспетчеры получали десятки заявок, часть из них была срочной только со слов клиента. Новые сотрудники уступали самому эмоциональному запросу и нарушали очередность, из-за чего страдали действительно критичные случаи.
Роли
В симуляции участвовали диспетчер, недовольный клиент, исполнитель на маршруте и старший смены. AI-тренажер по очереди создавал давление: клиент торопил, исполнитель спорил, старший просил обосновать решение.
Ограничения
Нельзя было менять приоритет без признаков критичности, обещать точное время без подтверждения исполнителя и скрывать задержку. Нужно было собрать данные, выбрать категорию заявки и объяснить решение всем сторонам.
Поведение тренажера
Если диспетчер принимал решение слишком быстро, AI задавал уточняющий вопрос от лица старшего смены. Если сотрудник затягивал, очередь росла, и симулятор показывал последствия: новые заявки начинали конфликтовать по ресурсам.
Отчет смены
Отчет показал, кто путает срочность и громкость, кто забывает фиксировать основание решения, а кто хорошо объясняет отказ от внеочередного выезда. После этого наставники стали тренировать не скорость ответа, а качество приоритизации.