например, если вам технический специалист сболтнет, что свой негарантийный ноутбук с отказавшим аккумулятором вы можете сами открыть, заменить батарейку, и никто не заметит, он рискует оказаться в суде, хотя бы потому, что один не очень умный клиент с электрокардиостимулятором в сердце, выполняя эту операцию, получит смертельный удар током, — именно поэтому давать советы вне сценария запрещено). А когда вам кажется, что вы особо креативный и знаете, как лучше, начальство рвет на себе волосы и вас переводят на следующую линию, где работают уже люди, с которыми можно поговорить не по сценарию. Когда вся работа человека хорошо алгоритмизирована, все типовые ответы и вопросы клиентов понятны, хорошо изучены и даже измерены, это идеальная задача для ИИ, который обучают распознавать голос, преобразовывать голосовой запрос в текст и сопоставлять с деревом возможных сценариев. Поскольку даже самые проклинаемые сотрудники — специалисты первой линии поддержки — нуждаются в зарплате, а машина никогда не спит и кушать не просит, подавляющее большинство компаний перевели первую линию техподдержки, горячую линию дозвона и массу других сервисов на обслуживание автоматизированными системами. Сегодня, если вы позвоните, например, на горячую линию Microsoft и захотите разобраться с активацией продукта (а это значит поговорить с кем-то про код активации из 25 символов, на минуточку!), человека вы не найдете — с вами мужским или женским голосом всю дорогу будет говорить робот. В масштабах Microsoft это экономит десятки миллионов долларов в год. Побочные последствия этой ситуации в том, что машины пока все же туповаты и нестандартные опечатки в общении с ботами или оговорки отправляют их куда-то в астрал. Но они быстро учатся.