7 способов получить реальную пользу от ИИ на мероприятиях

Искусственный интеллект уже научился превращать участников мероприятий в космонавтов, средневековых рыцарей и персонажей мультфильмов. Он пишет тексты приглашений, рисует афиши и генерирует вопросы для викторин. Все это замечательно, но, кажется, мы пока используем довольно небольшую часть его возможностей. Гораздо интереснее, когда ИИ помогает разобраться в сотнях сложных ответов, оценить проекты на хакатоне, обнаружить закономерности в поведении участников или навести порядок в хаосе подготовки мероприятия.

Олег Крючков, сооснователь EventPlatform, подготовил семь примеров того, как искусственный интеллект может приносить практическую пользу организаторам, ведущим и участникам: от оценки проектов на хакатоне и анализа поведения участников до интерактивов с ведущим и управления подготовкой мероприятия — без генерации аватарок и искусственного ажиотажа.

Некоторые из этих подходов мы уже используем в своих проектах, другие исследуем и пробуем. И во всех случаях начинаем не с вопроса «Куда бы нам прикрутить ИИ?», а с вопроса «Какую задачу мы хотим решить?».

Вы проводите хакатон, в котором участвуют двести команд. Каждая представила свое решение, и теперь экспертам предстоит оценить сотни страниц описаний по нескольким критериям: соответствие заданию, оригинальность идеи, качество аргументации, практическая реализуемость.

Искусственный интеллект может предварительно проанализировать каждую работу, выделить аргументы в пользу той или иной оценки, обнаружить противоречия и подготовить структурированное заключение для жюри.

Тот же подход работает с открытыми ответами на профессиональных тестах, конкурсах и образовательных мероприятиях. Причем ИИ способен анализировать не только наличие ключевых слов, но и смысл ответа.

Результат: эксперты тратят меньше времени на первичную обработку материалов и больше — на содержательные решения. Окончательная оценка остается за человеком.

Представьте стратегическую сессию, на которой участники предлагают идеи, спорят, отвечают на вопросы и обсуждают решения. Обычно ведущему приходится выбирать несколько ответов, которые он успевает прочитать, а остальные остаются за кадром.

Искусственный интеллект может анализировать все поступающие ответы в реальном времени: объединять похожие идеи, находить неожиданные совпадения, выявлять противоречия и предлагать новые вопросы для обсуждения.

На этой основе можно строить интерактивные игры, в которых следующий раунд зависит от решений участников. Сценарий перестает быть жестко заданным: аудитория действительно влияет на развитие происходящего, а ведущий сохраняет управление процессом.

Результат: вместо формального голосования или викторины организатор получает содержательное взаимодействие с аудиторией, в котором учитывается вклад каждого участника.

Заказчик хочет необычную механику нетворкинга, интерактивную игру или нестандартный способ взаимодействия участников. Раньше обсуждение такой идеи начиналось с презентаций, технических заданий и предварительных смет. При этом никто до конца не понимал, насколько удобно и интересно будет пользоваться будущим продуктом.

Искусственный интеллект позволяет гораздо быстрее превратить описание идеи в работающий прототип. Его можно открыть на смартфоне, попробовать механику, проверить пользовательский сценарий и сразу увидеть, что стоит изменить.

Например, идею нашей игры EventPoker мы придумали еще в 2017 году. Тогда разработка требовала существенных ресурсов, и проект остался на бумаге. Сегодня мы смогли создать работающий прототип и проверить механику без длительного цикла разработки.

Результат: заказчик принимает решение не по обещаниям в презентации, а на основании собственного опыта. А разработчики проверяют гипотезы до того, как на их реализацию потрачены серьезные деньги.

Организаторам мероприятий хорошо знакома ситуация: схема площадки приходит в PDF, список участников — в Excel, расположение стендов уточняется в переписке, а последние изменения присылают фотографией листка с пометками от руки. И все это нужно собрать в единую, непротиворечивую систему.

Искусственный интеллект способен распознавать информацию в документах разных форматов, извлекать из них данные, сопоставлять версии и преобразовывать разрозненные материалы в удобную для дальнейшей работы структуру.

Например, при подготовке интерактивной схемы выставки ИИ может помочь превратить изображение плана в набор объектов: стендов, проходов, зон и подписей. После проверки человеком эти данные можно использовать для создания интерактивной карты, навигации или системы бронирования стендов.

Причем речь не только о схемах. Аналогичным образом можно обрабатывать программы мероприятий, списки оборудования, технические задания и другую документацию.

Результат: меньше ручного переноса данных, меньше ошибок при обработке изменений и значительно более быстрый переход от исходных материалов к работающим цифровым инструментам.

Во время мероприятия участники совершают множество небольших действий: сканируют QR-коды, выбирают варианты ответов, проходят игровые задания, знакомятся друг с другом, принимают решения. Обычно эти данные используются для подсчета баллов, составления рейтингов и отчетов об активности. Но в них может содержаться гораздо больше информации.

Искусственный интеллект помогает находить закономерности в последовательностях действий, сопоставлять поведение участников с заранее заданными моделями и выявлять различия между группами. Например, по решениям, принимаемым в обучающем квесте, можно исследовать проявления определенных компетенций: склонности к сотрудничеству, готовности принимать решения, умения работать с информацией.

В одном из наших проектов мы использовали действия участников квеста для построения карты компетенций. Важным оказался не только результат прохождения, но и то, какие решения люди принимали на пути к нему.

Реклама

ПОДПИШИСЬ НА ТГ! ФАНКИ
нетривиальные
аттракционы
для ивентов

Как сюда попасть?

Все объявления/ Скрыть объявления

При этом отдельное действие еще не доказывает наличие компетенции или намерения. Для содержательных выводов необходимы продуманная модель оценки и проверка интерпретаций.

Результат: организатор получает не просто статистику посещений и активности, а возможность исследовать поведение участников и оценивать содержательные результаты мероприятия.

Подготовка мероприятия — это сотни сообщений, звонков и коротких разговоров. «Я уже в третьем зале», «Начинаем монтировать свет», «Мы застряли в пробке», «На регистрации до сих пор нет электричества». Информация постоянно поступает от подрядчиков, технических специалистов, координаторов и менеджеров, но быстро превращается в хаотичный поток, в котором трудно разобраться.

Искусственный интеллект позволяет по-другому организовать эту работу. Участники команды могут просто отправлять голосовые сообщения или писать в привычный чат, а система — распознавать содержание, извлекать задачи, сроки, ответственных и изменения статусов.

Руководителю проекта больше не обязательно перечитывать сотни сообщений, чтобы понять, что происходит. Он может получить актуальную сводку: какие работы завершены, что задерживается, где возникли проблемы и какие сообщения требуют уточнения. При этом важные изменения должны подтверждаться ответственными, чтобы ошибочная интерпретация не превращалась в ложный статус.

Такой подход применим не только к монтажу. Он может помочь координировать волонтеров, работу персонала на площадке, подготовку выступлений и взаимодействие с подрядчиками. Это одно из перспективных направлений, которые мы рассматриваем для event-индустрии.

Результат: людям не приходится подстраивать свою речь под информационную систему. Система помогает превращать естественное человеческое общение в понятную и управляемую картину происходящего.

В одной команде могут работать люди с совершенно разным образованием, опытом, профессиональными привычками и представлениями об успехе. Руководитель мыслит бизнес-результатами, дизайнер — визуальными образами, разработчик — функциями и техническими требованиями, а организатор мероприятия — сроками и действиями участников.

Все говорят по-русски, но понимают друг друга далеко не всегда. Искусственный интеллект может стать посредником между ними.

Руководителю достаточно описать желаемый результат обычными словами, даже непоследовательно и с отступлениями. ИИ поможет превратить этот разговор в понятные исполнителям задачи, требования, ограничения и критерии проверки результата.

Работает и обратная связь: технические вопросы, ограничения и предложения специалистов можно перевести на язык бизнес-целей, чтобы руководителю не приходилось разбираться во всех деталях реализации.

Разумеется, ИИ не избавляет от необходимости договариваться. Он может неправильно интерпретировать намерение, поэтому важные требования должны быть подтверждены людьми.

Результат: меньше времени на постановку задач, меньше недоразумений между подразделениями и меньше работы, которую приходится переделывать из-за разного понимания ожидаемого результата.

А что с деньгами?

Искусственный интеллект помогает не только удивлять, но и экономить

Возьмем мероприятие на 1200 участников, прилетающих из разных городов. Нужно собрать и проверить полетные данные, распределить людей по трансферам, рассчитать маршруты и загрузку автобусов. А затем начинается самое интересное: рейсы задерживаются, расписания меняются, кто-то прилетает раньше, кто-то опаздывает на пересадку.

ИИ в сочетании с алгоритмами оптимизации может помочь пересчитывать маршруты и загрузку транспорта с учетом изменений. Если удается отказаться хотя бы от пяти лишних автобусных рейсов, экономия становится вполне ощутимой. И это не абстрактное повышение эффективности, а конкретная строка бюджета.

Другой пример — хакатоны, конкурсы профессионального мастерства и оценка сложных заданий. Раньше первичная проверка сотен работ требовала десятков часов сотрудников или приглашенных экспертов. Теперь ИИ может анализировать работы по заданным критериям и передавать людям только те, где требуется дополнительное внимание. Например, если после проверки качества автоматической оценки 95% работ удается обработать автоматически, экспертам остается детально проверить 5% спорных случаев, а также провести контрольную выборочную проверку остальных.

Экономия возникает не потому, что искусственный интеллект волшебным образом удешевляет мероприятие. Он сокращает ручную работу, помогает эффективнее использовать ресурсы и быстрее реагировать на изменения.

ИИ не сделает дешевле банкет или декорации. Но он вполне может сократить расходы на логистику, подготовку, экспертизу и управление мероприятием. А иногда — позволить реализовать задачу, которая раньше просто не помещалась в бюджет.

А как же «AI-помощник»?

Мы рассказали о семи способах применения искусственного интеллекта на мероприятиях. Но внимательный читатель наверняка спросит: а где же AI-помощник в мобильном приложении? Тот самый, который знает программу, рассказывает о спикерах, подсказывает расположение залов и отвечает на вопросы участников?

Конечно, такой помощник тоже может быть полезен. И технически его вполне можно реализовать. Только вот какое дело: наличие искусственного интеллекта в приложении — еще не результат его применения.

Если участники и так легко находят нужные сессии, но не знакомятся друг с другом, интеллектуальная навигация вряд ли решит проблему нетворкинга. Если организатор хочет понять, чему научились участники, умение чат-бота пересказать программу тоже не слишком поможет.

Возможно, вместо навигатора нужен интеллектуальный собеседник, который поможет найти единомышленников. Или игровой персонаж, который реагирует на действия участников. Или аналитик, который замечает то, что невозможно увидеть в обычной статистике. А возможно, искусственный интеллект вообще не нужен участникам — зато принесет огромную пользу организаторам за кулисами мероприятия.