Слушает, понимает, решает – как искусственный интеллект меняет клиентский сервис

Руслан Гатиятов, основатель платформы «Глабикс» и эксперт в области управления IT-командами, рассказывает, как интеграция искусственного интеллекта в бизнес-процессы меняет подходы к коммуникации и обслуживанию клиентов.

39 % компаний уже используют ИИ, и эта цифра продолжает расти. Искусственный интеллект внедряют в различные сферы – от автоматизации коммуникаций и обслуживания клиентов до улучшения аналитики и персонализации сервиса.

Новая норма: как ИИ меняет подход к коммуникациям

ИИ стал не просто частью коммуникаций – он теперь их основа. Ещё недавно автоматизация казалась далёким будущим, а сегодня – это норма для бизнеса.

Какие функции уже переданы ИИ: от автоответчиков до генеративных помощников

Несколько лет назад автоответы в мессенджерах и на сайтах воспринимались как модное новшество. Сегодня это уже стандарт для компаний. Но искусственный интеллект пошёл дальше и начал брать на себя задачи, которые раньше выполняли сотрудники:

• Чат-боты и автоответчики – отвечают на вопросы пользователей, консультируют и оказывают поддержку круглосуточно.
• Генеративные помощники – пишут тексты, озвучивают их и создают персонализированные ответы на основе больших массивов данных.
• Инцидент-менеджмент – анализируют обращения, классифицируют их, перенаправляют в нужные отделы и решают типовые задачи без участия человека.

ИИ снижает нагрузку на команды и повышает операционную эффективность. Поэтому такие решения внедряют все российские гиганты – «Яндекс», «Сбер», «Т-Банк».

Как ИИ работает в фоновом режиме до начала общения с человеком

Перед тем как начать общение с клиентом, искусственный интеллект собирает все необходимые данные для создания персонализированного сервиса. Уже на этом этапе ИИ анализирует запросы, предпочтения и эмоциональное состояние клиента, чтобы подготовиться к оптимальному общению.

Современные CRM-системы фиксируют информацию о каждом взаимодействии с пользователем – историю покупок, поисковые запросы и даже поведение на сайте. Эти данные помогают оперативно реагировать на запросы и прогнозировать потребности клиента.

Так, «Сбер» использует ИИ для создания персонализированных предложений еще до первого контакта с клиентом. В мобильном приложении искусственный интеллект анализирует историю транзакций и предпочтения в финансовых продуктах. Например, если клиент регулярно пользуется международными переводами, система автоматически предлагает ему более выгодные тарифы. Это происходит еще до того, как клиент сам запросит информацию.

Будущее уже рядом: как ИИ-агенты трансформируют коммуникационные продукты

Благодаря своей контекстуальной осведомленности и способности анализировать большие объёмы данных в реальном времени, ИИ-агенты – незаменимые помощники в управлении проектам.

Персональные агенты и контекстуальные подсказки в реальном времени

Персонализированные ИИ-агенты уже активно используют для предоставления контекстуальных подсказок и рекомендаций в реальном времени. Такие системы анализируют текущие запросы и предсказывают следующие шаги, опираясь на всю доступную информацию о клиенте или сотруднике.

• Индивидуальные рекомендации: ИИ может предложить решения на основе предыдущих взаимодействий, предпочтений и привычек.
• Реальные подсказки: системы помогают пользователям быстро находить нужную информацию, отвечать на вопросы и принимать решения.

Так, «Магнит» использует ИИ-агентов для предоставления персонализированных рекомендаций в своем онлайн-магазине. Система анализирует покупки клиентов и их предпочтения. Такая технология улучшает пользовательский опыт – она предлагает релевантные подсказки в реальном времени.

Автоматическое планирование, координация и сопровождение рабочих процессов

В России рынок автоматизации растёт на 15–25% ежегодно. ИИ-агенты, которые применяют технологии автоматического планирования, повышают эффективность рабочих процессов. Они координируют действия команды, отслеживают выполнение задач и оперативно корректируют планы с учётом новых данных.

Например, «Яндекс.Такси» применяет искусственный интеллект для автоматизации планирования и координации работы. ИИ анализирует данные о спросе и предложении, учитывая пробки, погоду и время суток. Система самостоятельно подстраивает маршруты водителей и распределяет заказы, что сокращает время доставки и снижает затраты на топливо.

Ограничения и вызовы: где ИИ пока проигрывает человеку

Хотя ИИ значительно улучшает бизнес-процессы, его внедрение сопряжено с рядом проблем – галлюцинации, недоверие пользователей и этические вопросы.

Слабые места ИИ: галлюцинации, необходимость верификации, контекст с несколькими участниками

Галлюцинации ИИ – это ошибочные выводы и рекомендации, не основанные на реальных фактах. В отличие от человека, искусственный интеллект не всегда понимает контекст, особенно в разговорах с несколькими участниками.

Например, ИИ может выдумывать факты, неверно интерпретировать сложные запросы или предоставить вам ложную статистику. Поэтому всегда нужно проверять информацию от нейросети.

Этические угрозы: подделка голосов и видео, мошенничество, приватность

Этика коммуникаций под угрозой из-за использования ИИ, особенно в контексте подделки голосов и видео. С развитием технологий генерации контента – например, Deepfake – возрастает риск мошенничества. Злоумышленники с помощью нейросетей создают поддельные видео и голосовые сообщения для махинаций.

Использование ИИ также вызывает у пользователей опасения по поводу безопасности их данных. Внедрение искусственного интеллекта в повседневную жизнь и работу требует надежной защиты информации и соблюдения стандартов, чтобы избежать утечек или манипуляций с персональными данными.

Что нужно для зрелой интеграции ИИ в коммуникации

Чтобы ИИ стал полноценным инструментом в коммуникациях, необходим комплексный подход. Важно учитывать все аспекты – от вычислительных мощностей до ответственности руководства.

Инфраструктурные ограничения и дефицит вычислительных мощностей

Главное препятствие для локальных ИИ-решений – технологическое отставание. Да, в 2024 году инвестиции в ИИ в России увеличились на 36%, достигнув 305 млрд ₽, но западные компании все равно продвинулись дальше. Чтобы сократить разрыв, нужно ускорить развитие инфраструктуры и снизить её стоимость.

ИИ требует мощных вычислительных мощностей – в первую очередь, видеокарт (GPU). Их высокая цена ограничивает доступ к технологиям. Без достаточной мощности невозможно эффективно обрабатывать большие массивы данных.

Роль государства: регулирование и стандартизация

Для успешного внедрения искусственного интеллекта в бизнес нужны строгие стандарты. Важно обеспечить защиту данных, этичное использование ИИ и безопасность принимаемых решений.

Без четкой нормативной базы компании испытывают неопределенность: они не знают, где проходят границы допустимого применения технологий. Это особенно критично при обработке персональных данных и обеспечении прозрачности алгоритмов, влияющих на решения о клиентах.

Например, в Европейском союзе был принят AI Act – закон о регулировании ИИ. Он устанавливает требования в зависимости от уровня риска.

Ответственность руководителя: личный пример, обучение команды, внедрение в процессы

Для успешной интеграции искусственного интеллекта в коммуникационные процессы важна роль руководителя. Он должен быть примером для своей команды – показывать, как эффективно использовать новые технологии.

Таким принципам следует компания X5 Retail Group. Руководство активно внедряет искусственный интеллект в повседневную работу. В компании с помощью ИИ оптимизируют товарные запасы, прогнозируют спрос и улучшают логистику.

ИИ больше не выглядит как абстрактное будущее. Он решает задачи уже сейчас – в обслуживании клиентов, в коммуникациях, в автоматизации. Но для масштабного эффекта бизнесу нужно преодолеть несколько барьеров – ограниченные ресурсы, отсутствие регулирования, дефицит компетенций.