GenAI без управления знаниями тормозит развитие клиентского сервиса в России
На фоне глобального роста интереса к генеративному искусственному интеллекту (GenAI) основной сферой его применения остается клиентский сервис. По данным Unisphere Research, 45% внедрений GenAI в мире приходится на самообслуживание клиентов, 42% — на внутренние IT-службы и 38% — на поддержку с участием человека. По мнению Дениса Кучерова, директора проектов Minerva Result в компании Minervasoft, в России эти показатели близки к мировым, но с некоторым отставанием из-за особенностей рынка труда и инфраструктуры.
Ключевая проблема внедрения GenAI — низкий уровень управления знаниями (knowledge management). Важная корпоративная информация распределена по различным системам: сценарии диалогов — в телефонии, шаблонные ответы — в Service Desk, другие важные данные — на сайте или во внутренней базе. В компаниях зачастую отсутствуют надежные процессы актуализации и архивации знаний, сотрудники вынуждены проходить дополнительное вводное обучение, поскольку не могут разобраться в плохо структурированной информации. Все эти факторы значительно осложняют создание и внедрение ИИ-агентов в российских организациях.
«Клиентский сервис — один из локомотивов внедрения GenAI с наибольшим количеством запросов на организацию процессов менеджмента знаний. Это направление больше всего нуждается в высокой структурированности информации и потому особое внимание уделяется адекватному размещению знаний, удобству поиска, понятности и актуальности контента», — комментирует Денис Кучеров.
ИИ-агенты могут разгрузить операторов — берут на себя рутинные типовые задачи, и минимизировать человеческий фактор — робот обрабатывает информацию гораздо быстрее и с меньшим количеством ошибок, но только при условии, что в процессе подготовки ответов опирается на проверенные данные.
«ИИ-агент — как сотрудник: если информации нет или она устарела, начинает выдумывать и ошибаться. Поэтому его внедрение требует системного подхода к работе со знаниями, — считает Денис Кучеров. — Наш опыт показывает: российские компании, которые организовали менеджмент знаний по методологии, не только увеличили скорость обслуживания, но и улучшили качество взаимодействия с клиентом — сократили время обработки запроса (AHT) на 12%, повысили удобства поиска на 55%, автономность онбординга сотрудников — на 20%, а также вдвое снизили количество обращений к экспертам».
Согласно исследованию «Сбера», в России 40% компаний пока не готовы тестировать GenAI, в то время как в Европе и США доля таких компаний не превышает 15%. Как отмечает Денис Кучеров, в клиентском сервисе наблюдается похожая ситуация. Основные причины: высокие требования к серверной инфраструктуре и относительная доступность человеческого труда.
«Компании считают, что проще и дешевле посадить одного человека, который будет заниматься клиентскими задачами, чем вкладываться в робота с пока еще не подтвержденными результатами. Но разрыв постепенно сокращается: дефицит кадров и давление конкуренции заставляют бизнес активнее инвестировать в ИИ. Тем более, что в некоторых кейсах робот уже побеждает человека с точки зрения рентабельности, а связка “человек+ИИ” приводит к появлению новых стандартов в сфере обслуживании клиентов», — подчеркивает Денис Кучеров.
По прогнозам эксперта, в ближайшие годы GenAI заметно трансформирует роль специалистов. Например, операторы поддержки станут скорее кураторами ИИ-агентов и сфокусируются на решении сложных кейсов. Это потребует переобучения сотрудников, и здесь кроется главный вызов для бизнеса. Компании, которые уже сегодня инвестируют в развитие команд, получат значительное конкурентное преимущество в течение следующих 2-3 лет.