Эксперты в области ИИ и автоматизации рассказали TatCenter, где проходит грань между эффективной оптимизацией и репутационными потерями и как построить архитектуру сервиса, в которой нейросеть работает «красной ковровой дорожкой» для самых ценных клиентов.
Почему быстрый ответ не значит хороший сервис
Современный клиент в Татарстане, как и во всем мире, уже привык к мгновенным ответам, но острее, чем когда-либо, реагирует на «холодный» алгоритмический подход. Для местного бизнеса — от крупных ретейлеров до сервисных компаний — вопрос стоит остро: как использовать нейросети, чтобы клиент не ушел к конкуренту в поисках «живого» общения? Ответ кроется не в самом коде нейросети, а в грамотной архитектуре ее внедрения и четком понимании того, что автоматизация ради автоматизации — прямой путь к токсичности бренда.
Марина Онищенко, архитектор продуктового направления «Инфраструктура ИИ Скала^р» Группы Rubytech, отметила, что начинать внедрение стоит не с метрик, а с правильно описанного бизнес-процесса.
«Автоматизация ради автоматизации — прямой путь к репутационным потерям», — констатирует наша собеседница.
Эксперт рекомендует начинать с сегментации клиентской базы, так как разные аудитории по-разному воспринимают диалог с роботом. Марина Онищенко добавила, что не стоит сразу стремиться к стопроцентной цифровизации контактного центра: количество живых операторов должно рассчитываться исходя из структуры базы и рисков потери конкретных групп. Она напомнила о законе Парето: если 20% клиентов дают 80% выручки и нуждаются в живом общении, экономия на этом сегменте обходится дороже, чем работа дополнительных сотрудников.
Кроме того, спикер обратила внимание на качество самих ИИ-решений. Она подчеркнула, что использование RAG-платформ позволяет модели обращаться к актуальной базе знаний, что снижает количество некорректных ответов.
«Следующий уровень зрелости — дообучение модели на отраслевых данных компании, что делает ассистента по-настоящему „своим“», — пояснила Марина Онищенко, отметив, что это требует серьезной инфраструктурной базы.
Говоря об этичности использования данных, эксперт выделила инструменты деперсонализации и анонимизации, которые обеспечивают отсутствие персональных данных в документах, передаваемых для обработки модели. По ее мнению, наибольшее доверие вызывают сценарии, где клиент сам инициирует взаимодействие и видит реальную пользу, а современные технологии позволяют улавливать признаки раздражения и своевременно переключать человека на живого оператора.
Как не перепутать автоматизацию с отчуждением клиента
Анна Райская, международный эксперт по внедрению ИИ и бизнес-автоматизации, назвала проблему «роботизированности» не проблемой технологии, а проблемой внедрения.
«Большинство компаний совершают ошибку: начинают с кода, а не с анализа клиентского пути. Ставят чат-бот с десятью ветками скрипта и удивляются, что клиент бесится», — поделилась Анна.
Она уверена, что успешное внедрение ИИ на 80% состоит из описания бизнес-процесса. Критическую точку автоматизации эксперт предлагает отслеживать через показатель повторных обращений. Райская настаивает, что если клиент пишет в поддержку трижды по одному вопросу, проблема не в том, что он не нашел общий язык с нейросетью, а в том, что бизнес не настроил передачу на оператора в нужный момент.
Что касается персонализации, Анна Райская разделяет два подхода. Она пояснила, что навязчивая персонализация, когда система «угадывает» желания и тут же продает, вызывает отторжение. Однако контекстная персонализация, при которой ИИ-агент подключен к базе знаний компании через RAG-архитектуру и отвечает, опираясь на историю обращений, напротив, вызывает доверие.
По поводу «трудных» маржинальных клиентов эксперт привела пример из практики, когда ИИ-агент классифицирует запрос, а в случае нестандартной ситуации мгновенно передает диалог живому специалисту не «в холодную», а с готовым черновиком решения.
«Я по-прежнему убеждена: ИИ не заменит человека в продажах и в работе с конфликтными ситуациями», — резюмировала Анна Райская.
Когда ИИ должен уступать место человеку
Роман Орешкин, управляющий партнер Secret Kitchen, рассказал, что его компания подходит к использованию ИИ прагматично. Он отметил, что они внимательно присматриваются к ИИ-инструментам, но не внедряют их напрямую в общение с живыми клиентами, так как для них важнее сохранить человечный подход.
«В нестандартной или чувствительной ситуации клиенту должен быть доступен реальный сотрудник, который сможет погрузиться в запрос и принять решение не по шаблону», — подчеркнул Роман Орешкин.
При этом он добавил, что компания использует цифровые решения в операционной части: в оптимизации доставки, управлении зонами и балансировке потока заказов.
По мнению Орешкина, критическая точка в автоматизации наступает тогда, когда бизнес начинает подменять качественный сервис экономией на контакте с клиентом.
«Если технологии ускоряют процессы, но сохраняют удобство и возможность быстро перейти к живому диалогу — это работает на лояльность. Если же клиент сталкивается с формальным и негибким сценарием — это риск для бренда», — заявил управляющий партнер Secret Kitchen, подчеркнув, что цифровые решения должны усиливать сервис, а не превращаться в барьер между брендом и человеком.
Современный клиентский сервис в Татарстане стоит на пороге новой эры: эры «человекоцентричной» автоматизации. Как отмечают эксперты, главная задача бизнеса сегодня — не просто установить чат-бот, а выстроить сложную ИИ-архитектуру. Успех складывается из трех компонентов: четкой сегментации базы, грамотного использования технологий и этичного периметра (анонимизация данных, чтобы персонализация не пугала).
Вложения в надежную инфраструктуру ИИ — это не статья расходов на «роботов». Это инвестиция в клиентский опыт и репутацию. Те компании, которые научатся использовать нейросети не как глухую стену скриптов, а как интеллектуальный фильтр, выводящий сложного клиента на премиальный уровень человеческого сервиса, получат главное конкурентное преимущество: лояльность аудитории, которая чувствует, что за быстрым ответом технологии стоит уважение к ее времени и потребностям.
Ян Аллин
