Качество обслуживания клиентов — ключевой фактор конкурентоспособности. Но когда компания большая, а в день приходят тысячи заявок, фокусироваться на персонализированной коммуникации с клиентами может быть сложно.

Согласно исследованию McKinsey, внедрение AI-агентов позволяет снизить стоимость обработки одного обращения на 50% при одновременном росте показателей удовлетворенности клиентов. А в течение ближайших 2-3 лет автоматизация на базе AI позволит компаниям сократить количество операторов на 40-50% и обрабатывать на 20-30% больше обращений.

Чтобы понять, почему AI-агенты работают настолько эффективно, разберемся, как эволюционировал клиентский сервис — от живых операторов до интеллектуальных систем.

Раньше в службах клиентского сервиса работали исключительно люди. Задача поддержки была не только в том, чтобы решать вопросы клиентов. Но еще и в том, чтобы делать это эффективно и создавать положительный опыт коммуникации с брендом.

Если бизнес расширялся, клиентов становилось больше. Вместе с этим росла нагрузка на команду поддержки. Но также появлялись проблемы:

Автоматизация стала неизбежностью для бизнеса. Компании искали способ снизить расходы и одновременно улучшить уровень сервиса.

С развитием технологий компании начали внедрять чат-ботов для автоматизации работы контакт-центров. Боты взяли на себя рутинные задачи: отвечали на типовые вопросы, предоставляли справочную информацию и помогали снизить нагрузку на операторов.

Однако быстро выяснилось, что экономия ресурсов не компенсирует проблемы с качеством обслуживания. Основные ограничения первого поколения чат-ботов:

Бизнес получил инструмент для автоматизации, но частично потерял доверие клиентов. Стало очевидно: простой автоматизации недостаточно — нужны технологии, способные понимать естественную речь и адаптироваться к контексту разговора.

Появление больших языковых моделей (LLM) казалось революцией. Чат-боты нового поколения научились понимать сложные формулировки, распознавать намерения и вести естественный диалог.

Реальность оказалась сложнее:

При этом LLM все равно могут быть полезны в клиентском сервисе, не обязательно в формате чат-ботов для клиентов. Нейросети повышают эффективность сотрудников и усиляют операторов поддержки: помогают быстро находить информацию в корпоративных базах, генерировать черновики ответов и делать саммари переписок.

Например, ваши сотрудники могут использовать нейросети в Jay Copilot — корпоративной AI-платформе с доступом к топовым LLM, куда можно интегрировать базу знаний компании и мгновенно получать точные ответы на любые вопросы без риска утечки данных.

AI-агенты — это принципиально другая технология. В отличие от чат-ботов, которые только ведут диалог, агенты выполняют задачи:

• Самостоятельно выбирают инструменты. Агент сам решает, какие системы и API подключить: проверить статус заказа в CRM, инициировать возврат в ERP или обновить данные клиента в базе.
• Выполняют многошаговые действия. Не просто отвечают на вопрос "где мой заказ?", а проверяют систему, видят задержку, связываются со складом и сообщают точное время доставки.
• Понимают сложные запросы. Распознают намерение даже в длинных, неструктурированных сообщениях и ведут естественный диалог, подстраиваясь под тон разговора.
• Учатся на ходу. Автоматически обучаются на новых данных, с каждым обращением становясь эффективнее.
• Работают круглосуточно и мгновенно. Клиенты получают решение без ожидания и переключений между ботом и оператором.

Сегодня AI-агенты перестали быть экспериментальной технологией и стали новым стандартом клиентского сервиса. Компании, внедрившие агентов, масштабируют поддержку без пропорционального роста команды, предоставляют персонализированный сервис каждому клиенту на основе истории взаимодействия. И освобождают операторов для решения сложных задач, требующих человеческой эмпатии и креативности.

Представим ситуацию. Клиент пишет в контакт-центр интернет-магазина мебели:

Добрый день! Нужно перенести дату доставки последнего заказа с 15 сентября на 19 сентября и отменить услугу «Подъем на этаж».

Он распознает только первый запрос — про перенос даты. Начинает вести клиента по сценарию: уточняет номер заказа, предлагает варианты новой даты, запрашивает подтверждение. Про отмену дополнительной услуги бот просто не знает — об этом придется напомнить отдельно.

Результат работы чат-бота: клиент раздражен. Половина вопроса не решена, нужно либо повторять запрос, либо идти в личный кабинет и отменять услугу вручную. Негативный опыт, который запоминается.

Он сразу видит оба запроса в одном сообщении. Переносит дату доставки и параллельно отменяет дополнительную услугу. При этом не заставляет клиента несколько раз проходить по одной и той же цепочке вопросов — благодаря LLM агент понимает разные речевые обороты и формулировки.

Результат работы AI-агента: все задачи решены в одном окне диалога, автоматически и без привлечения оператора. Клиент получает быстрое решение и остается доволен. Такой позитивный опыт повышает лояльность к бренду.

Если вы только начинаете автоматизацию клиентского сервиса, попробуйте присмотреться к готовым платформам. В них уже встроены все необходимые инструменты — не нужно собирать решение с нуля.

Например, Agent Platform от Just AI — платформа, адаптированная для российского бизнеса. Позволяет запустить AI-агента быстро, безопасно и с минимальными затратами ресурсов.

Преимущества Just AI Agent Platform для контакт-центров:

• Глубокая автоматизация — интеграция с CRM, ERP, мессенджерами, веб-чатами и телефонией. Единая система без «ручных разрывов» в коммуникации.
• Масштаб и надежность — агент обслуживает тысячи клиентов одновременно, справляется со сложными запросами и работает 24/7.
• Гибкая настройка — решение от Just AI адаптируется под бизнес-процессы конкретной отрасли и модели работы.
• Прозрачная аналитика — отслеживание эффективности в реальном времени, полные данные по диалогам и быстрое внедрение улучшений на основе фактов.