Статьи
29 апреля 2025 18:12
Что такое или кто такие «Агенты ИИ» и как они изменят клиентский опыт и контакт-центры?
Генеративный ИИ дал первый большой толчок, раскрыв для руководителей клиентских служб и контакт-центров еще больший потенциал для автоматизации. Agentic AI, Агентный ИИ или Агенты ИИ вышли на передний план совсем недавно, предоставив бизнесу и, в частности, клиентским службам и контакт-центрам сделать существенный шаг вперед в области применения ИИ с полностью автономными возможностями и независимыми действиями для обработки взаимодействий с клиентами.
С таким большим потенциалом уже кажется, что агентный ИИ в ближайшем обозримом будущем удивит профессиональное CX сообщество. Тем не менее, многие руководители CX и контакт-центров все еще или скептично относятся к таким инновациям, или всё еще пока только разбираются в истинном смысле и потенциальном влиянии этой технологии на клиентский опыт. Согласно результатам полевого исследования CCGuru, проведенному в кулуарах одного из бизнес форумов в Москве, посвященного контактным центрам и CX, всего лишь 3 из 10 руководителей заявили, что они слышали об агентном ИИ, и лишь 1 из более, чем 50 опрошенных заявил, что хорошо знаком с агентным ИИ и понимает, чем он отличается от других систем на основе ИИ.
Слишком часто сегодня инициативы ИИ для контакт-центров останавливаются на пилотных этапах, пытаясь обеспечить сколь-нибудь количественно измеримое положительное влияние на бизнес. Проблема в том, что большинство решений ИИ на рынке функционируют как чат-боты, «обернутые» вокруг большой языковой модели (LLM), предоставляя разговорные ответы, но не имея возможности доступа или действия на основе реальных корпоративных данных. В то время как генеративный ИИ предлагает возможность взаимодействовать с клиентами на интуитивном, естественном языке, агентный ИИ предлагает проактивное и автономное принятие решений, используя реальные корпоративные данные.
Давайте в этой статье кратко рассмотрим основные особенности агентного ИИ и раскроем основные способы применения, которыми он может преобразовать контакт-центры и клиентские службы в обозримом будущем.
Итак, что такое агентный ИИ (АИИ)?
АИИ использует рассуждения для автономного (без участия «живого» человека) принятия решения. По сравнению с генеративным ИИ, который в основном обобщает и генерирует текст, АИИ может действовать независимо. Он выходит за рамки простого взаимодействия, он может предпринимать действия для достижения определенных целей, решать проблемы проактивно и адаптироваться к изменяющимся предпочтениям.
Как он на самом деле это делает? АИИ работает на основе машинного обучения, обработки естественного языка и технологий автоматизации. Он принимает решения на основе изученного поведения и адаптируется к вводимым данным клиентов. Поскольку технология постоянно совершенствуется, она проактивно совершенствует клиентский опыт с течением времени.
Согласно определению, которое даёт Salesforce, «что отличает автономных агентов от своих предшественников, так это то, что они могут рассуждать не только на основе прогнозов, которые они делают из больших наборов данных, но и на основе их способности воспринимать окружающую среду, а затем предпринимать автономные действия и даже учиться на обратной связи и адаптироваться».
Этот уровень рассуждений может фактически соответствовать почти человеческому познанию в различных областях — это означает, что АИИ может решать проблемы в динамичных и очень сложных средах.
Как бизнес использует агентный ИИ?
АИИ особенно полезен как инструмент обслуживания клиентов. Агенты ИИ являются одним из самых популярных вариантов использования АИИ сегодня. Но что на самом деле представляет собой агент ИИ? Важно понимать, что агенты ИИ — это не просто продвинутые чат-боты, которые улучшают взаимодействие.
Агенты ИИ могут брать на себя задачи и проактивно обнаруживать проблемы на основе заранее определенных целей. Например, агенты ИИ могут отслеживать эмоции клиентов в режиме реального времени и определять моменты, когда клиент может быть разочарован или расстроен. Таким образом агент ИИ может предлагать рекомендуемые ответы или обучение для оператора КЦ, чтобы использовать их после взаимодействия. В качестве альтернативы АИИ может отслеживать работу оператора и вмешиваться с помощью коучинга или соответствующего контента для улучшения. Агент ИИ может помечать эти проблемы и решать их без необходимости какого-либо вмешательства человека.
Агенты ИИ, вероятно, будут использоваться в различных отраслях в качестве инструмента для более проактивной и оптимизированной поддержки. Многие преуспевающие компании уже применяют агентный ИИ в ключевых областях бизнеса, превращая многие рутинные процессы в автоматизированные. В продажах АИИ может предоставлять информацию о клиентах и автоматизировать обновления и последующие действия в CRM, увеличивая продажи и улучшая управление отношениями с клиентами. Финансовые учреждения используют АИИ для анализа изменений в нормативных актах, автоматизации оценки рисков и проверки транзакций, улучшая соответствие требованиям и сокращая расходы. Между тем, руководители КЦ могут извлечь выгоду от использования дашбордов на основе АИИ в реальном времени, дающим визуальное консолидированное представление ключевых операционных показателей.
Готовность к данным: самая большая проблема ИИ
Одним из самых больших препятствий для внедрения ИИ является не сама технология, а готовность корпоративных данных. Компании генерируют огромные объемы данных о клиентах и по некоторым оценкам к 2025 году глобальная сфера данных достигнет 175 зеттабайт. Большая часть этих данных остается разрозненной между отделами, хранится в разрозненных системах и «застряла» в неструктурированных форматах. Данные могут находиться локально, в облаке или у нескольких поставщиков облачных услуг, что еще больше усложняет стандартизацию. Полная миграция данных часто является дорогостоящим, многолетним процессом, если вообще осуществима. Без доступа и интеграции в реальном времени способность ИИ оптимизировать рабочие процессы остается серьезно ограниченной.
Многие проекты ИИ останавливаются из-за отсутствия структурированных, чистых и доступных данных. АИИ помогает решить эту проблему, интегрируясь непосредственно в рабочие процессы предприятия, извлекая как структурированные, так и неструктурированные данные в реальном времени и обеспечивая соответствие существующим политикам безопасности. Позволяя ИИ безопасно и бесперебойно работать с корпоративными данными, компании могут добиться автоматизации, которая повышает эффективность, точность и принятие решений, сводя к минимуму сбои.
Будущее на основе агентного ИИ
Несмотря на то, что инвестиции в АИИ по сравнению с инвестициями в GenAI пока еще недостаточно велики, в ближайшем будущем в области агентного ИИ будет наблюдаться значительный прогресс. Такие западные вендоры решений для КЦ и CX, как Talkdesk, Cognigy, Observe.AI и ServiceNow уже создали решения агентного ИИ, которые по факту являются уже следующим технологическим шагом в инновациях для применения в контакт-центрах.
Поскольку руководители обязаны смотреть в будущее, важно понимать, как эта технология может не только преобразовать работу контакт-центров, но и изменить рабочие процессы сотрудников. Поскольку, согласно многим исследованиям рынка, проводимых не только на Западе, но и в России, большинство руководителей компаний заявляют, что они планируют увеличить свои инвестиции в ИИ в 2025 году, настало время пересмотреть будущее клиентской поддержки. Инвестируя в агентов ИИ, многим компаниям, возможно, придется переосмыслить, как операторы КЦ будут взаимодействовать с клиентами и как может выглядеть их роль в будущем.
Что мешает агентному ИИ
Несмотря на его высокий потенциал, ряд проблем замедляют принятие агентного ИИ в бизнесе. Вопросы безопасности и комплаенс остаются главными, особенно в регулируемых отраслях, где конфиденциальность данных и другие требования имеют решающее значение. Компании беспокоятся о поддержании контроля доступа, снижении рисков и обеспечении соответствия нормативным требованиям. Эти опасения можно смягчить, интегрировав агентов ИИ в структуры безопасности и обеспечив соблюдение ими базовых элементов управления доступом к данным.
Сопротивление изменениям — еще одно серьезное препятствие. Лица, принимающие решения, часто не решаются использовать ИИ из-за неопределенности, скептицизма или опасений по поводу сбоев. Многие компании считают, что перед внедрением ИИ им необходимо провести полномасштабную цифровую трансформацию, но это не обязательно. Компании и контакт-центры могут модернизироваться постепенно, сначала развертывая агентов ИИ в наиболее чувствительных областях с высоким уровнем воздействия и контроля, доказывая при этом ценность, а затем масштабируясь шире.