Почему 2025 — переломный год для ИИ в клиентском сервисе

Почти половина руководителей компаний по всему миру увеличили инвестиции в искусственный интеллект после выхода ChatGPT. По данным опроса Gartner, 45% топ-менеджеров признали, что публичный интерес к генеративному ИИ стал прямым триггером для пересмотра стратегий. Ещё 70% компаний находятся в стадии изучения и тестирования таких решений, а 19% — уже перешли к пилотным или рабочим сценариям. 

На фоне этого технологического сдвига клиентский сервис становится одной из первых областей, где ИИ начинает приносить ощутимую операционную выгоду. В этой статье разберёмся, почему именно 2025 год стал поворотной точкой для ИИ в поддержке и как бизнесу адаптироваться к новым условиям.

Клиентский сервис меняется: чего ждут потребители в 2025 году

Ожидания клиентов выросли — сегодня недостаточно просто отвечать быстро (хотя и с этим у многих компаний до сих пор беда, судя по материалам нашего исследования). Люди хотят саппорт, который может быстро включиться в контекст задачи, умеет говорить на понятном языке и помогает решить вопрос без лишней суеты. Покупатели интуитивно считывают, где с ними действительно работают, а где просто отрабатывают скрипт.

Шаблонные фразы, формальная вежливость и постоянное перебрасывание клиента от специалиста к специалисту не воспринимаются как забота. Если бренд не слышит пользователя и не учитывает его историю, клиент уходит туда, где с этим лучше. А удержать текущего клиента выгоднее и проще, чем привлечь нового. К тому же, повышение ретеншена на какие-то 5% поднимает прибыль сразу на 25-95%. Именно поэтому персонализация, эмпатия и проактивность становятся новой нормой.

На поведение покупателей влияет опыт, сформированный экосистемами. Ozon, Т-Банк и Яндекс приучили их к бесшовному и интуитивному обслуживанию. Любой сбой, задержка или сухой ответ — повод разорвать контакт.

Сервис сегодня — точка принятия решения о лояльности. Компании, которые это понимают, начинают выстраивать поддержку не вокруг регламентов, а вокруг клиента.

Как улучшать взаимодействие с клиентом

Искусственный интеллект в клиентском сервисе: от чат-ботов к полноценным ассистентам

Что себе представляет средний покупатель, когда слышит выражение «ИИ в поддержке»? Скорее всего, чат-бота с кнопками, который отвечает по скрипту и сбрасывает на оператора при первом нестандартном запросе. 

В 2025 году на смену таким решениям пришли интеллектуальные модели на базе open-source LLM от OpenAI или Anthropic, способные понимать смысл обращений, учитывать контекст и говорить с клиентом на его языке (и буквально, и фигурально).

Современные ИИ-ассистенты умеют многое. Они определяют тон запроса, резюмируют длинные переписки, переводят сообщения, подсказывают агентам, как лучше ответить, и формируют персонализированные ответы за секунды.

Качество языковых моделей заметно выросло: технологии больших языковых моделей и генерации с доступом к данным позволяют интегрировать ИИ в рабочие процессы службы поддержки как полноценного участника команды.

Что такое генерация с доступом к данным (RAG)? RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это способ работы ИИ, при котором он сначала ищет нужную информацию в базе знаний, а уже потом формирует ответ на её основе. В отличие от обычных языковых моделей, которые полагаются только на данные из обучения и нередко галлюцинируют, ИИ с RAG не опирается на актуальные документы, инструкции и внутренние материалы компании. Это значит, что он отвечает точнее, учитывает нюансы и всегда работает с самой свежей информацией.

Именно поэтому граница между ботом и ассистентом становится критичной. Один предлагает шаблонные варианты ответа, другой ведёт полноценный диалог и сразу решает запрос.

Хелпдеск и ИИ: как автоматизация повышает качество поддержки

Когда-то всё в саппорте делалось вручную. Заявки поступали на почту (хорошо, если был отдельный инбокс для саппорта), сообщения регулярно терялись, никто не знал, кто и что должен отвечать. Потом — бум популярности автоматизации, на рынок вышли первые хелпдеск-системы. Наконец-то в саппортах стали наводить порядок: прописывать очереди обработки заявок, утверждать SLA, собирать аналитику.  

А теперь наступил следующий этап. ИИ встроился в эти системы и взял на себя то, что раньше занимало часы: понимание запроса, поиск ответа, формулировку ответного сообщения. Сегодня ИИ уже закрывает до 80% типовых обращений.

При этом качество не страдает — наоборот, выигрывает. Автоматизация снижает нагрузку на команду, выравнивает уровень сервиса и позволяет агентам работать с теми ситуациями, где действительно нужна гибкость, внимание и живое участие.

Когда рутину берёт на себя ИИ, команда работает без перегрузок: обращения не накапливаются, SLA выполняется стабильно, а удовлетворённость клиентов растёт. 

Что умеет ИИ в хелпдеске:

1. Обработка типовых запросов без участия оператора. Бот обучается на базе знаний саппорта и отвечает в чатах и мессенджерах с высокой точностью. Он подключается к внутренним системам и подставляет персонализированные данные — например, статус заказа, бонусный счёт или сроки доставки.
2. Помощь агентам в реальном времени. ИИ-ассистент предлагает готовые формулировки, делает краткие резюме тикетов, переводит сообщения и помогает корректно сформулировать ответ прямо в интерфейсе.
3. Контроль качества и аналитика по каждому агенту. ИИ оценивает ответы по определенному пулу предустановленных параметров и выдает рекомендации по улучшению стиля общения.

ИИ в техподдержке — не «далекое будущее», а необходимость

Искусственный интеллект в поддержке больше не точечное улучшение. Компании, которые не используют его возможности, постепенно проигрывают конкурентам в скорости, качестве сервиса и в способности расти без потерь. Это можно доказать эмпирически: в ситуациях с простыми рутинными вопросами ИИ объективно быстрее. 

 Где без ИИ в поддержке уже не обойтись:

1. E-commerce. Для клиентского сервиса в этой нише характерны высокая нагрузка и множество однотипных запросов. Важна скорость реакции.
2. Финтех. Тут критична точность, своевременность, безопасность и персонализированная коммуникация. 
3. Сервисы доставки и логистики. Важны мгновенные ответы и минимизация человеческого фактора.
4. Телеком и интернет-провайдеры. Большой объём обращений, типовые проблемы, требующие чёткой диагностики.
5. Онлайн-образование. Поддержка по расписанию, доступу, контенту; требуется масштабируемость.
6. SaaS и цифровые платформы. Запросы по функциям, подпискам, авторизации; в большинстве случаев нужен 24/7-саппорт.
7. Онлайн-медицина и страхование. Критична скорость, конфиденциальность и точность обработки данных.

Например, в том же финтехе выигрывают те, кто умеет отвечать персонализировано, с учётом истории, статуса и контекста клиента.

ИИ помогает добиться этого без взрывного роста штата: он закрывает типовые обращения, распределяет нагрузку, подсказывает агентам и не требует перерывов. В 2025 году отказаться от внедрения ИИ — значит поставить под угрозу и лояльность, и эффективность. Это уже не вопрос технологической зрелости, а вопрос выживания в конкурентной среде.

Почему именно 2025 год стал переломным для клиентской поддержки

Мы стоим на пороге новой технологической эпохи. О возможности скорого появления AGI — искусственного интеллекта, сравнимого с человеческим по уровню мышления — открыто говорят Сэм Альтман и Илон Маск. 

Искусственный интеллект уже используется повсеместно: он пишет тексты, создаёт иллюстрации, строит маршруты и составляет списки покупок. По данным исследования Мегафона, каждый пятый россиянин предпочитает общаться с ИИ, а не с живым человеком.

На этом фоне странно продолжать воспринимать ИИ в клиентской поддержке как нечто второстепенное. В 2025 году технологии вышли на уровень, при котором они не просто помогают, а перестраивают процессы.

Совпали сразу несколько факторов:

1. Языковые модели стали зрелыми и безопасными для бизнеса;
2. Ожидания клиентов выросли до уровня «хочу всё и сразу»;
3. Давление на издержки заставляет искать инструменты масштабирования без роста штата;
4. Готовые ИИ-решения стали частью SaaS-инфраструктуры, без необходимости привлекать команду разработчиков и дата-сайентистов.

Порог входа стал минимальным: ИИ можно подключить, например, к хелпдеску за два дня без многомесячных пилотов. Всё это делает 2025 год не просто годом очередного обновления технологий, а переломным моментом, когда ИИ в поддержке стал нормой — и уже неотъемлемой частью устойчивого сервиса.

Как бизнесу адаптироваться к ИИ-повороту в клиентском сервисе

Внедрение ИИ не требует радикальной перестройки всех процессов. Необязательно делать сразу всё, достаточно начать с точек, где выгода очевидна, а риски минимальны. Например:

1. Автоматизация типовых запросов (зависит от сферы бизнеса, например, в e-com это могут быть вопросы по доставке или оплате);
2. ИИ-ассистент для операторов, чтобы подсказывать формулировки и собирать контекст;
3. Ранжирование обращений по приоритету, чтобы важные тикеты не терялись в очереди.

Главное — обучить модель на своей базе знаний и регулярно проверять, как она отвечает. Чем лучше структурированы данные и чем чётче определены правила, тем выше точность.

ИИ — не альтернатива живому саппорту, а его усиление. Он помогает команде работать быстрее, точнее и спокойнее. И именно такой подход — «человек + ИИ» — становится новым стандартом устойчивого клиентского сервиса.

Внедряем ИИ в клиентский сервис правильно

Клиентский сервис не может оставаться в стороне от технологических сдвигов. В 2025 году искусственный интеллект обеспечивает операционную эффективность, управляемое качество обслуживания и масштабирование поддержки без роста издержек.

Компании, которые внедряют ИИ, получают преимущество уже сейчас — быстрее отвечают, точнее обрабатывают запросы, удерживают больше клиентов. Те, кто откладывает переход, рискуют остаться за пределами рынка, где сервис — не просто поддержка, а основа лояльности.