Первый год работы с ИИ напоминал золотую лихорадку — все искали волшебную кнопку «Сделай хорошо и сразу», переживали из-за того, что машины отберут рабочие места или насильственно внедряли ИИ ради ИИ. Сегодня все уже понимают, что нейросети — стратегический рычаг для роста, но мало кто может спрогнозировать, как технологии будут развиваться. Дмитрий Бороздин, сооснователь и генеральный директор RetailCRM, рассказал Sostav о будущем ИИ и том, как использовать его для увеличения дохода прямо сейчас.
Главный инсайт последних лет — ИИ не сокращает людей, а высвобождает их время для задач, где действительно требуется эмпатия и стратегия. Однако первое, на чем сфокусировался бизнес во всем мире с появлением нейросетей, — возможности безграничной автоматизации. Воспринимая ИИ как дешевую рабочую силу, компании кинулись сокращать издержки, автоматизируя рутинные задачи: от написания клиентских писем до генерации контента.
Некоторые компании заявляли, что сократят чуть ли не половину своих сотрудников, передав их задачи интеллекту (British Telecom, Klarna, IBM), даже программистов, ведь код тоже может писать сам ИИ. Правда, в IBM после сокращений количество сотрудников только выросло — появились новые потенциально эффективные направления работы. Уже понятно, что самыми успешными станут те, кто сочетает развитие технологий и участие людей, а во многих сферах ИИ заменить человека не сможет вовсе.
Персонализируй это: когда ИИ действительно понимает клиента
Гораздо более фундаментальный сдвиг — изменение самой природы взаимодействия с клиентом, развитие технологий гиперперсонализации, когда покупателю, исходя из его профиля, направляют оптимально подходящее предложение. Несмотря на развитие Big Data, согласно отчету Gartner половина цифровых коммуникаций до сих пор не попадает в цель — пользователи считают их нерелевантными и даже жуткими. Зная о клиенте много личной информации, бизнес не всегда умеет грамотно использовать полученные данные. При этом, согласно тому же отчету, клиенты в 1,8 раз больше платят и в 3,7 раз чаще покупают, когда они чувствуют персонализированный подход.
Со стороны бизнеса персонализация все чаще усиливается за счет прикладных ИИ-инструментов. На практике это может выглядеть так:
- конструкторы email-шаблонов с ИИ — помогают быстрее формировать релевантные предложения для клиентов, подстраивая текст под контекст и историю взаимодействия;
- автоматическая транскрибация аудиозвонков — переводит разговоры с клиентами в текст для последующего анализа без ручной расшифровки;
- анализ диалогов на соответствие стандартам — позволяет проверить, соблюдал ли оператор правила общения: был ли вежлив, предложил ли решение, зафиксировал ли дальнейшие шаги;
- автоматическая разметка расшифровок тегами — упрощает навигацию по обращениям и выявление типовых проблем;
- инструменты оперативной реакции для руководителей — дают возможность вовремя заметить отклонения в коммуникации и скорректировать работу контакт-центра или отдела продаж.
Поговорили на своем, агентском
Агент общается с покупателем, запрашивает данные для оформления заказа, консультирует с учетом свежих данных о товарах, обогащает профиль клиента, если тот назвал свой телефон или email, которого не было в базе. По данным Gartner, к 2029 году агентский ИИ будет самостоятельно решать 80% распространенных проблем, связанных с обслуживанием клиентов, без участия человека. Но и клиент может общаться с компанией с помощью агента, он будет переходить по ссылкам на сайте, отменять ненужную подписку, фильтровать рекламу, покупать билеты в кино, заказывать товар по заданным параметрам и так далее. Если верить Gartner, что к 2030 году 50% всех запросов на обслуживание будут поступать от клиентов-машин, управляемых системами ИИ, — бизнес ждут новые вызовы — как реагировать на запросы не клиентов, привычных и понятных, а их безэмоциональных искусственных представителей.
Для бизнеса это означает, что в будущем конкурировать компании будут не скоростью реакции, а качеством алгоритмов, способных понимать контекст и эмоции. Когда машинные клиенты начнут общаться с машинными агентами, решающим фактором станет не сам процесс коммуникации, а то, насколько корректно ИИ отражает ценности бренда и — парадоксально — сохраняет в сервисе «человечность».
Культура экспериментов
Используя данные о «голосе» клиента — содержание диалогов, тональность, частотные сценарии обращений, — компании получают возможность не только повышать конверсию здесь и сейчас, но и точнее понимать, где именно в клиентском пути возникают разрывы. Эти сигналы позволяют направлять ИИ в конкретные критически важные точки: работу с возражениями, решение типовых проблем, сопровождение сложных кейсов. В результате бизнес приходит от разрозненных улучшений к системному управлению качеством клиентского опыта и, как следствие, к более устойчивому росту доходов.
При этом технологический потенциал заметно опережает организационную готовность. Пока только 22% работодателей организуют для сотрудников обучение по работе с новыми ИИ-инструментами, среди финансистов, бухгалтеров и специалистов по клиентскому сервису менее 40% применяют GenAI в работе постоянно.
На практике наиболее устойчивые результаты достигают компании, которые начинают с автоматизации рутинных взаимодействий — подготовки типовых ответов, анализа обращений, первичной классификации запросов — и лишь затем переходят к более сложным задачам, где ИИ работает как интеллектуальный помощник человека. Такой поэтапный подход снижает сопротивление внутри команд, позволяет накапливать экспертизу и формировать доверие к новым инструментам.
В этом смысле эксперименты становятся не побочным эффектом цифровизации, а ее фундаментом. Культура работы с искусственным интеллектом строится не на разовых пилотах и громких кейсах, а на постоянной проверке гипотез, обучении сотрудников и пересборке процессов вокруг реальных задач бизнеса и клиентов. Именно здесь ИИ начинает работать как долгосрочный источник конкурентного преимущества.
Вывод: ИИ как зеркало компании
Переход к использованию ИИ требует новых инструментов, навыков, процессов и формирования нового мышления — не только в плане генерирования новых сценариев использования, но и в плане реалистичного понимания пределов возможностей ИИ. Компании должны быть готовы к тестированиям и постоянным экспериментам, при этом сохраняя прозрачность использования ИИ для укрепления доверия со стороны клиентов.
Продолжение использования типичных маркетинговых инструментов, может, и не снизит результаты компании в моменте, но оставит их в той же точке. Возможности работы компаний, использующих ИИ, кажутся бесконечными. Главное, осознать: ИИ — не конкурент бизнеса, а зеркало для него. Он усиливает то, что уже есть: если в компании есть системность — она станет эффективнее, а если шаблонность или хаос — утонет быстрее.