В опросе, проведённом Gartner в июле—августе 2026 года среди 275 руководителей служб клиентского сервиса и поддержки, выяснилось, что многие из них испытывают трудности с получением отдачи от вложений.
На конференции Gartner Customer Service & Support Conference, которая проходит на этой неделе в США, старший директор-аналитик Gartner Кристофер Сладдин рассказал, как организации, активно внедряющие ИИ в клиентский сервис, используют эту технологию.
«Руководители клиентского сервиса стремятся ускорить внедрение ИИ, однако многим не удаётся раскрыть его ценность», — отметил Сладдин.
Компании, активно внедряющие ИИ в клиентский сервис и поддержку, рассматривают взаимодействие с клиентами как стратегический актив. Они используют ИИ для масштабного анализа диалогов и обратной связи, чтобы выявлять потребности клиентов, повторяющиеся проблемы и факторы, влияющие на успешный результат.
«Используя ИИ, компании могут выявлять и устранять повторяющиеся проблемы, а также находить возможности для создания ценности, которая помогает клиентам добиваться успеха», — сказал Сладдин.
Организации, активно внедряющие ИИ в клиентский сервис и поддержку, переходят от отдельных сценариев применения технологии к связанным портфелям ИИ-решений, соответствующим стратегическим бизнес-целям.
Gartner прогнозирует, что к 2028 году организации, создающие портфели ИИ-решений, получат вдвое больше бизнес-ценности, чем компании, внедряющие отдельные ИИ-сценарии.
Организации, активно внедряющие ИИ в клиентский сервис и поддержку, формируют ориентированную на создание ценности рабочую силу, которая с помощью ИИ предлагает клиентам новые преимущества.
«Руководителям следует перестать спрашивать, как исключить людей из взаимодействия с клиентами, и вместо этого определить, в каких случаях участие человека приносит клиенту несоразмерно большую пользу», — заявил Сладдин.
Мнением о проблеме поделились эксперты «Группы Астра».
«На российском рынке ситуация отличается не сильно — до промышленной эксплуатации доходят лишь 10–15% ИИ-проектов, а системный экономический эффект получают менее 10% компаний. Причина в том, что внедрение начинается с инструмента, а не с задачи. Зачастую схема следующая: сначала покупают «самую умную модель», запускают пилот, радуются демо, а потом обнаруживается, что решение не встроено в процессы, не связано с данными и не имеет метрик, по которым можно доказать эффект. Важно начать понимать, что ИИ сам по себе не создаёт ценность, а усиливает то, что уже есть. Например, если процесс уже хаотичен, то ИИ просто даёт ускоренный хаос.
Также согласен с экспертами Gartner и в части портфелей решений вместо точечных сценариев. Мы видим результаты на примере собственной методологии «Астра ИИ Траектория», где эффект даёт не отдельный агент, а связка: инфраструктура, безопасность, методология и обучение людей. Системное внедрение обеспечивает +50% производительности, а точечное лишь +5%», — делится экспертизой Владимир Нелюб, управляющий партнер «Астра ИИ», директор по науке и ИИ «Группы Астра».
Алексей Трубочев, директор департамента сопровождения и сервисов «Группы Астра» уверен, что эффект от развития ИИ-компетенций внутри компаний нельзя оценивать «в лоб», исключительно через сиюминутную экономию или сокращение штата.
«Искусственный интеллект для нас — это в первую очередь инструмент масштабирования и операционного ускорения. На практике, в части сервисного обслуживания, уже сегодня мы фиксируем устойчивый прирост производительности на уровне 7–10%. Технологии позволяют собирать точечное решение под специфику конкретного заказчика за минуты, а не часы. В тоже время, главный стратегический эффект лежит глубже. Отрабатывая решения на внутренних процессах, команда формирует уникальную прикладную экспертизу, которая затем естественным образом перерастает во внешние сервисы и новые продуктовые фичи для наших клиентов», — отметил эксперт Алексей Трубочев.
