Будущее поддержки: почему ИИ и боты становятся ключевыми звеньями сервиса

Автоматизация — ответ на новые вызовы клиентского сервиса

В 2024 году среднее время ответа специалиста техподдержки в виджете чата на сайте составляло 20 минут. В мессенджерах приходилось ждать уже по полчаса, а из соцсетей отклик мог прийти и через полтора. Это данные из большого исследования клиентского сервиса, которое Юздеск опубликовал в прошлом году. 

Постепенно клиенты будут требовать ускорения реакции поддержки. Люди не любят ждать, они хотят получать ответы мгновенно, в удобном канале и с учетом контекста предыдущих обращений. 

В таких условиях классическая модель поддержки — с очередями, скриптами и переключениями между операторами — перестанет справляться и начнет приносить убытки. Ей на смену придет новая парадигма: «умная» поддержка, где основную нагрузку возьмут на себя ИИ и боты. 

Они уже сейчас начинают становиться важными звеньями клиентского сервиса. ИИ обучают на данных компании, а потом поручают анализировать запросы и предлагать простые решения или передавать задачи профильным специалистам. Рынок клиентского сервиса движется к тому, чтобы сделать искусственный интеллект новым стандартом.

Как ИИ и боты могут улучшить службу поддержки

ИИ-решения уже умеют распознавать типовые запросы и адаптироваться к конкретной ситуации пользователя. Главное их преимущество в скорости и масштабируемости: налаженные системы обрабатывают десятки тысяч обращений почти без потерь в качестве и без долгого ожидания со стороны клиента.

Чат-боты

Интегрированные в мессенджеры, сайты или мобильные приложения, боты отвечают на частые вопросы, помогают с заказами, возвращают клиентов к незавершенной покупке. Подключение к CRM и внутренним базам данных позволяет учитывать историю обращений, статус заказов, предпочтения клиента. 

Однако при всей эффективности автоматизации отношение пользователей к ИИ-поддержке остается неоднозначным. Главные страхи пользователей:

• станет сложнее попасть к живому оператору;
• ИИ будет давать неверные ответы;
• эмпатия и человеческое участие исчезнут;
• появятся риски предвзятых или неэтичных решений;
• данные станут менее защищенными.

Просто перекладывать сразу все задачи саппорта на ИИ может быть чревато проблемами. Лучше всего себя показывает гибридная модель: бот обрабатывает запросы до момента, пока способен дать точный ответ. А если он не уверен в решении, то должен мягко переключить пользователя на «живого» оператора с сохранением контекста диалога.  

Голосовые ассистенты

ИИ-решения активно внедряются и в голосовые каналы. Системы распознают речь, уточняют суть обращения и маршрутизируют звонки нужному специалисту. Некоторые системы дополнительно анализируют тон, паузы и эмоциональный фон: если человек раздражен или расстроен, система может автоматически эскалировать звонок на оператора с нужным уровнем подготовки. 

Но и тут тоже не все однозначно. Недавний кейс: сеть Макдональдс в 2024 году отказалась от использования ИИ в голосовых терминалах для заказа в МакАвто. Причина: массовые жалобы на некорректность заказов. Мороженое и вода в клиентском чеке превращались в кетчуп и масло, а заказ на $15 мог обойтись посетителям в $213 из-за добавления десятков позиций.

Поэтому успешные внедрения ИИ в голосовую поддержку сегодня строятся на двух базовых принципах:

1. ИИ — не конечный исполнитель, а фильтр. Он помогает уточнить запрос и перенаправить звонок, но не подменяет оператора в чувствительных темах (например, если речь идет о здоровье или деньгах).
2. Контроль и обратная связь. Система должна отслеживать ситуации, в которых клиент выражает недовольство, и автоматически подключать человека.

Компаниям, которые хотят инвестировать в такие решения, нужно не просто автоматизировать входящий поток заявок, а обеспечить баланс между скоростью и доверием.​​

Поддержка операторов

ИИ может работать не только с клиентами напрямую. Он все чаще становится помощником операторов. Ассистенты на базе искусственного интеллекта подсказывают формулировки, находят ошибки в тексте, переводят сообщения и формируют краткое резюме тикета, чтобы сотрудник быстрее понял суть обращения. Это экономит время и помогает избежать недочетов в диалоге.

Так же работают и боты: уточняют детали запроса, собирают первичную информацию, предлагают готовые решения из базы знаний. Все это снижает нагрузку на операторов и ускоряет обработку. Гибридная модель «человек + ИИ» уже применяется в контакт-центрах с высоким трафиком — и демонстрирует стабильный рост эффективности. Операторы быстрее ориентируются в нестандартных ситуациях, меньше времени тратят на рутину, а ответы становятся более точными и стабильными по качеству.

Что будет дальше: ИИ и боты в клиентской поддержке на горизонте 2026–2027 годов

ИИ и автоматизация уже преобразили клиентский сервис, но это только начало. Постепенно начнут выстраиваться новые сценарии, в которых ИИ станет основой проактивного, контекстного и адаптивного сервиса.

Переход к генеративным ИИ в автоматизации клиентского сервиса

Если классические боты работают по заранее заданным линейным сценариям, то генеративные модели (LLM) могут сами формировать ответы на основе общей логики и доступных данных. Это позволяет выходить за пределы шаблонов и обрабатывать более сложные, непредсказуемые запросы.  

Массовый переход к LLM — только перспектива. Он будет возможен только тогда, когда модели станут стабильнее и точнее. Пока риски — от некорректных ответов до потери контроля над тоном общения — остаются слишком высокими.

Обработка эмоций и интонаций клиентов

Развитие speech-to-text и нейросетей анализа эмоций делает возможным распознавание раздражения, тревоги, растерянности по голосу и формулировкам. Такие сигналы используются для того, чтобы передать клиента более опытному специалисту или сменить тон общения. Это шаг к действительно адаптивной поддержке.

Самообучение ИИ на внутренних данных поддержки

В ближайшем будущем ИИ-системы будут не просто обучать на общедоступных датасетах, но и интегрировать в корпоративную инфраструктуру. Так они смогут изучать базу знаний, переписки, кейсы и инструкции конкретной компании. Это позволит создать замкнутую модель, которая понимает специфику бизнеса и языка клиентов, и не требует постоянного ручного дообучения.

Стоит понимать, что этот путь откроется только тогда, когда создатели генеративных моделей будут внимательнее относиться к безопасности персональных данных. Обучение на внутренних данных компании — это зона повышенного риска с точки зрения кибербезопасности. 

Уже были случаи, когда из нейросетей утекала информация. Так, в 2024 году китайская компания DeepSeek случайно открыла публичный доступ к конфиденциальным документам, использованным при обучении их нейросети. Утечка вызвала резонанс и стала одним из ключевых аргументов в пользу жесткого контроля и локального развертывания моделей.

Предиктивный подход к обращениям

ИИ все активнее используется не только для обработки обращений, но и для их предсказания. На основе истории взаимодействий, поведения в интерфейсе, проблем других пользователей система может предвосхищать запрос и предлагать помощь до того, как клиент обратился. Это особенно ценно в e-commerce, логистике, сервисных продуктах.

Например, если пользователь задерживается на этапе оплаты или несколько раз нажимает кнопку «Назад», система может предположить, что возникла проблема — и предложить помощь в чате. Или если после обновления приложения растет число однотипных обращений, ИИ заранее подскажет решение новым пользователям. Такой подход снижает количество обращений и делает поддержку действительно проактивной.

Чтобы автоматизация действительно принесла результат, начинать стоит с аудита: какие обращения повторяются чаще всего, какие процессы можно отдать ИИ без потери качества, где все еще важны гибкость и участие оператора. На этой базе проще выстроить поэтапное внедрение — с пилотного запуска на одной категории запросов. 

Не менее важно подключить к процессу команду поддержки. Сотрудники должны понимать, как именно ИИ помогает им в работе, и участвовать в его настройке. Без этого технология не приживется.