70% компаний видят окупаемость ИИ-агентов для клиентского сервиса за 60 дней

Согласно недавнему исследованию компании Salesforce, 70% организаций, использующих автономных ИИ-агентов (AI agents) для обслуживания клиентов, отмечают положительные результаты уже в течение 60 дней после их внедрения. Эти интеллектуальные системы, способные самостоятельно выполнять задачи и взаимодействовать с клиентами, демонстрируют быстрый рост популярности. За последний год доля компаний, применяющих такие агенты, выросла с 39% до 66%.

Опрос, в котором приняли участие 3075 специалистов по обслуживанию клиентов из 13 стран на пяти континентах, подчеркивает стремление компаний поддерживать доверие клиентов. 77% организаций с ИИ-агентами предоставляют клиентам возможность в любой момент связаться с живым оператором.

Распространение ИИ-агентов в клиентском сервисе

Исследование Salesforce показало, что 85% сервисных организаций используют искусственный интеллект в той или иной форме. Среди них: генеративный ИИ (способный создавать новый контент) — 78%, прогностический ИИ (предназначенный для предсказания событий) — 71%, и автономные ИИ-агенты — 66%. Ожидается, что к концу 2026 года использование последних достигнет 88%.

Взаимодействие ИИ-агентов с клиентами охватывает 89% компаний, что означает их применение на всех этапах жизненного цикла обслуживания и по всем каналам, включая веб-сайты, голосовые сервисы, мобильные приложения, текстовые сообщения и социальные сети. Основные сценарии использования ИИ-агентов включают:

• Проактивное взаимодействие с клиентами;
• Персонализированные рекомендации продуктов;
• Решение клиентских проблем;
• Маршрутизация обращений;
• Обработка запросов после звонка.

Новые навыки для операторов-людей

Внедрение ИИ стимулирует развитие новых навыков у сотрудников сервисных организаций, которые теперь должны поддерживать "цифровых коллег". Ожидается расширение следующих ролей:

• Специалист по управлению данными: 66%
• Специалист: 62%
• Архитектор ИИ: 61%
• Специалист по промптам (запросам к ИИ): 50%
• ИИ-специалист широкого профиля: 48%

Для расширения возможностей ИИ-агентов потребуются инженеры по автономному проектированию и инженеры по проектированию взаимодействий, обеспечивающие корректную передачу задач между ИИ и человеком. Большинство компаний инвестируют в обучение персонала работе с ИИ. Лишь 3% сотрудников поддержки не участвуют в программах повышения квалификации. Учебные программы включают семинары и конференции (53%), внутренние обучающие курсы (53%) и онлайн-курсы (49%).

Приоритетными навыками для специалистов, внедряющих ИИ-агентов, являются контроль и оценка работы ИИ, решение сложных проблем, а также адаптивность и гибкость в обучении, включая стратегическое мышление.

ИИ-агенты улучшают производительность

Почти 9 из 10 опрошенных заявили об использовании ИИ для внутренних функций, ориентированных на сотрудников, включая оптимизацию управления командами. Половина руководителей служб поддержки применяют ИИ-агентов для анализа тенденций и корректировки рабочих процессов. ИИ также используется для отслеживания производительности сотрудников (50%), прогнозирования спроса (47%) и рекомендаций по корректировке графиков работы (40%). Результаты применения ИИ для управления производительностью бэк-офиса весьма многообещающи. Подавляющее большинство руководителей (92%) отмечают, что ИИ значительно улучшает их возможности по масштабированию обучения и наставничества.

Измерение эффективности по результатам

Исследование выявило, что 83% сервисных организаций с ИИ-агентами развернули их в пяти или более каналах. ИИ-агенты перестали быть единой точкой контакта. Среди основных каналов — электронная почта, онлайн-чат, мессенджеры, SMS и телефон. Распределение использования ИИ-агентов по каналам составляет: 74% для онлайн-чата, 72% — для электронной почты, мессенджеров, телефона и текстовых сообщений (SMS), и 69% — для клиентских порталов и инструментов совместной работы.

Ключевой задачей для ИИ-агентов является бесшовная передача обращения человеку-оператору в любом выбранном клиентом канале. Для этого ИИ-агенты должны обладать контекстным пониманием каждого взаимодействия, чтобы корректно информировать своих коллег-людей.

Для многих стало неожиданностью, что окупаемость инвестиций (ROI) в ИИ-агентов наступает быстрее, чем прогнозировали компании. По данным опроса, в 40% случаев, когда ИИ используется для решения проблем, задача выполняется полностью автономно. Это потенциально может привести к среднему сокращению времени разрешения обращений на 20%. Сервисные организации измеряют внедрение ИИ на основе измеримых бизнес-результатов, включая такие метрики, как время решения проблемы.

70% сервисных организаций с ИИ-агентами наблюдают измеримую выгоду в течение 60 дней после внедрения, при этом 25% видят отдачу уже через 30 дней. Основное внимание теперь уделяется бизнес-результатам, что вполне оправдано. Опыт почти двух лет активного внедрения ИИ-агентов ясно демонстрирует, что для ускорения их распространения технология должна служить бизнес-потребностям. Время разрешения проблем, оптимизированные рабочие процессы, способность предвидеть результаты и, в конечном итоге, удовлетворенность клиентов и сотрудников — вот ключевые факторы успеха бизнеса и более широкого внедрения ИИ-агентов.

Среди ключевых показателей эффективности, которые значительно улучшились с использованием ИИ-агентов, были названы удовлетворенность клиентов, производительность сотрудников поддержки, среднее время обработки обращения и удержание клиентов. Также улучшилось время первого ответа.

Опыт Salesforce и новая модель ценообразования

Внутреннее использование автономных ИИ-агентов в Salesforce достигает более 4,5 миллиона диалогов, что вдвое превышает количество обращений, обработанных людьми за тот же период, с впечатляющим 70% показателем успешного разрешения. После более чем миллиона взаимодействий с клиентами через ИИ-агентов, Salesforce поделилась ценными уроками, отметив важность того, чтобы агенты обладали способностью к адаптивному мышлению и эмпатии.

После увеличения объема работы с помощью ИИ-агентов в четыре раза, Salesforce продолжает делиться опытом. Основное внимание уделяется простоте внедрения и лучшему согласованию целей, направленных на максимизацию реальных бизнес-результатов, а не просто количества обрабатываемых данных. Акцент Salesforce на оценке ИИ-агентов по бизнес-результатам привел к созданию "помощника-агента" (help agent) — готового решения для обслуживания, разработанного для быстрого получения выгоды компаниями.

Смотрите также:

Amazon предлагает скидки на MacBook Pro с процессорами M5 в рамках Prime Day http://kupidonchik.org/amazon-predlagaet-skidki-na-macbook-pro-s-protsessorami-m5-v-ramkah-prime-day/.

Интересности на тему: Google расширяет персонализированный интеллект для создания изображений в приложении Gemini

Классные советы в статье "Почему новый бюджетный тариф Verizon Simplicity выгоден оператору, а не абонентам" здесь.

"Помощник-агент" подключается к базе знаний компании, рабочим процессам, разрешенным действиям и каналам обслуживания всего за несколько минут. Однако инновация заключается не только в простоте развертывания, но и в том, как клиенты могут измерять возврат своих инвестиций в автономный ИИ. Модель ценообразования для "помощника-агента" основана на оплате за каждое успешно решенное обращение. Эта модель означает, что компании платят только тогда, когда ИИ-агент самостоятельно решает проблему, без участия человека.

Уверенность в создании инновационных решений и ценообразовании, основанном на реальных результатах, подкреплена миллионами взаимодействий с клиентами и десятками тысяч пользователей "помощника-агента".