|
|
 |
|
|
 |
GenAI без управления знаниями тормозит развитие клиентского сервиса в России
На фоне глобального роста интереса к генеративному искусственному интеллекту (GenAI) основной сферой его применения остается клиентский сервис. По данным Unisphere Research, 45% внедрений GenAI в мире приходится на самообслуживание клиентов, 42% — на внутренние IT-службы и 38% — на поддержку с участием человека. По мнению Дениса Кучерова, директора проектов Minerva Result в компании Minervasoft, в России эти показатели близки к мировым, но с некоторым отставанием из-за особенностей рынка труда и инфраструктуры.
Ключевая проблема внедрения GenAI — низкий уровень управления знаниями (knowledge management). Важная корпоративная информация распределена по различным системам: сценарии диалогов — в телефонии, шаблонные ответы — в Service Desk, другие важные данные — на сайте или во внутренней базе. В компаниях зачастую отсутствуют надежные процессы актуализации и архивации знаний, сотрудники вынуждены проходить дополнительное вводное обучение, поскольку не могут разобраться в плохо структурированной информации. Все эти факторы значительно осложняют создание и внедрение ИИ-агентов в российских организациях.
«Клиентский сервис — один из локомотивов внедрения GenAI с наибольшим количеством запросов на организацию процессов менеджмента знаний. Это направление больше всего нуждается в высокой структурированности информации и потому особое внимание уделяется адекватному размещению знаний, удобству поиска, понятности и актуальности контента», — комментирует Денис Кучеров.
ИИ-агенты могут разгрузить операторов — берут на себя рутинные типовые задачи, и минимизировать человеческий фактор — робот обрабатывает информацию гораздо быстрее и с меньшим количеством ошибок, но только при условии, что в процессе подготовки ответов опирается на проверенные данные.
«ИИ-агент — как сотрудник: если информации нет или она устарела, начинает выдумывать и ошибаться. Поэтому его внедрение требует системного подхода к работе со знаниями, — считает Денис Кучеров. — Наш опыт показывает: российские компании, которые организовали менеджмент знаний по методологии, не только увеличили скорость обслуживания, но и улучшили качество взаимодействия с клиентом — сократили время обработки запроса (AHT) на 12%, повысили удобства поиска на 55%, автономность онбординга сотрудников — на 20%, а также вдвое снизили количество обращений к экспертам».
Согласно исследованию «Сбера», в России 40% компаний пока не готовы тестировать GenAI, в то время как в Европе и США доля таких компаний не превышает 15%. Как отмечает Денис Кучеров, в клиентском сервисе наблюдается похожая ситуация. Основные причины: высокие требования к серверной инфраструктуре и относительная доступность человеческого труда.
«Компании считают, что проще и дешевле посадить одного человека, который будет заниматься клиентскими задачами, чем вкладываться в робота с пока еще не подтвержденными результатами. Но разрыв постепенно сокращается: дефицит кадров и давление конкуренции заставляют бизнес активнее инвестировать в ИИ. Тем более, что в некоторых кейсах робот уже побеждает человека с точки зрения рентабельности, а связка “человек+ИИ” приводит к появлению новых стандартов в сфере обслуживании клиентов», — подчеркивает Денис Кучеров.
По прогнозам эксперта, в ближайшие годы GenAI заметно трансформирует роль специалистов. Например, операторы поддержки станут скорее кураторами ИИ-агентов и сфокусируются на решении сложных кейсов. Это потребует переобучения сотрудников, и здесь кроется главный вызов для бизнеса. Компании, которые уже сегодня инвестируют в развитие команд, получат значительное конкурентное преимущество в течение следующих 2-3 лет.
Справка:
Minervasoft – один из лидеров рынка управления знаниями в России. Компания занимается комплексным внедрением менеджмента знаний для среднего и крупного бизнеса с помощью авторской методологии и современных цифровых инструментов: Copilot, GenAI и собственной LXP-системы. Продукты Minervasoft используют более 100 тысяч человек. Среди клиентов компании — «Делимобиль», Dodo Brands, «Совкомбанк», «Дом.ру», «Систэм Электрик» и другие крупные бренды. Решения Minervasoft внесены в реестр российского ПО и соответствуют стандартам безопасности и качества. В 2025 году система управления знаниями Minerva Knowledge стала лидером независимого исследования российских цифровых инструментов по управлению знаниями KMS Tools.
Контактное лицо: Татьяна Алексеева (написать письмо автору)
Компания: Minervasoft (все новости этой организации)
Добавлен: 00:09, 26.07.2025
Количество просмотров: 120
Страна: Россия
| МегаФон обеспечит кампусы МГУ цифровой инфраструктурой, МегаФон, 18:02, 07.04.2026, Россия |
170 |
| В рамках проекта оператор обновит существующие объекты связи, расширит покрытие и увеличит скорость мобильного интернета и стабильность голосовой связи на территории кампусов МГУ. Уже сейчас специалисты оператора и университета работают над проектом по оснащению конференц‑зала Московского общества испытателей природы, одного из старейших естественнонаучных обществ России, современным мультимедийным оборудованием и конгресс‑системой. |
|
| Галэкс продлил партнерский статус «Базальт СПО», Галэкс, 23:37, 06.04.2026, Россия |
132 |
| Галэкс продлил партнерский статус от «Базальт СПО» уровня «Интегратор Эксперт» на 2026 год. Высший статус в партнерской иерархии подтверждает компетенции компании в выполнении сложных проектов поставки и внедрения решений «Базальт СПО». |
 |
| ГИГАНТ Компьютерные системы: как бизнес меняет подход к печати, ГИГАНТ, 23:37, 06.04.2026, Россия |
36 |
| Давайте честно: офисный принтер обычно остается незаметной частью инфраструктуры. О нем вспоминают лишь в двух случаях — когда устройство монотонно шумит где-то рядом с рабочим столом или когда внезапно отказывается работать в самый неподходящий момент, например в минуту, когда нужно срочно распечатать договор или комплект документов для совещания. |
|
| UDV Group: AI Security — безопасность искусственного интеллекта, UDV Group, 23:37, 06.04.2026, Россия |
38 |
| Юрий Чернышов, к.ф.-м.н., доцент УНЦ «Искусственный интеллект» УрФУ, руководитель исследовательского центра UDV Group рассказал о сложностях обнаружения причины изменения поведения модели, о методах, которые подходят для анализа безопасности и о том, как оценивается устойчивость модели в условиях реального применения. |
|
|
|
|
|
|
|
Разделы //
Новости по странам //
Сегодня у нас публикуются //
|
|
