Transformation in action: Why AI deployment depth makes the difference

Очевидно, что внедрение ИИ носит массовый характер. Всё больше компаний используют эту технологию и инвестируют в неё.

Однако в нашем последнем Customer Service Transformation Report выяснилось, что это использование неравномерно. Между командами, которые лишь поверхностно касаются ИИ, и теми, кто погружается в него глубоко, образуется разрыв по глубине внедрения. Иными словами, становится ясно: запустить ИИ легко, а вот трансформироваться с его помощью — нет.

Итак, как же трансформироваться с помощью ИИ? В течение следующих пяти недель мы будем разбирать ключевые выводы отчёта, чтобы понять, что ведущие команды делают иначе. Мы покажем вам, как максимально использовать открывающуюся возможность и закрыть разрыв, пока он не стал слишком большим.

Это первая из пяти частей нашего подробного разбора нового исследования: «The 2026 Customer Service Transformation Report». Мы будем публиковать все пять выпусков в нашем блоге и в LinkedIn. Если хотите сразу перейти к отчёту, скачайте его здесь.

Внедрение ИИ — это норма, разницу делает глубина

Мы опросили 2 470 специалистов поддержки по всему миру из самых разных отраслей, чтобы понять, как команды сейчас используют ИИ в клиентском сервисе, с какими трудностями и болевыми точками сталкиваются и какие возможности рассчитывают реализовать в 2026 году.

В целом мы обнаружили, что организации осознали ценность инвестиций в ИИ для клиентского сервиса. Восемьдесят два процента руководителей высшего звена говорят, что их команды инвестировали в ИИ за прошлый год, а 87% планируют инвестировать в 2026-м.

Эти первоначальные инвестиции окупаются. Более трёх четвертей команд клиентского сервиса (77%) говорят, что ИИ оправдывает или превосходит их ожидания, обеспечивая более быстрое время ответа и решения вопросов, круглосуточную доступность, экономию затрат, рост пропускной способности и возможность обслуживать больше клиентов по всему миру благодаря многоязычной поддержке.

Однако лишь 10% организаций говорят, что достигли «зрелого» уровня внедрения, при котором ИИ полностью интегрирован в операции и работает в масштабе.

Это говорит нам о том, что большинство команд лишь поверхностно касаются того, что возможно, и упускают значительные возможности для улучшения.

Разница в зрелости проявляется в результатах

Команды, достигшие зрелого внедрения, сообщают о более продвинутом использовании технологии. Они поставили ИИ в центр своих сервисных операций, интегрировав его в критически важные рабочие процессы, доверив ему больше ответственности и непрерывно его совершенствуя.

Помимо автоматизации основной массы ручной работы, они используют ИИ, чтобы проактивно взаимодействовать с клиентами и выполнять задачи от их имени.

Этот разрыв между базовым внедрением и глубокой интеграцией помогает объяснить различие в результатах. Среди команд, достигших зрелого внедрения, 43% сообщают о более высоком качестве и согласованности поддержки — почти вдвое больше, чем у тех, кто всё ещё находится на начальной стадии внедрения.

Высокое качество поддержки необходимо для того, чтобы превратить поддержку из центра затрат в источник ценности. Отличный опыт не просто удерживает клиентов — он побуждает их рекомендовать вас. Отличная поддержка становится причиной выбрать именно вас, и именно к этому стремятся команды со зрелым внедрением.

Чем больше значимой работы вы доверяете своему AI Agent, тем больше он создаёт условия для более качественной и согласованной поддержки.

Как зрелое внедрение выглядит на практике

Один из моих любимых примеров команды, добившейся результатов благодаря решительному погружению в ИИ, — это Lightspeed.

Это крупная организация со сложным продуктом, работающая в нескольких регионах и на нескольких языках. Когда в начале 2023 года они внедрили Fin, они обрабатывали десятки тысяч обращений в поддержку ежемесячно, и им нужно было решение, способное масштабироваться вместе с этой сложностью.

Что выделяется для меня в их подходе — это то, насколько продуманно они отнеслись к управлению изменениями. Они использовали Intercom Academy для базового обучения, но также разработали внутренние обучающие модули, специально адаптированные под собственные процессы, и обеспечили постоянную поддержку сотрудников после запуска.

Что особенно важно, они также тесно работали со своей командой руководителей, чтобы все были согласованы относительно целей и преимуществ внедрения ИИ. В такой большой, географически распределённой команде, как у них, эти скоординированные усилия сформировали чувство сопричастности во всей организации.

Их VP по информационным системам, Yamine Gluchow, хорошо это подытожил: «Это не магия. Если вы инвестируете в понимание, освоение и отличный контент, производительность ИИ резко возрастает».

Заложив этот фундамент, Lightspeed сумела достичь следующего:

Уровень вовлечённости 88%. 72% разговоров Fin решены без участия человека. Более 43 000 обращений клиентов решаются Fin ежемесячно. Обслуживание на 12+ языках в 100+ странах. Стабильный CSAT — и даже улучшение на некоторых рынках.

И Fin не просто обрабатывает простые запросы — он всё чаще решает сложные, многошаговые обращения. Yamine поделился одним ярким примером: продавец из Франции обратился с вопросами о своих налоговых счетах-фактурах. Обычно это потребовало бы длительного телефонного разговора с агентом, проверки данных в бэкенде и пошагового объяснения правил. Вместо этого Fin провёл всё взаимодействие на французском, дал точное объяснение от начала до конца и заработал положительный отклик по CSAT.

Достигнув зрелого внедрения, Lightspeed смогла создать систему, способную справляться с этой сложностью и выдавать клиентам корректный и эффективный результат. Погрузившись глубоко, компания раскрыла реальную ценность.

Путь к зрелому внедрению

Достижение зрелости не происходит само собой. Оно требует осознанных инвестиций — не только в технологию, но и в совершенно новый способ работы.

Вот на чём стоит сосредоточить усилия:

Переосмыслите свой подход к поддержке

Если бы вы создавали поддержку с нуля сегодня, вы бы проектировали её вокруг ИИ с первого дня. Именно такой сдвиг в мышлении здесь требуется. Как говорит Grant Lee, CEO Gamma: «Если вы хотите раскрыть реальную ценность ИИ, нужно проектировать под него, а не пристраивать его задним числом».

Команды, успешно масштабировавшие ИИ, относятся к нему как к инфраструктуре, а не как к функции, которую они добавили. Он фундаментально меняет характер работы поддержки, и вам нужно развивать свои системы и способы работы вокруг него.

Заручитесь поддержкой руководства на раннем этапе

Вы не сможете масштабировать внедрение ИИ без поддержки топ-менеджмента. ИИ перестраивает то, как работает поддержка, как устроены команды, как измеряется результативность и как затраты и ценность распределяются по организации.

Это означает согласование с вашим CFO по поводу ROI, с CCO — по поводу проектирования клиентского пути, а с CEO — по поводу клиентского опыта как стратегического преимущества. Даже если вы уже добились первых успехов, более крупная возможность не реализуется без руководителей, понимающих, что ИИ — это инфраструктура, а не просто инструмент экономии затрат.

Назначьте чёткую ответственность за работу ИИ

Одна из самых распространённых причин, по которым производительность ИИ выходит на плато, — это то, что за неё никто не отвечает. Вам нужен человек, отвечающий за мониторинг работы вашего AI Agent, выявление мест, где он испытывает трудности, и обеспечение непрерывного улучшения.

Часто это выглядит как руководитель по AI-операциям или специалист по операциям поддержки, который:

Анализирует тренды по решению вопросов и паттерны передачи обращений человеку. Вносит точечные изменения в контент и конфигурацию. Координирует работу с другими командами по системным проблемам. Определяет приоритеты и сроки улучшений.

Без такой роли обратная связь теряется, а производительность буксует.

Относитесь к своему контенту как к критически важной инфраструктуре

Ваш AI Agent настолько хорош, насколько хороши знания, к которым у него есть доступ. Высокоэффективные команды понимают, что именно контент определяет, сможет ли ИИ решить запрос или нет.

Это означает:

Обеспечение охвата тем, которые должен обрабатывать ваш ИИ. Поддержание информации в точном и актуальном состоянии. Структурирование контента так, чтобы его было легко усваивать ИИ. Превращение поддержки контента в часть регулярного рабочего процесса, а не во второстепенную задачу.

Постройте систему непрерывного улучшения

Производительность ИИ не статична. Самые успешные организации создают петли обратной связи, которые делают улучшение рутинной практикой:

Обучайте свой AI Agent, расширяя его знания, уточняя его поведение и подключая новые источники данных, чтобы он автономно справлялся с большим числом сценариев. Проверяйте изменения на реальных сценариях до того, как они дойдут до клиентов, чтобы выявлять проблемы на ранней стадии. Внедряйте обновления контролируемо — по конкретным каналам и сегментам клиентов. Используйте данные о производительности, чтобы выявлять закономерности, такие как частые передачи человеку или темы с низким уровнем решения, и определять, что улучшать дальше.

В Intercom мы используем фреймворк под названием Fin Flywheel (Train → Test → Deploy → Analyze), чтобы систематизировать это, но ключевой принцип универсален: создайте повторяемый процесс, превращающий данные о производительности в действия.

Возглавьте движение

The 2026 Customer Service Transformation Report наглядно демонстрирует повсеместные инвестиции в ИИ для клиентского сервиса. Это внедрение приятно видеть, и оно открывает дверь к чему-то большему. Возможность, которая впереди, — для команд перейти от первых успехов к полной трансформации, и команды, инвестирующие в этот сдвиг, уже видят разницу.

Мы находимся в определяющий момент для клиентского сервиса: команды, активно вовлекающиеся, задают темп и пожинают плоды. На следующей неделе мы рассмотрим, как эти команды измеряют свой успех. Помимо простой экономии затрат, команды клиентского сервиса со зрелым внедрением сосредоточены на чётком возврате инвестиций и стратегическом влиянии, двигаясь к работе, добавляющей ценность и приносящей доход.

Вы можете следить за еженедельной серией здесь, в нашем блоге, или подписаться в LinkedIn, чтобы видеть её в своей ленте.