2026 customer service planning series: Vol. 01
Intercom открывает серию из пяти статей о планировании клиентского сервиса на 2026 год. Главный тезис первого выпуска: ИИ нужно рассматривать не как инструмент, а как инфраструктуру, вокруг которой перестраивается вся организация поддержки. Авторы призывают руководителей саппорта мыслить как продуктовые лидеры, переосмыслить метрики эффективности и проектировать структуру команды под новое распределение работы между ИИ и людьми. В качестве примера приводится Gamma, чей AI-агент Fin закрывает более 80 % входящих обращений без увеличения штата. Ключевые принципы: чёткое владение производительностью агента, непрерывная обратная связь, адаптивность к быстро меняющимся возможностям ИИ и автоматизация сложных сценариев ради асимметричной отдачи.
Like many support leaders right now, I’m deep in 2026 planning.
Как и многие руководители поддержки прямо сейчас, я погружён в планирование на 2026 год.
I imagine this cycle is bringing a big question into focus for most: if the way work gets done has fundamentally changed, what does that mean for the shape of my support organization?
Думаю, в этом цикле перед большинством из нас встаёт главный вопрос: если способ выполнения работы принципиально изменился, что это значит для структуры моей службы поддержки?
In 2026, you won’t get the full value of AI by keeping your org chart, systems, and operating model the same. You need to think differently about how support is structured, how performance is owned, and how your systems evolve around an AI-first model.
В 2026 году вы не извлечёте полную ценность из ИИ, сохраняя прежнюю оргструктуру, системы и операционную модель. Нужно по-другому думать о том, как устроена поддержка, кто отвечает за результат и как ваши системы эволюционируют в рамках AI-first модели.
To help you do that, we’ve designed a “2026 customer service planning series.” Over the next five weeks, we’ll cover the roles, skills, organizational design, and operating model you’ll need to be successful next year.
Чтобы помочь вам в этом, мы подготовили «Серию по планированию клиентского сервиса на 2026 год». В течение следующих пяти недель мы разберём роли, компетенции, организационный дизайн и операционную модель, которые понадобятся вам для успеха в следующем году.
This is part one of our five-part series on customer service planning for 2026. We’ll be sharing all five editions on our blog and on LinkedIn.
If you’d rather have them emailed to you directly as they’re published, drop your details here.
Это первая часть нашей серии из пяти выпусков о планировании клиентского сервиса на 2026 год. Все пять выпусков мы будем публиковать в нашем блоге и в LinkedIn. Если вы предпочитаете получать их на почту по мере выхода, оставьте свои данные здесь.
But before you can make any of those decisions, you need the right mindset and the right internal conditions for change. That’s where we’ll start this week.
Но прежде чем принимать какие-либо из этих решений, вам нужен правильный настрой и правильные внутренние условия для перемен. С этого мы и начнём на этой неделе.
Week 1: Start with a mindset shift
Неделя 1: Начните со смены мышления
If you were building support from scratch today, you’d design around AI from day one. That’s the mindset you need to adopt heading into 2026.
Если бы вы строили поддержку с нуля сегодня, вы бы с первого дня проектировали её вокруг ИИ. Именно с таким настроем нужно входить в 2026 год.
But many teams treat AI like a feature instead of infrastructure. They tack it onto existing processes and tools, limit its scope to tier-one issues, and fail to evolve the organization and systems around it.
Однако многие команды относятся к ИИ как к фиче, а не как к инфраструктуре. Они прикручивают его к существующим процессам и инструментам, ограничивают его охват задачами первого уровня и не развивают организацию и системы вокруг него.
Those teams are thinking too small. They chase incremental efficiency gains, underinvest in the system change needed to make AI successful, and get stuck. It results in the customer experience staying fragmented, the team staying reactive, and the business leaving value on the table.
Эти команды мыслят слишком мелко. Они гонятся за инкрементальным приростом эффективности, недоинвестируют в системные изменения, необходимые для успеха ИИ, и застревают на месте. В результате клиентский опыт остаётся фрагментированным, команда — реактивной, а бизнес теряет потенциальную ценность.
AI Agents are fully capable, end-to-end resolution engines. They fundamentally change the architecture of support.
ИИ-агенты — это полноценные движки сквозного решения запросов. Они фундаментально меняют архитектуру поддержки.
Quote from Grant Lee, CEO of Gamma: “If you want to unlock the real value of AI, you have to design for it, not retrofit around it. That’s how a small team like ours was able to achieve such high resolution rates. Our AI Agent [Fin] resolves over 80% of our inbound volume, and we’ve been able to scale massively without adding headcount.”
Цитата Grant Lee, CEO Gamma: «Если вы хотите раскрыть реальную ценность ИИ, нужно проектировать под него, а не надстраивать поверх существующего. Именно так наша небольшая команда смогла достичь столь высокого уровня решения запросов. Наш AI-агент [Fin] закрывает более 80 % входящего объёма, и мы смогли масштабироваться без увеличения штата».
1. Move from ‘AI as a tool’ to ‘AI as infrastructure’
1. Перейдите от «ИИ как инструмент» к «ИИ как инфраструктура»
For the past decade, support systems have been the intermediary between customers and human support agents. AI isn’t an intermediary, it’s the first touchpoint (and often the last), the primary resolver, it manages workflows, orchestrates handoffs, and takes real actions.
Последние десять лет системы поддержки были посредником между клиентами и живыми агентами. ИИ — не посредник: он первая точка контакта (и часто последняя), основной решатель проблем; он управляет рабочими процессами, оркестрирует передачу запросов и выполняет реальные действия.
Planning with the “AI is a tool” mindset will lead to small optimizations around the edges that don’t move the needle. Planning with the “AI is infrastructure” mindset, on the other hand, will help you redesign your organization around where value is actually created.
Планирование с мышлением «ИИ — это инструмент» приведёт к мелким оптимизациям по краям, которые не сдвинут стрелку. Планирование с мышлением «ИИ — это инфраструктура», напротив, поможет вам перестроить организацию вокруг того, где действительно создаётся ценность.
The teams that thrive in 2026 will be the ones who design around:
Команды, которые будут процветать в 2026 году, — это те, кто выстроит работу вокруг:
Чёткого владения производительностью агента Обратной связи, которая никогда не прекращается Общего понимания того, когда подключаются люди Систем, которые эволюционируют по мере расширения возможностей ИИ
This sets up every decision that comes later in your planning process.
Это закладывает фундамент для каждого решения, которое вы будете принимать дальше в процессе планирования.
2. Look at how the work is changing
2. Посмотрите, как меняется работа
You need to plan your 2026 support organization around what the distribution of work will be.
Планировать организацию поддержки на 2026 год нужно исходя из того, каким будет распределение работы.
AI has changed where volume goes, what humans spend time on, where judgment is needed, how performance is measured, and how the customer experience is designed. If your planning assumes your current work distribution is stable, you’ll design the wrong structure around it.
ИИ изменил маршрутизацию объёмов, то, на что люди тратят время, где нужна экспертная оценка, как измеряется эффективность и как проектируется клиентский опыт. Если ваше планирование предполагает, что текущее распределение работы стабильно, вы спроектируете неправильную структуру.
You need to think about the work you know is coming, not the work your team is dealing with today.
Нужно думать о работе, которая вас ждёт, а не о той, с которой ваша команда имеет дело сегодня.
3. Think like a product leader
3. Мыслите как продуктовый лидер
When your customers are primarily interacting with your AI Agent, support becomes responsible for designing the customer experience – not managing it.
Когда ваши клиенты в основном взаимодействуют с ИИ-агентом, поддержка становится ответственной за проектирование клиентского опыта, а не за его обслуживание.
“Support is becoming a product function, and you are becoming a product leader”
«Поддержка становится продуктовой функцией, а вы становитесь продуктовым лидером»
Support becomes a product surface, and support teams become AI product teams. They:
Поддержка становится продуктовой поверхностью, а команды поддержки — продуктовыми командами ИИ. Они:
Проектируют клиентский опыт Создают и курируют слой знаний, который определяет качество ИИ Поддерживают циклы непрерывного улучшения и настраивают поведение системы со временем
This is a big change. Support is becoming a product function, and you are becoming a product leader. Your planning needs to account for that.
Это большое изменение. Поддержка становится продуктовой функцией, а вы становитесь продуктовым лидером. Ваше планирование должно это учитывать.
4. Redefine performance
4. Переосмыслите эффективность
This is a big mental leap for support leaders. Traditional performance was measured on speed and satisfaction, but AI performance is measured on resolution, impact, and system reliability.
Это серьёзный ментальный скачок для руководителей поддержки. Традиционная эффективность измерялась скоростью и удовлетворённостью, но эффективность ИИ измеряется решением запросов, влиянием и надёжностью системы.
Planning for 2026 means assuming that:
Планирование на 2026 год означает, что вы исходите из следующего:
Люди будут обрабатывать меньший % объёма Клиентский опыт будет определяться эффективностью ИИ, а не пропускной способностью «Продуктивность поддержки» будет измеряться иначе
When AI handles the bulk of your support volume, you need new metrics for how your team creates value.
Когда ИИ обрабатывает основную массу обращений, вам нужны новые метрики того, как ваша команда создаёт ценность.
5. Understand that your value increases as AI takes on more work
5. Поймите, что ваша ценность растёт по мере того, как ИИ берёт на себя больше работы
You need to re-orient your team around AI’s performance to get the most value out of it. The more complex work you give it, the higher impact it will have.
Вам нужно переориентировать команду на производительность ИИ, чтобы извлечь из него максимальную ценность. Чем более сложную работу вы ему доверяете, тем выше его отдача.
Instead of routing complex, messy questions straight to your human team, shift their focus to improving the AI system so it can take on more over time.
Вместо того чтобы направлять сложные, запутанные вопросы напрямую к живым сотрудникам, переключите их фокус на улучшение ИИ-системы, чтобы она могла брать на себя всё больше со временем.
Automating low-effort questions reduces noise, but automating complex workflows changes the economics of your entire team. It creates asymmetric returns that compound as AI absorbs the work that once demanded the most time and skill.
Автоматизация простых вопросов снижает шум, но автоматизация сложных рабочих процессов меняет экономику всей команды. Она создаёт асимметричную отдачу, которая нарастает по мере того, как ИИ поглощает работу, ранее требовавшую больше всего времени и квалификации.
6. Plan for adaptability
6. Планируйте адаптивность
A big difference between traditional planning and 2026 planning is simple: change will be constant.
Ключевое отличие традиционного планирования от планирования на 2026 год простое: изменения будут постоянными.
“Change is hard, but the teams that adapt will be the ones who get the most out of this opportunity”
«Перемены даются тяжело, но команды, которые адаптируются, извлекут максимум из этой возможности»
AI learns, evolves, and improves continuously. You need to ask yourself: “How do I build an organization designed to adapt fast as the system evolves?”
ИИ учится, развивается и совершенствуется непрерывно. Задайте себе вопрос: «Как мне построить организацию, способную быстро адаптироваться по мере эволюции системы?»
Change is hard, but the teams that adapt will be the ones who get the most out of this opportunity.
Перемены даются тяжело, но команды, которые адаптируются, извлекут максимум из этой возможности.
Food for thought
Пища для размышлений
Heading into 2026, your org chart will need to look different. But your people will play new, more meaningful roles within it.
На пороге 2026 года ваша оргструктура должна выглядеть иначе. Но ваши люди будут играть в ней новые, более значимые роли.
Once you understand that 2026 will demand a different way of thinking, working, and planning, you can move into the next stage: designing the support organization that fits this future.
Когда вы поймёте, что 2026 год потребует другого образа мышления, работы и планирования, можно переходить к следующему этапу: проектированию организации поддержки, соответствующей этому будущему.
Next week, we’ll show you what that actually looks like.
На следующей неделе мы покажем, как это выглядит на практике.