The blueprint for AI in support didn’t exist. Until now.

Внедрение AI-агента меняет не только то, как работает ваша команда, — оно меняет то, кем ваша команда является.

Это мы узнали на собственном опыте. До публичного запуска Fin наша команда поддержки стала его первым альфа- и бета-тестировщиком, и нам пришлось действовать быстро. Без дорожной карты. Без пошагового руководства. Только мощная новая технология и крутая кривая обучения.

Именно этот опыт привёл нас к созданию The AI Agent Blueprint — ресурса, которого нам так не хватало в начале пути, и который, как мы надеемся, поможет другим командам поддержки увидеть более ясный путь вперёд.

Этот пост изначально вышел в нашей рассылке об AI-first клиентском сервисе, The Ticket. 👉 Подпишитесь и присоединяйтесь к более чем 28 тысячам профессионалов клиентского сервиса, которые получают отраслевые новости, советы и карьерные рекомендации прямо в свою ленту LinkedIn.

Оглядываясь назад, не буду врать и говорить, что была спокойна, собрана и уверена в том, как это делать, — я нервничала как чёрт знает что. Я понятия не имела, как внедрить AI-агента и при этом обеспечить серьёзную экономию затрат и блестящий клиентский опыт.

У нас была более старая технология машинного обучения (привет нашему чат-боту первого поколения, Resolution Bot), но, как сложный софтверный бизнес, мы по-настоящему использовали её только для базовых FAQ. Если честно, нам ещё было куда расти — и в более эффективном использовании автоматизации, и в том, чтобы сделать опыт общения с чат-ботом действительно приятным для наших клиентов.

Так почему же такая срочность?

Когда почти три (!!) года назад на сцену ворвался ChatGPT, команда машинного обучения Intercom сразу увидела возможность и с головой ушла в создание первого в мире (и объективно лучшего) AI-агента для клиентского сервиса.

Внезапно нас попросили запустить пилот этой совершенно новой технологии с реальными клиентами и пойти ва-банк как можно скорее. Раз уж мы продавали эту мощную новую функциональность, мы должны были использовать её сами и демонстрировать в наилучшем свете, чтобы клиенты тоже захотели её использовать. #безвсякогодавления

Ни плейбука, ни инструкций — только куча задач

Никто раньше этого не делал. Не было никакого руководства. Только множество открытых вопросов:

Как сделать поэтапный rollout, но при этом масштабироваться очень быстро? Как проверять качество ответов Fin и непрерывно их улучшать? Как мы будем производить и поддерживать весь контент, нужный Fin? Что делать со всем устаревшим контентом, который у нас уже есть? Какими теперь должны быть метрики успеха? Должны ли они отличаться от оригинальных KPI поддержки? Кто отвечает за метрики успеха? Кто управляет этим новичком в нашей команде?

Это пугало. Нам нужно было взять совершенно новую технологию, разобраться, как её использовать, построить вокруг неё команду и двигаться на бешеной скорости, чтобы внедрять каждую новую функцию, как только она появлялась. Всё было неоднозначно, стремительно и требовало огромных усилий.

Но мы справились, и результаты говорят сами за себя: Fin сейчас закрывает более 75% входящего объёма обращений в нашу поддержку.

Как AI перестроил нашу команду и роли

Этот успех привёл к реальным изменениям для меня и моей команды: новые роли, новые обязанности и новые карьерные траектории. Теперь я руковожу совершенно новой функцией, которой раньше не существовало, — AI Support. Мы создали новые и более продвинутые роли — Conversation Designers и Knowledge Managers. Fin не просто изменил то, как мы поддерживаем клиентов, — он трансформировал структуру нашей команды и траекторию наших карьер.

А теперь мы помогаем нашим клиентам сделать то же самое.

Помогаем другим раскрыть успех с AI

Если совсем честно, не работай я в компании, создающей Fin, я, возможно, подождала бы, пройдёт ли весь этот хайп вокруг генеративных AI-агентов, или посмотрела бы, как с этим справляются другие, прежде чем тщательно планировать внедрение позже. Я могла бы ждать какой-нибудь инструкции — чертежа, по которому можно развернуть и масштабировать AI-агента. Я бы хотела иметь что-то подобное, когда мы только начинали, или даже позже, когда у нас уже была надёжная основа, но нужно было масштабировать нашу AI-стратегию.

Насколько менее страшно было бы внедрять AI-агента, если бы что-то подобное существовало?

Начинаете ли вы только сейчас или уже как-то используете AI — мы продвинулись по этой AI-дороге намного дальше, и вам не должно приходиться разбираться во всём в одиночку.

Именно поэтому мы создали The AI Agent Blueprint — практическую карту для запуска и масштабирования AI в поддержке. В ней собрано всё, что мы вынесли из собственного пути и из тесной работы с нашими клиентами, которые проходят тот же путь.

📩 Подпишитесь на The Ticket здесь — регулярную рассылку в LinkedIn, доставляющую ключевые инсайты для профессионалов клиентского сервиса в это время головокружительных перемен.