ИИ-ассистент. Оптимизируем клиентский сервис с новой фичей от Upservice

Сейчас ИИ у всех на слуху, и буквально каждый пытается использовать его в свою пользу. Сегодня расскажу о том, как бизнес может сэкономить десятки часов на клиентском сервисе и по сути получить самостоятельного ИИ-сотрудника через новое решение от Upservice.

Ноябрь 2022-го стал чертой, которая буквально разделила технологическую индустрию на «до» и «после». ChatGPT 3.5 стал настоящим прорывом в технологической индустрии вообще и в ИИ-индустрии в частности.

Ни одно решение не собирало вокруг себя столько информационного шума, не давало такого мощного толчка к развитию индустрии и не вызывало такого сильного желания понять, внедрить и использовать со времен появления Интернета и мобильных телефонов.

Громче всего говорят числа. Еще в январе 2025 года The Business Research Company опубликовала отчет о состоянии мирового рынка ИИ. По данным отчета на начало года рынок уже достиг отметки в 115 миллиардов долларов США и прогнозы говорят о том, что число вырастет вдвое меньше чем за 4 года.

Эти данные – показатель колоссального спроса на ИИ-решения, спроса, который затрагивает практически все сферы, включая работу с клиентами и внутренние процессы компаний.

Сегодня расскажу как раз о таком решении – продвинутом ИИ-ассистенте, который не только справляется с рутинными задачами, но в скором времени сможет практически автономно решать кучу проблем в бизнесе.

Что такое ИИ-ассистент и для чего он нужен?

Для начала стоит разобраться в понятиях. Что же такое ИИ-ассистент?

Это цифровой помощник, чаще всего специальная программа или софт, в основу которых заложены ИИ-технологии и которые настроены под решение конкретных задач. При этом задачи могут быть абсолютно разными: от анализа текстовых сообщений и генерации ответов на них, до мониторинга работы и состояния промышленного оборудования с автоматическими уведомлениями о проблемах и рекомендациями к их решению.

Собственно, ИИ-ассистенты создаются и внедряются не по чьей-то прихоти, хотя бывает и такое, что компания в погоне за общим хайпом пытается внедрить новую технологию, которая по факту не нужна (что лично я встречал всего один или два раза). Они внедряются для того, чтобы решить конкретную проблему команды, отдела или целого бизнеса. Это могут быть:

• Автоматизация и оптимизация рутинных задач, на которые уходит очень много времени. Проще говоря, превращаем ручной труд с низкоуровневыми операциями в машинный.

• Снижение нагрузки на сотрудников. Когда задач становится так много, что команда не справляется и часть их можно отдать ИИ без потери качества.

• Экономия ресурсов. Когда расширение деятельности компании предполагает дополнительный спектр задач, а найм специалиста в штат в перспективе выходит дороже, чем разработка и внедрение ИИ (например, вместо найма 2-3 дополнительных специалистов поддержки вы внедряете машину, которая будет обрабатывать запросы по указанным 2-3 каналам).

Соответственно специфика проблемы напрямую влияет на решение, которое стоит внедрить (что относится не только к ИИ). Например, простые рутинные задачи можно перекинуть на совсем простую ИИ-модель, которая будет работать по заранее установленным скриптам, как чат-боты на некоторых сайтах или в интернет-магазинах.

Если проблема сложнее, то подойдет решение на базе большой языковой модели (англ. LLM). Такие программы способны воспринимать, «понимать», анализировать и генерировать естественный человеческий язык, они умеют работать с контекстом и смыслом (в разной степени), поэтому могу относительно успешно заменить человека во многих задачах, например, в составлении списка вопросов или в коммуникации с клиентами в рамках Service Desk и Help Desk.

Наконец, для самых сложных операций, там где нужна предиктивная аналитика или сложная система мониторинга и рекомендаций, подойдут ИИ-агенты – самые современные модели, которые способны к самоанализу, самообучению и самоисправлению, к тому же с минимальным вмешательством со стороны человека.

От того, что вам нужно, будет зависеть время и стоимость разработки и внедрения, при этом я еще не касался того, будет ли решение создано с нуля или на основании уже существующей модели (например, ChatGPT и ему подобных).

В данной статье я расскажу именно о решении, базирующемся на готовой модели, но существенно доработанном под конкретные задачи бизнеса.

Не просто чат-бот. О решении от Upservice

Совсем недавно Upservice разработал новую функцию для своей Service Desk системы – ИИ-ассистент, который работает на первой линии поддержки клиентов.

Сразу скажу, что это не полностью кастомная разработка, а основанная на интеграции API ChatGPT. Это объясняет довольно быструю разработку, поскольку, как заявляют представители Upservice, на создание ИИ-ассистента от идеи до полностью работающего продукта ушло всего 2 месяца, при этом большая часть времени ушла на доработку.

Доработка же заключалась в том, что ИИ-ассистента нужно было дообучить на релевантных данных. Загружалась вся необходимая информация: шаблоны ответов на первичные запросы пользователей, текстовые документы, презентации, файлы из корпоративной Wiki и т.д.

В дальнейшем проходил довольно продолжительный процесс проверки ответов с последующей корректировкой. Особое внимание было уделено возможности перенаправлять пользовательский запрос операторам, для чего разработчики специально загружали ассистента сообщениями, в которых содержались ключевые фразы о соединении со специалистом-человеком.

На данный момент ИИ-ассистент обладает следующими возможностями:

• Обработка первых клиентских сообщений. Инструмент может быть специально настроен на то, чтобы автоматически отвечать на первые сообщения в различных каналах (Telegram, WhatsApp, email, чат на сайте и т.д.)

• Перенаправление пользовательского запроса на специалиста. В случае, если ассистент не смог найти ответ на вопрос, он автоматически перенаправляет его специалисту-человеку. При этом, сам же ассистент уведомляет специалиста внутри системы Upservice.

• Аналитика и самообучение. На данный момент ИИ-ассистент уже способен анализировать собственные ответы и контекст переписки с клиентами. На основе этого анализа он может менять и корректировать ответы в будущем. 

Помимо этого, ИИ-ассистент может работать не только в контексте «клиент – специалист, но и «отдел – отдел», что позволяет использовать его не только в рамках клиентской поддержки, но и в управлении процессами и корпоративном обучении.

В конце концов, подкупить может доступность и простота установки, а также максимально понятный интерфейс.

Решение от Upservice уже успешно используется компанией, занимающейся сервисным обслуживанием офисной техники и, насколько известно, позволяет закрывать до 75% всех первичных клиентских запросов, в разы снижая нагрузку на специалистов.

Какие преимущества ИИ-ассистент несет для бизнеса

Похожие технологии уже не первый год используются во многих сферах, и предлагают ряд преимуществ.

Автоматизация рутинных задач

То, о чем я уже упоминал в одном из предыдущих блоков. Искусственный интеллект берет на себя монотонную работу, которая раньше отнимала большое количество времени у сотрудников. В некоторых случаях, именно рутинные низкоуровневые, но при этом срочные и важные задачи (например, ответы на простые часто задаваемые вопросы клиентов) занимают львиную долю рабочего времени, а остальные не менее важные проблемы долгое время остаются нерешенными.

Соответственно, ИИ-ассистент позволяет снизить нагрузку на команду, позволяя сфокусироваться на более важных и сложных задачах. И речь идет не только об ответах на часто задаваемые вопросы. Правильно настроенный ассистент может управлять системой уведомлений, распределением задач между сотрудниками, назначением звонков и многим другим.

Решение широкого спектра проблем

На данный момент многие ИИ-решения способны брать на себя множество ролей. Анализ текстовых и числовых данных с последующим построением рекомендаций (например, о наиболее частотных пользовательских запросах и вариантов ответов на них), возможность функционирования в рамках IT, сферы технического обслуживания, HR и юриспруденции – доступно все, при условии, что инструмент будет правильно настроен.

Получаете дополнительного сотрудника без лишних затрат

Еще один плюс, который я затронул ранее, говоря о том, для чего нужны ИИ-ассистенты. Это тот сотрудник, который будет работать 24/7, без отпусков, больничных и без зарплаты. К дополнительным преимуществам можно отнести:

• Масштабируемость под нагрузку. Один такой ассистент может одновременно работать с сотнями клиентов в разных каналах.

• Обучение и самообучение. Качество ответов всегда можно улучшить, либо вы будете делать это вручную, постоянно загружая новую информацию в ИИ-модель, либо модель может сама обучаться на основании данных, которые она же и генерирует и того контекста, в рамках которого она работает (если мы говорим о продвинутых ИИ-агентах).

• Возможность интеграции с корпоративными системами. Описанный ИИ-ассистент уже был внедрен в ServiceDesk систему от Upservice, и похожие решения точно также могут быть внедрены в систему, которой ваша компания пользуется уже много лет.

В целом, не стоит забывать, что технология универсальна и применима к огромному количеству сфер, включая продажи, корпоративное обучение и внутренний корпоративный менеджмент, и к не менее огромному числу индустрий, например, IT-аутсорс, поставку промышленного оборудования или бытовой техники и даже ЖКХ.

Заключение

В 2025 году индустрия разработки и внедрения ИИ-технологий в бизнес давно ушла от банальных чат-ботов. Все больший запрос идет на продвинутые ИИ-агенты и решения, способные к практически автономной работе, мониторингу и анализу данных, а также генерации возможных путей решения или даже предотвращения возможных проблем.

Пример Upservice также показывает, что ИИ-ассистенты становятся полноценной частью работы систем Service Desk и HelpDesk, еще сильнее повышая их значимость и пользу для бизнеса.

А мы будем дальше следить за нововведениями и успехами в данной области.