Организации начали внедрять AI-агентов и автоматизацию в клиентский сервис быстрее, чем развивается поддерживающая архитектура. По словам Гаурава Ананда, глобального руководителя Customer Interaction Suite в Tata Communications, большинство компаний просто «прикручивают» разговорный AI к устаревшим системам, для которых он никогда не предназначался. Это создает значительную нагрузку на сотрудников, которым приходится складывать информацию из разрозненных инструментов, чтобы понять, что уже сказала AI-система клиенту.
Проблема устаревших систем и AI
Современная архитектура обслуживания клиентов была разработана для линейной работы с людьми, а не для управления данными между автономными AI-системами и людьми. Ананд отметил, что «сегодняшняя операционная сложность заключается не в добавлении большего интеллекта, а в координации существующего интеллекта по всей организации.» Для этого требуется слой общего контекста, который позволит AI-системам и людям работать с одинаковым пониманием клиента и бизнеса.
Рост сложности по мере внедрения AI
Ананд уточнил, что при накоплении AI-агентов и бот-систем управление ими становится значительно более сложным. «Конкурентное преимущество теперь заключается не во внедрении автоматизации, а в том, как системы передают задачи и сотрудничают между собой,» — подметил он. Но компании, которые просто добавляют голосовых AI-агентов к существующим системам, повторяют старые ошибки и фактически создают те же детерминированные телефонные меню, от которых AI должен был освободить клиентов.
Перспективы для бизнеса
По данным Tata Communications, необходимо создать общий контекстный слой для бизнеса, который объединяет данные о клиентах, продукты, политики и процессы. Это требует не только внедрения новых технологий, но и пересмотра существующих бизнес-процессов, чтобы AI стал связующим звеном между клиентами и системами. Модернизированная архитектура, такая как Interaction Fabric от Tata, позволяет интегрировать контактные центры и данные клиентов в одном слое, обеспечивая непрерывность взаимодействий.
Для российских компаний освоение таких подходов может стать ключевым элементом в повышении конкурентоспособности. Компании в России тоже сталкиваются с проблемой интеграции разрозненных программных решений, поэтому спрос на инструменты оркестрации AI, вероятно, будет расти.
Следующий шаг — создание стандартов для обеспечения бесшовного взаимодействия, что станет основным приоритетом для бизнеса в ближайшие годы.