Почему эпоха чат-ботов закончилась. AI-агенты берут власть.
Чат-боты казались идеальным инструментом: круглосуточный сервис, экономия бюджета. Но практика показала: они слишком ограничены. Клиенты раздражаются от скриптов и тупиков. Именно поэтому западные компании переходят к AI-агентам, и их опыт уже показывает эффективность.
Почему чат-боты — тупиковая ветвь
- Ограниченные скрипты.
Чат-бот — это по сути “правила + кнопки”. Любое отклонение пользователя от сценария ломает диалог. Классический кейс: клиент просит обменять наушники, не может найти номер заказа, поясняет это своими словами — бот упорно требует номер и не предлагает альтернатив (по email, адресу и т. п.). Результат — тупик и раздражение. - Сухие ответы без эмпатии.
Бренд обещает “люкс-сервис”, а бот отвечает формально и холодно. Пример: пара меняет бронь для медового месяца — общение с ботом не соответствует тональности бренда и оставляет ощущение “вам не до нас”. Правильный стандарт — персональность, шутки/официальность по тону бренда, где агент осознанно разговаривает в нужном стиле. - Не гибкие в нюансах.
Если запрос содержит нюансы (например, клиент хочет изменить/отменить тариф), боту нечем “додумать” мотивацию и предложить релевантную акцию, план или скидку — он эскалирует на человека и теряет выручку. - Нет памяти и контекста и советуют нелепости.
Боты не удерживают контекст и не умеют вести параллельные ветки. Пример: покупатель возвращает ботинки и одновременно ищет замену — бот “не связывает точки” и рекомендует… ту же модель, которую клиент возвращает. - Сложны в поддержке и быстро устаревают.
Бизнес меняется (продукты, политики, процессы) — скрипты надо переписывать вручную. Итог — бот раздаёт устаревшие инструкции, растит фрустрацию и нулевой ROI.
С ростом ожиданий клиентов, “устаревшие чат-боты” не выдерживают планку — время сказать “последняя, а не крайняя встреча” и перейти к AI-агентам, которые понимают язык и контекст, представляют бренд и эволюционируют вместе с бизнесом.
AI-агенты, как новый виток эволюции в коммуникациях
- Голос вместо очередей.
AI-агент «берёт трубку» вместо IVR: без меню «1–2–3», без ожидания. Он понимает живую речь, перебивания, держит темп разговора и при необходимости мягко переводит на оператора с кратким резюме диалога, умеет «замолчать», если клиент перебивает, и передаёт оператору весь контекст (итог, факты, next steps) — без повторов для клиента. - Удержание в “wobble-moments”.
Когда клиент сомневается — скорость и персонализация решают исход. Агент на лету предлагает альтернативный тариф/скидку/паузу платежа и снимает возражения, не доводя до отмены. На нашей платформе правила удержания задаются прямо в настройках агента: какие триггеры ловим (слова/интонации/события в CRM), какие офферы доступны, когда переводим на человека. Агент применяет их сам: оформит бонус, продлит срок, запишет на звонок — всё в рамках разрешений и с записью в CRM. - Финансовые сервисы и другие “регулируемые” процессы.
Агенты в банках/страховании закрывают рутину: статус заявки, реквизиты, изменения по продукту — без очередей и ночных смен. Каждое действие логируется, диалоги расшифровываются и доступны для аудита и обучения. - Эмоциональный интеллект на масштабе.
Западные ИИ-агенты уже читают эмоции и напряжение в голосе, чтобы подстраивать тон и сценарий. Мы тоже умеем задать нужный Tone-of-Voice, также включаем пост-аналитику: карта «горячих точек» разговоров, причины эскалаций, слова-триггеры, влияние реплик на исход. По результатам система предлагает правки в ответы и сценарии — качество растёт итеративно.
Хотите услышать, как ИИ-агент звучит в реальности?
Поговорите прямо на сайте — Targetai
Голос, понимание намерений и эмоций, бесшовный диалог и тесты: что предлагают западные платформы?
Sierra.ai
Делает голос «человеческим»: мгновенно поднимает трубку вместо IVR, понимает перебивания и шум, параллельно «слушает-думает-действует», а при передаче оператору отправляет краткое резюме. Сильна в удержании: заранее прописанные политики лояльности, тон бренда и «мягкие» офферы в момент сомнения клиента.
Bland.ai
Омниканальные AI-агенты для enterprise сегмента (голос/SMS/чат) в единой логике. Фокус на финсекторе и сервисно-ёмких отраслях: точная стенография, саммаризация, «тёплая» переадресация человеку, эмо-аналитика и пост-аналитика разговоров для улучшения сценариев и обучения команд.
Decagon.ai
Инфраструктура качества для агентных решений: поведенческие спецификации, авто-тесты сценариев и регрессионные прогоны, метрики соответствия бренду и фактам, дашборды стабильности. По сути — TDD/QA-прослойка, делающая запуск и эволюцию агента управляемыми.
Vapi.ai
Платформа «AI-колл-центр как код»: быстрый запуск голосовых агентов через API/вебхуки, подключение телефонии и внешних инструментов, эластичное масштабирование под пики. Удобна продуктовым и техкомандам для прототипа и продакшена.
А что в России? Targetai
Мы не остались наблюдателями — Targetai закрывает тот же класс задач на локальном рынке и делает упор на «человечный» сервис, который реально масштабируется. На сайте платформы мы сформулировали наши возможности конкретно и просто: создайте персонализированный и человечный клиентский сервис, в котором AI-агенты самостоятельно решают до 100% обращений во всех каналах.
Почему это работает:
- Платформа-конструктор: не «ботик», а среда для создания, тестирования и мониторинга LLM-агентов — с контролем качества, омниканальностью и «всегда на связи».
- Enterprise-ready, защита ПДн и 152-ФЗ по умолчанию: агент шифрует персональные данные при обращении к LLM, действует строго в рамках политик, умеет выполнять сложные транзакции в ИТ-системах (через Actions/инструменты). Если на линии автоответчик — завершит звонок; если клиента перебивают — замолкает и слушает. Ответ — менее 1 секунды.
- Пять шагов до запуска: инструкция и TOV → подключение CRM/учётных систем и база знаний → функции для API → автосимуляции и ИИ-тестировщик (сотни имитаций диалогов) → встроенная аналитика и дашборды. Для критичных операций есть «Процедуры» — пошаговые алгоритмы, исключающие ошибки.
- Тон и персонализация: задаёте «Дружелюбный/Деловой/Эмпатичный» стиль, выбираете готовый голос или синтезируете свой (достаточно ~30-секундного сэмпла); знания о продуктах загружаются в базу — агент отвечает «как ваш сотрудник».
Где применять уже сегодня: первая линия поддержки и претензии, консультации и оформление заказов, NPS-опросы и обратная связь, реактивация базы, пролонгации подписок/полисов, лидогенерация и апсейл, замена IVR. Везде — один и тот же «мозг» агента и единый опыт клиента.
В сухом остатке: тот же агентоцентричный подход, что у мировых лидеров, но с упором на локальные интеграции, контроль качества и безопасность данных — без «роботизированного» ощущения и с метриками, которые видно в дашбордах с первого дня.
Прощай, бот. Привет, ИИ-агент!
- Чат-боты — вчерашний день. Жёсткие скрипты, нет контекста и эмпатии, тупики и потери.
- AI-агенты — новый стандарт клиентского сервиса. Понимают намерения, держат контекст, работают 24/7 в голосе и чате, улучшаются по данным.
- Эффект для бизнеса измерим. Меньше пропусков и очередей, быстрее ответы, выше CSAT/конверсия, лучше удержание.
- В России это уже доступно. Targetai даёт «человечный» сервис с интеграциями, безопасностью и контролем качества.
Попробуйте на своём кейсе: получите демо-доступ на сайте, проведите реальный диалог с голосовым ИИ-агентом или в формате онлайн-встречи получите полную консультацию и презентацию решения
Только топовые инновации и новости голосового ИИ на нашем аккаунте: подписывайтесь на наш VC.ru — здесь будут самые свежие материалы о голосовом ИИ, наработки, обновления и практические кейсы Targetai.