Как ИИ-агенты изменят продажи уже в ближайшие годы
ИИ-агенты уже работают в 50+ компаниях России — и делают больше, чем чат-боты. Разбираемся, что они дают бизнесу и почему так важно внедрять эту технологию уже сейчас.
ИИ в продажах не новость. Уже несколько лет компании используют помощников, которые дают подсказки операторам, обрабатывают заявки и ведут клиентов по воронке.
Но теперь появился новый класс решений — ИИ-агенты. Они не просто помогают, а действуют сами: анализируют запросы, находят нужную информацию, запускают процессы и доводят задачу до конца, даже без участия человека.
По прогнозу Gartner, к 2029 году ИИ-агенты будут автономно закрывать до 80% типовых обращений. Рассказываем, чем они отличаются от чат-ботов и как уже сегодня меняют подход к продажам и клиентскому сервису — в мире и в России.
ИИ-агенты — следующий шаг после традиционных генеративных инструментов
ИИ-агенты не просто отвечают на вопросы или предлагают варианты, как чат-боты. Их главная особенность — инициатива и автономность.
Если генеративная модель подсказывает человеку, что делать, то ИИ-агент делает это сам.
ИИ-агент умеет:
- понять суть запроса, даже если его сформулировали недостаточно чётко;
- найти нужную информацию в базе или документах;
- совершить действие в системе — от бронирования до отмены подписки.
К примеру, клиент пишет: «Хочу отменить доставку и вернуть деньги». ИИ-агент сам находит заказ, проверяет статус, запускает процедуру отмены и оформляет возврат.
Или: «Подбери мне ближайшее время для записи». Агент подключается к календарю, находит свободные слоты и предлагает клиенту варианты — без участия оператора.
Всё это делает ИИ-агента не помощником, а исполнителем, который способен полностью закрыть задачу клиента.
Агенты искусственного интеллекта не просто тренд, а реальный источник устойчивого роста для компаний как за счет оптимизации затрат, так и увеличения выручки через трансформацию клиентского опыта. К тому же их внедрение позволит облегчить работу сотрудникам, поскольку они смогут делегировать агентам сложные задачи. В перспективе могут появиться гибридные команды — специалисты люди и ИИ-коллеги агенты, которые в тандеме буду показывать высокую эффективность.
ИИ-агенты меняют саму логику взаимодействия с клиентами
Раньше автоматизация была вспомогательной: человек запрашивал, ИИ помогал. Теперь ИИ завершает задачу без участия человека.
Как это меняет опыт клиента
- Мгновенное реагирование — без ожидания ответа оператора.
- Обслуживание 24/7, без выходных и отпусков.
- Один диалог = решённый вопрос, а не цепочка переключений между ботами и операторами из разных отделов.
Что получает бизнес
- Снижение затрат на поддержку — до минус 30% по оценке Gartner.
- Сокращение времени обработки — минимум на 20%.
- Повышение NPS — клиенты получают быстрые и точные ответы.
ИИ-агенты превращают поддержку в управляемый и экономически эффективный процесс — с предсказуемыми затратами и стабильным качеством на больших объёмах. Кроме того, подход легко масштабируется, ведь ИИ может обрабатывать тысячи обращений одновременно.
Чтобы достичь этой автономности, компании внедряют модульные архитектуры. Например, MTS Web Services тестирует платформу MWS GPT.
Оркестратор получает запрос на естественном языке, разбивает его на шаги и распределяет между специализированными агентами: кто-то анализирует данные, кто-то пишет код, кто-то ищет информацию в интернете. Такой подход позволяет ИИ-агентам решать сложные задачи end-to-end и масштабировать технологию на разные бизнес-сценарии.
50+ российских компаний уже тестируют виртуальных помощников для клиентской и технической поддержки
В ближайшие два-три года ИИ-помощники возьмут на себя до 70% типовых задач. При этом нагрузка на команды поддержки уменьшится в 3–6 раз, а скорость обработки типовых запросов вырастет до 6 раз.
Исчезнут рабочие роли первой линии поддержки — те, кто записывает клиентов на услуги, регистрирует обращения и отвечает на простые вопросы. Например, ИИ-агенты смогут сами подключаться к календарям пользователей и внешним сервисам, чтобы автоматически записывать клиентов.
При этом компании не стремятся полностью заменить оператора — наоборот, ИИ усиливает команду, беря на себя рутину. Люди остаются там, где важны гибкость, эмпатия и нестандартные решения. Такой подход не просто эффективен — он становится новой нормой клиентского сервиса.
Изменения требуют новой архитектуры поддержки: от интерфейсов до внутренних политик
Вот что можно сделать бизнесу уже сейчас.
- Подготовиться к росту «машинных» обращений. Клиенты всё чаще делегируют задачи своим ИИ. Значит, бизнесу придётся выстраивать коммуникацию не с пользователем напрямую, а с его агентом — быстро и без лишних уточнений. Это поможет правильно распределять ресурсы и приоритизировать задачи.
- Настроить маршрутизацию обращений. Когда запрос поступает от ИИ-агента клиента, важно направлять его в отдельный канал, где ответ формирует ваш ИИ-агент. Так задача решается автоматически и без вовлечения человека-оператора.
Для этого компаниям придётся пересмотреть архитектуру поддержки: система должна уметь распознавать источник обращения и правильно выбирать сценарий обработки. - Обновить политики и защиту данных. Когда ИИ «разговаривает» с ИИ, важно заранее договориться об этике: какие данные использовать, когда подключать оператора, как обеспечивать контроль и эскалацию.
- Обучить команды. Поддержка больше не делится на «операторов» и «разработчиков». Появляются специалисты по управлению ИИ-агентами, те, кто следит за качеством ответов, подбирает датасеты и оптимизирует взаимодействие между людьми и машинами.
Чем быстрее бизнес выстроит эту модель, тем проще будет масштабировать клиентский сервис, без найма и роста нагрузки.
Итог
ИИ-агенты уже начинают менять то, как компании выстраивают поддержку и продажи. В ближайшие 3–5 лет такие решения станут стандартом: они обеспечивают масштабируемость, снижают затраты и формируют новый клиентский опыт.
Для бизнеса это не просто очередной технологический тренд, а возможность по-новому организовать взаимодействие с клиентами. Чтобы сохранить конкурентоспособность, важно уже сейчас пересматривать процессы, тестировать новые подходы и готовить команды к работе в гибридной модели: человек + ИИ.