Мы собираем куки-файлы для целей статистики и повышения удобства сайта.
Мы свяжемся с вами в рабочее время отдела продаж.
Отдел продаж работает в будни — с 9:30 до 18:30, в выходные — с 9:30 до 17:30 (МСК).
Мы собираем куки-файлы для целей статистики и повышения удобства сайта.
1 октября 2026
Содержание статьи
Обработка заявок и поддержка клиентов стали одним из основных направлений для применения ИИ-агентов и ассистентов в российских компаниях, показало исследование СберАналитики, проведенное в 2025 году. При этом 30% опрошенных компаний используют ИИ и в продажах.
Российский рынок ИИ-ассистентов к концу 2026 года достигнет 30 млрд долларов, при этом все более востребованными у бизнеса становятся именно специализированные ИИ-решения. Одно из них — это голосовые роботы в контакт-центрах и в отделах продаж. Недавно «Яндекс» представил ИИ-хостес — виртуального агента, который умеет принимать входящие звонки и делать бронирования. Такие агенты могут быть востребованы во многих бизнесах, связанных с обслуживанием клиентов.
С некоторыми задачами AI-ассистенты уже сегодня справляются очень неплохо. В первую очередь это касается наиболее типичных, стандартных функций и сценариев разговора. Роботы умеют сообщать информацию о балансе, особенностях тарифа, даты доставки, статус заказа, а также способны собирать базовую первичную информацию и с некоторыми оговорками качественно верифицировать и классифицировать лиды. Собранную ими информацию можно использовать, например, при разработке рекламных и маркетинговых стратегий.
Однако множество сценариев общения не предполагает, что вопрос может быть решен только в диалоге с агентом. Роботизированная система не способна выходить за рамки жестких стандартов. А вот клиентам очень часто требуется индивидуальный подход или уступка со стороны компании. Если вы оформили заказ на маркетплейсе в одном городе и внезапно решили получить его на другом конце страны, то, скорее всего, чат-бот здесь не поможет. Кроме того, нередко на горячие линии поступают эмоционально окрашенные обращения, и здесь клиентам необходимо участие, способность собеседника пойти навстречу или даже просто выслушать поток негатива и принести извинения (если компания действительно оказалась неправа).
Общение в связке «клиент — робот» пока далеко от идеальной картинки. Диалог с ассистентом все еще часто вызывает не удовлетворенность, а скорее раздражение. Основная проблема в изначальном дисконнекте, когда робот не может разобраться в цели обращения. Однако с развитием технологий и повышением качества больших языковых моделей, а значит и AI-ассистентов, уровень автоматизированных коммуникаций будет расти.
Вторая проблема в том, что многие организации не предоставляют клиентам возможность для комфортной коммуникации и быстрого перехода от разговора с роботом к живому человеку. Более того, немалая часть компаний словно пытается затруднить клиентам доступ к прямому общению, запуская умные меню с множеством уровней. В таком случае можно говорить об излишней, а скорее даже недостаточно эффективной автоматизации, которая влечет за собой низкое качество сервиса.
Недостаточно проработанные скрипты и механизированный голос — тоже распространенные недостатки многих проектов внедрения AI-ассистентов. Подготовительному этапу необходимо уделить достаточно внимания, изучая типовые запросы клиентов и предусматривая отклонения от них. Кроме того, интонации голоса у ассистентов нового поколения могут быть максимально приближенными к человеческим, чтобы вызывать минимум раздражения. При этом часть клиентов из более юных поколений зачастую предпочитают разговор с качественно настроенным роботом, чем с живым человеком.
Роль AI-ассистентов в продажах постоянно растет. На первом этапе развития ИИ-технологий для контакт-центров они умели отвечать на типовые вопросы и первично обрабатывать заявки, потом стали инициаторами обращений к аудитории — научились писать исходящие запросы и звонить по клиентским базам с предложениями услуг и отдельных акций. Компании также использовали ИИ-ассистентов для квалификации лидов и формирования индивидуальных предложений. Однако в целом их применение ограничивалось автоматизацией большого массива рутинной работы менеджеров.
Сегодня ситуация выглядит примерно так: цифровые агенты заметно снижают нагрузку на отделы продаж, однако до полной самостоятельности в продажах им еще далеко. Их главная ценность — в оптимизации рутинных процессов: они ускоряют обработку входящих обращений и автоматически формируют отчёты по контактам.
Благодаря автоматизации части задач у менеджеров освобождается время — его можно направить на прямые продажи и тщательную подготовку к ним. Это позволяет не только эффективнее работать с клиентами, но и глубже разбираться в продукте и точнее понимать запросы аудитории.
Кроме того, AI‑ассистенты становятся полезными помощниками в аналитике и построении воронок продаж. Они систематизируют данные о клиентах и фиксируют историю каждого взаимодействия — так формируется полноценная картина клиентского пути. Собранная информация помогает менеджерам лучше прорабатывать текущую базу, активнее её расширять и при необходимости адаптировать подходы к продажам.
При этом полностью подменить менеджера по продажам ИИ пока не способен. В сложных диалогах, где клиент детально интересуется продуктом или условиями предложения, технологии всё ещё уступают человеку. Практика показывает, что примерно в 95 % подобных случаев без участия живого специалиста не обойтись.
Есть продажи, которые могут совершаться полностью автоматизировано, но это чаще всего касается самых простых продуктов в сфере B2C. Технически сложные продукты пока еще должен продавать менеджер. В целом в большинстве сегментов ИИ способен удовлетворить только первый, поверхностный интерес клиента, а дальше подключается менеджер, который и доводит процесс до продажи.
Чат-бот может точно подобрать жилье по заданным параметрам, но продавать его все же будет менеджер. Робот никак не сможет отработать возражение клиента, правильно реагировать на эмоциональные всплески, найти индивидуальный подход и правильную интонацию.
Главные показатели при оценке автоматизации в отделах клиентской поддержки и продаж — уровень удовлетворенности клиентов и конверсия диалогов в продажи. Также можно выделить следующие показатели для оценки эффективности ИИ-внедрения:
Если по этим показателям есть прирост, ИИ позитивно влияет на динамику роста лидов и их качество — эффективность автоматизации становится очевидной. Регулярный анализ качества коммуникации с клиентами с помощью сервисов речевой аналитики помогает компании вовремя увидеть проблемы и скорректировать работу менеджеров.
В ближайшие пять лет автоматизация отделов поддержки и продаж будет увеличиваться, так как компании видят в этом возможности для экономии ресурсов и в первую очередь — для сокращения объемов рутинной работы, которое конвертируется в повышение продаж и улучшение сервиса. Однако говорить о том, что потребность в сотрудниках колл-центров и менеджерах по продажам сократится, не приходится.
Дело и в том, что пока ИИ-ассистентам невозможно полностью передать коммуникации, даже разработав сотни скриптов. Также в перспективе стоимость самых передовых и эффективных ИИ-решений будет расти, как и услуг центров обработки данных. На этот счет есть разные прогнозы: так, по расчетам Gartner, к 2030 году компаниям будет дешевле работать с полностью укомплектованным штатом операторов, чем использовать нейросети.
Однако роль AI-ассистентов как помощников операторов и менеджеров будет также усиливаться. Объемы информации, которой необходимо оперировать при коммуникациях, увеличиваются, и в ней трудно быстро ориентироваться. Поиск и систематизация данных, анализ и прогнозы — все это сферы, в которых ИИ работоспособен и оказывает неоценимую поддержку человеку. Поэтому в ближайшие пять лет в контакт-центрах и отделах продаж, скорее всего, будет преобладать именно гибридная модель «человек плюс ИИ». По крайней мере, сегодня она показывает максимальную эффективность.
Оригинал статьи читайте здесь.
