Еще несколько лет назад AI в контакт-центрах применялся точечно: распознавал речь, классифицировал обращения, искал слова в записях и отвечал в чат-боте. Каждый инструмент автоматизировал свой небольшой участок. В 2026 году AI уже работает с контекстом, базой знаний и системами заказчика и стал частью повседневной работы, а не отдельным технологическим дополнением.
В статье разберем, где AI уже приносит практическую пользу аутсорсинговому контакт-центру, какие задачи берет на себя и что это меняет для подрядчика и заказчика.
Как AI используется в современном АКЦ
Искусственный интеллект используют для разных задач — от помощи оператору до самостоятельной обработки запроса. Основные решения такие:
- Голосовой AI-агент — самостоятельно ведет разговор с клиентом;
- Текстовый AI-агент — работает в чатах и мессенджерах;
- AI-ассистент оператора — помогает находить информацию и выполнять рутинные действия;
- AI для контроля качества — анализирует разговоры и переписку;
- AI для back office (внутренних операционных процессов) — помогает обрабатывать данные и документы;
- Agentic AI (агентный AI) — не только отвечает на запрос, но и может сам выполнить несколько связанных действий. Например, найти клиента в CRM, проверить заказ и создать заявку.
Здесь важно различать понятия: AI-ассистент работает вместе с сотрудником, а AI-агент выполняет часть бизнес-процесса самостоятельно. В одном проекте они могут работать вместе и дополнять друг друга.
Как AI-ассистент помогает оператору
Работа оператора — не только разговор. Нужно найти инструкцию, проверить данные в нескольких системах, заполнить карточку, зафиксировать результат разговора. AI-ассистент сокращает часть этой рутины. Например, он ищет информацию в базе знаний, предлагает ответ, подсказывает следующее действие, находит нужный регламент и автоматически готовит краткое резюме разговора.
Часть данных можно передавать в CRM без ручного заполнения. AI работает здесь по принципу речевой аналитики: распознает содержание разговора и выделяет нужную информацию. После этого система автоматически вносит эти данные в соответствующие поля CRM.
Больше информации о нейронных STT и TTS в отдельной статье.
Оператор быстрее получает данные и меньше времени тратит на заполнение формы. АКЦ получает более производительную команду, а заказчик — возможность обрабатывать больший поток обращений без увеличения штата.
Голосовые AI-агенты
Голосовой AI-агент отличается от классического голосового робота тем, что не ограничивается жестким сценарием. Он понимает естественную речь, учитывает контекст разговора и может получать данные из информационных систем.
Например: Клиент звонит узнать, где находится его заказ. AI-агент может провести идентификацию, найти заказ в CRM, проверить статус и сообщить актуальную информацию. Если нужно, он создаст заявку, запишет на услугу или выполнит другое разрешенное действие.
При настройке AI-агента заранее прописывают, в каких случаях он должен подключить оператора. Тогда разговор передается вместе с историей и собранными данными, чтобы не начинать общение с нуля.
Современные голосовые AI-агенты работают с базами знаний в реальном времени и помогают решать более сложные вопросы. Для АКЦ это расширяет границы автоматизации: системе можно передать уже не один стандартный ответ, а отдельный участок бизнес-процесса.
Текстовые AI-агенты
Текстовый AI-агент не уступает голосовому, но решает задачи в другом формате. Его главное преимущество — возможность одновременно вести несколько диалогов и работать с информацией, которую удобнее передавать письменно. Клиент может отправить номер заказа, адрес, ссылку или документ, а вся история общения сразу сохраняется в переписке.
В проектах с большим потоком сообщений такой формат упрощает работу: текстовый канал легче масштабировать, а оператор при подключении получает всю историю диалога.
Что AI меняет в работе АКЦ
AI затрагивает не только клиентский сервис, но и внутренние процессы: распределение нагрузки, контроль качества и структуру команды.
Производительность и масштабирование
Для аутсорсинга вопрос масштаба особенно важен. Подрядчик одновременно ведет несколько проектов, работает с разной нагрузкой и должен быстро реагировать на сезонные пики.
Голосовые и текстовые AI-агенты могут брать на себя часть типовых обращений во время резкого роста нагрузки. Это дает запас по мощности без увеличения числа сотрудников.
AI-ассистент помогает выровнять качество обслуживания. Он дает операторам одинаковые подсказки, использует единую базу знаний и напоминает о необходимых шагах. Это важно на крупных проектах, где один и тот же процесс одновременно ведут десятки сотрудников.
Как меняется контроль качества
Традиционный контроль качества часто строится на выборочной проверке разговоров. Специалисты прослушивают часть звонков и оценивают их по установленным критериям.
AI позволяет анализировать значительно больший объем коммуникаций. Система находит нарушения регламентов, пропущенную обязательную информацию, нежелательные формулировки, признаки конфликта и причины недовольства клиентов.
Заказчик видит не только итоговые KPI, но и что именно на них влияет: повторные ошибки, проблемные заявки, нарушения регламентов или рост конфликтных ситуаций.
NEW! В Oki-Toki этот подход уже тестируется на практике: AI-агент для ОКК в закрытой бете проверяет диалоги по заданному чек-листу и собирает результаты. Это позволяет сократить объем ручной проверки и получить более полную картину качества работы линии. Для участия в тестировании можно оставить заявку или создать тикет.
Новые роли и компетенции в АКЦ
Вместе с AI в контакт-центре появляется и новая работа. Такие системы нужно настраивать, подключать к данным, обновлять и постоянно проверять.
Поэтому в командах появляются новые роли: специалисты по настройке AI, менеджеры баз знаний, эксперты по интеграциям и автоматизации, специалисты по AI-контролю качества и аналитики.
АКЦ становится не только центром управления операторами. Подрядчику приходится одновременно развивать человеческую команду и технологическую часть проекта.
Что AI дает заказчику
Для заказчика ценность определяется не количеством AI-инструментов у подрядчика, а тем, что меняется в работе линии.
Практическая ценность AI-аутсорсинга
Наиболее заметный эффект — скорость и возможность справляться с большим потоком обращений. Типовые запросы можно обслуживать круглосуточно, а в периоды пиков часть нагрузки передавать AI.
Другие преимущества связаны с операционной эффективностью:
- сокращение времени обработки;
- более стабильное соблюдение стандартов;
- снижение объема повторяющейся ручной работы;
- больше данных о проблемах на линии;
- возможность масштабировать проект без пропорционального роста команды.
При этом сам факт внедрения AI еще не гарантирует экономию. Если технология используется там, где процесс плохо подготовлен или требует постоянного вмешательства сотрудников, ожидаемого эффекта может не быть.
Заказчику важно понимать, какую задачу решает AI и как после внедрения изменились показатели проекта. Если AI просто отвечает красивыми фразами, но не закрывает задачу клиента, это дорогая игрушка, а не рабочий инструмент.
Где использование AI наиболее оправданно
AI эффективнее в понятных и повторяемых процессах — задачи с большим количеством однотипных обращений, четкими правилами и доступом к структурированным данным.
Если процесс содержит много исключений, база знаний неактуальна или ошибка может иметь серьезные последствия, внедрение становится сложнее и требует большего контроля.
Задача подрядчика здесь не в том, чтобы автоматизировать как можно больше. Важно определить участки, где технология дает измеримый результат.
Искусственный интеллект изменил не только отдельные операции, но и сам подход к развитию АКЦ. Рост контакт-центра теперь зависит не только от расширения команды, но и от того, насколько эффективно подрядчик использует автоматизацию, данные, базы знаний и интеграции. Технологическая инфраструктура становится таким же важным ресурсом АКЦ, как и команда.
Больше об AI для колл-центров читайте в других статьях:
