Голосовые и чат-боты. Технологии, направления развития, лучшие практики, комментарии экспертов ИТ-рынка

ICT-Online.ru: Какими особенностями должны обладать сегодня голосовые и чат-боты, чтобы успешно конкурировать, быть интересными заказчикам?

Директор департамента контакт-центров и роботизированных систем Naumen Сергей Попов: В условиях трансформации клиентского сервиса в систему управления клиентским опытом голосовые и чат‑боты должны эволюционировать из вспомогательных инструментов в самостоятельных ИИ-агентов. При обращении клиента ИИ-агент должен знать всю историю взаимодействия с клиентом, точно понимать суть запроса, персонализировать коммуникацию и решать вопрос с минимальными усилиями со стороны клиента.

Директор департамента контакт-центров и роботизированных систем Naumen Сергей Попов
Фото: Naumen

Также помимо высокого качества обслуживания ИИ-агенты должны приносить бизнесу измеримый экономический эффект: снижать операционные расходы и стоимость минуты разговора, повысить производительность контакт-центра.

При реализации проектов для наших клиентов мы всегда фокусируемся на достижении максимальной бизнес-ценности — улучшение клиентского опыта и рост уровня автоматизации — и экономического эффекта от внедрения.

Директор департамента бизнес-решений и цифровой трансформации «Софтлайн Решения» (ГК Softline) Егор Ворогушин: Есть три группы ожиданий к голосовым и чат-ботам со стороны наших заказчиков:

• Соответствие рыночному стандарту функциональности: польза не в самом «диалоге» с ботом, а в результате этого диалога. Модель должна быть настроена так, чтобы понимать намерение пользователя и выдавать результат в контексте конкретной компании.
• Интеграция в ИТ-ландшафт: бот не должен стоять отдельно, а быть фактически LLM-слоем поверх существующих информационных систем. Необходимо подключение к CRM/ERP, отработанный RAG по базам знаний (как правило, это стек Atlassian, но часто и другие таск-трекеры и системы управления корпоративными знаниями).
• Соответствие «производственной дисциплине»: сильные SLA, валидация ответов, защита от промпт-инъекций, соответствие требованиям регулятора по ИБ, логирование и общая observability работы.

Директор департамента бизнес-решений и цифровой трансформации
«Софтлайн Решения» (ГК Softline) Егор Ворогушин
Фото: Softline

Суммируя: клиентам нужен не вау-эффект, а прогнозируемая экономия, безопасность и стабильное качество.

Руководитель практики Центра компетенций больших данных и искусственного интеллекта ЛАНИТ Владислав Балаев: Сегодня оба эти направления базируются на использовании больших языковых моделей (ChatGPT и аналоги). У технологии есть свои ограничения, например, галлюцинации, но с точки зрения развития она наиболее перспективная. Главное ее преимущество - гибкость. Чат-бот можно построить в течении нескольких минут без долгой технологической или методологической работы и протестировать. Однако с учетом ограничения нужно уметь работать, при необходимости перестраивать бизнес-процессы, регулировать качество за счет не только технологий, но и переработки материалов, лежащих в основе. Сейчас мы видим, что ключевые свойства решений с чат-ботами, которые интересны заказчику, - это гибкость и прозрачность. Именно они помогают легко протестировать решение, понять, что именно идет не так, и приложить усилия по доработке в правильном направлении. Для голосовых ассистентов важна скорость генерации. Пока немногие решения позволяют одновременно быстро и качественно синтезировать голос, но именно на синтез голоса, а не на запись, сейчас ориентируются производители таких решений.

Руководитель практики Центра компетенций больших данных
и искусственного интеллекта ЛАНИТ Владислав Балаев
Фото: ЛАНИТ

Директор департамента прикладных решений ЛАНИТ-ТЕРКОМ (входит в группу компаний ЛАНИТ) Дмитрий Медведев: Современные боты должны понимать естественный язык и контекст диалога, а также быстро интегрироваться с внутренними системами компании (CRM, базами знаний и т.д.). Также важна высокая точность ответов, безопасность данных и возможность масштабирования под разные каналы – мессенджеры, веб, голосовые интерфейсы и др. Кроме того, заказчики хотят, чтобы голосовые и чат-боты реально помогали бизнесу: например, брали на себя часть работы службы поддержки, способствовали росту продаж и упрощали взаимодействие клиентов с компанией.

Директор департамента прикладных решений ЛАНИТ-ТЕРКОМ
(входит в группу компаний ЛАНИТ) Дмитрий Медведев
Фото: ЛАНИТ

Евангелист ИИ-решений компании Artezio (входит в группу ЛАНИТ) Александр Николайчук: Рынок ботов прошёл интересную точку разворота. Ещё три-четыре года назад заказчика можно было впечатлить самим фактом наличия бота — он отвечает, он не спит, он масштабируется. Сегодня это никого не удивляет. ChatGPT и другие потребительские AI-продукты радикально переучили пользователей: люди теперь знают, как должен звучать хороший диалог с машиной, и корпоративные боты всё чаще проигрывают это сравнение.

Евангелист ИИ-решений компании Artezio (входит в группу ЛАНИТ) Александр Николайчук
Фото: ЛАНИТ

Поэтому первое, что мы говорим заказчикам: бот — это не продукт, это инфраструктура. Его ценность определяется не тем, насколько красиво он здоровается, а тем, насколько глубоко он встроен в реальные процессы компании. Бот, который умеет только отвечать на вопросы из FAQ, — это уже вчерашний день. Интересен тот, кто может проверить статус заказа, инициировать возврат, передать заявку в нужный отдел и при этом не потерять контекст разговора.

Второй момент, который сейчас критически важен, — это то, что я бы назвал устойчивостью к живому человеку. Пользователь всегда выходит за рамки сценария: перебивает, уточняет, меняет тему на середине фразы, пишет с ошибками. Старые боты на таких отклонениях ломались. Современное решение должно это выдерживать — удерживать логику разговора, понимать исправления, не заставлять человека повторять уже сказанное. Это базовое ожидание, которое сформировали большие языковые модели.

Для голосовых ботов есть отдельный нюанс, который многие недооценивают: в телефонном разговоре нет визуального канала, нет кнопок, нет времени на размышление. Пауза в полсекунды — это уже тревога у пользователя. Неестественная интонация — это раздражение. Голосовой бот работает в условиях, где ошибка стоит дорого, потому что человек просто кладёт трубку и больше не звонит.

Ну и последнее — управляемость. Заказчики устали от решений, которые работают как чёрный ящик. Им важно самим менять сценарии, видеть аналитику, понимать, почему бот ответил именно так. Это вопрос доверия к инструменту, и без него долгосрочных проектов не получается.

Ведущий архитектор решений компании «Интерпроком» Игорь Бреус: Чат-бот представляет собой «робота» на основе программного обеспечения, которое имитирует диалог с пользователем с помощью текстовых или голосовых сообщений. По сути, это виртуальный ассистент оператора. Он не заменяет специалиста, а берёт на себя рутинные задачи по ответу на часто задаваемые вопросы. Операторам остаются сложные кейсы, требующие глубокого профессионального анализа вопроса, понимания контекста ситуации и эмоциональной вовлеченности.

Ведущий архитектор решений компании «Интерпроком» Игорь Бреус
Фото: «Интерпроком»

Чат-бот, на мой взгляд, как пользователя, не должен стремиться заинтересовывать заказчика и конкурировать с оператором. Его главная задача — оперативно и эффективно помогать в решении вопроса. По сути, это виртуальные собеседники и ассистенты. Лежащие в их основе алгоритмы могут работать на базе жёстких правил или с использованием методов машинного обучения.

В числе ключевых особенностей чат-ботов, которые делают их реально полезными, я бы отметил глубокую проработку функционала и сценария диалога, понимание контекста, своевременное подключение оператора и аналитику эффективности.

Задачи, которые передаются чат-боту, должны быть хорошо проработаны на всех этапах: от списка этих задач и соблюдения регуляторных требований, включая защиту персональных данных, до алгоритма ведения диалога, принятия решений и выполнения действий в процессе общения.

Очень важна способность учитывать контекст и историю взаимодействия в рамках сессии, избегать повторных вопросов и зацикливания. При сложных запросах чат-бот должен уметь оперативно и без потери информации бесшовно передавать оператору контекст и детали диалога.

Обязательной составляющей является аналитика со встроенными метриками и обратной связью от пользователей для выявления точек срыва диалога и работы над улучшением сценария.

Бизнес-архитектор департамента «Банки и финансы» компании «Рексофт» Елена Голяева: Сегодня конкурентоспособный голосовой или чат-бот — это не скриптовый автоответчик, а полноценный AI-агент, встроенный в бизнес-процессы. В своих ответах в силу своего рабочего фокуса буду в большей степени апеллировать к примерам из финансовой отрасли. Бот должен понимать естественную речь, ее эмоциональный окрас, учитывать контекст и историю клиента, глубоко интегрироваться с ключевыми корпоративными системами: платформами управления клиентскими отношениями, единым профилем клиента и хранилищем клиентских данных, инструментами аналитики и скоринга, системами управления ценностью и жизненным циклом клиента, а также другими операционными и учетными решениями компании.

Бизнес-архитектор департамента «Банки и финансы» компании «Рексофт» Елена Голяева
Фото: «Рексофт»

Ключевое требование — это ориентация на измеримые бизнес-метрики: рост доли обращений, решенных с первого контакта, повышение лояльности клиентов, результативность кросс-продаж и апсейлов, увеличение доли результативных диалогов в рамках взыскания дебиторской задолженности и фактически выполненных обязательств, сокращение среднего срока возврата задолженности, а также снижение стоимости контакта и повышение уровня автоматизации первой линии.

Для заказчика важна не технология сама по себе, а экономический эффект. Речь идет о снижении повторных обращений, ускорении денежного потока, росте возвратов и оптимизации нагрузки на персонал. Поэтому зрелые решения оцениваются через влияние на финансовый результат, а не через количество автоматизированных сценариев.

В финансовом секторе дополнительно критичны встроенный комплаенс и управляемость: соблюдение требований законодательства, контроль частоты контактов, прозрачность логики решений и возможность аудита действий AI.

Рынок движется к гибридной модели, где AI-агенты обрабатывают стандартизированные сценарии, а сopilot-инструменты поддерживают операторов в обработке сложных кейсов. Именно сочетание автоматизации, аналитики и контроля делает такие решения стратегически значимыми для бизнеса.

Руководитель ИТ-департамента «ОБИТ» Кирилл Тимофеев: Сегодня рынок корпоративных чат- и голосовых ботов переживает этап взросления — во многом благодаря буму искусственного интеллекта: на рынке появляется все больше интеллектуальных ботов, и спрос на них со стороны бизнеса постоянно растет.

Руководитель ИТ-департамента «ОБИТ» Кирилл Тимофеев
Фото: «ОБИТ»

Чтобы чат-бот был интересен заказчику, он должен представлять из себя не просто канал общения с клиентом, а полноценный инструмент, который помогает оптимизировать ресурсы, автоматизировать процессы и при этом сохранить качество клиентского сервиса.

Важным преимуществом также является работа в омниканальной среде, когда клиент имеет возможность начать диалог в чате на сайте, продолжить его в мессенджере — и при этом не потерять контекст взаимодействия.

Технический директор компании Bercut Алексей Чистяков: Для эффективной работы голосовых ботов недостаточно только выбрать или настроить модель – необходимо обеспечить доступ к корпоративным данным и системам компании. В этом случае ответы бота будут опираться на документы (метод Retrieval Augmented Generation, или RAG), регламенты, базу знаний — с цитатами и источниками. По потребности конкретной компании, чат-бот может обращаться и к «живым» данным из CRM, баз данных, через API и прямо в момент запроса. Иначе бот остается общим советчиком без привязки к бизнесу заказчика.

Технический директор компании Bercut Алексей Чистяков
Фото: Bercut

В целом ценность голосовых помощников выше, когда ИИ доступен в контексте задачи. Например, чат-бот может быть настроен как ассистент под роль в продажах, службе поддержки, юриспруденции или HR, при необходимости учитывать контекст по сделке или клиенту и долгосрочно хранить в памяти диалоги. Это повышает релевантность и снижает количество уточняющих вопросов. Для удобства использования функций бота необходимо встраивать его в привычные каналы: вызов из портала, CRM, мессенджера или с любой страницы через виджет, а не только в виде отдельного окна чата.

ICT-Online.ru: Расскажите о лучших, по вашей оценке, практиках применения голосовых и чат-ботов.

Сергей Попов (Naumen): Работая над проектами, мы видим, что для бизнеса важен не только эффект от внедрения ИИ-помощника, но и сроки, в которые осуществляется его запуск.

Так, в банке из наших клиентов на подготовку и вывод в работу сценариев по оформлению кредитных каникул или работе Visa и Mastercard на Naumen Erudite потребовалось примерно 2 часа. На новых сценариях бот может принимать на себя до 70 % запросов, что значительно разгружает контакт-центр и позволяет клиентам не ждать ответа в очереди.

В банке из ТОП-20 запуск голосового помощника на входящей линии обусловлен необходимостью работы с растущим потоком обращений на фоне проводимой масштабной рекламной кампании и господдержки ипотечных программ. Создание бота-помощника на Naumen Erudite заняло три месяца и обеспечило высокий уровень сервиса — 80 % вызовов принимаются в течение 20 секунд, а также экономию 0,5-2 мин. времени оператора в каждом диалоге, что суммарно высвобождает около 80 часов в месяц.

Учитывая высокую конкуренцию за клиента на рынке, наш клиент из ecom запустил интеллектуального чат-бота на базе NLU- и LLM-технологий, который не только автоматизирует поддержку, но и улучшает опыт и впечатления клиента. Бот проявляет проактивность в обслуживании и автоматически выполняет действия, повышающие лояльность клиента. Например, если клиент использовал промокод в отменённом заказе, то бот автоматически возвращает его для повторного использования. Кроме того, набор «горячих» клавиш динамически формируется с учётом данных о клиенте: если у него есть действующий заказ, отображаются соответствующие опции для быстрого взаимодействия.

Егор Ворогушин («Софтлайн Решения»): Если автоматизируются понятные, формализованные, задокументированные процессы или операции – отлично работают стандартные правила формирования ИТ-бизнес-кейса: выбираем блок процессов для автоматизации (как правило, самый напряженный с точки зрения трудозатрат), определяем потенциальный эффект, минимизируем расходы на разработку и внедрение и используем классические проектные методологии (waterfall) для реализации.

Если процессы неформализованные, комплексные, плохо описанные – «в головах людей, а не на бумаге» – применяем продуктовый подход: максимально быстро тестируем гипотезы, работаем только с теми операциями и процессами, качество исполнения которых ботом можно явно оценить, и в целом выстраиваем «продуктовую AI-лабораторию».

Владислав Балаев (ЛАНИТ): По нашему опыту можно привести два примера:

1. Создание чат-бота и внедрение в работу службы поддержки за две недели для проекта федерального уровня. В этом случае существовала методологическая база, сформированная в рамках рабочего процесса. Она легко легла в основу чат-бота, удалось быстро протестировать качество, принять решение о внедрении. Такую скорость просто невозможно представить в эпоху сценарных чат-ботов или ботов на классическом машинном обучении.
    
2. Создание чат-бота для интегратора по поддержке продукта стороннего вендора. Этот проект интересен тем, что методологической базы как раз не было. Была документация по продукту на сайте вендора и переписка в рамках поддержки, накопленная за несколько лет. Но с помощью больших языковых моделей удалось структурировать информацию из переписки, выкачать документацию вендора и настроить чат-бот на этих данных. Этот пример демонстрирует возможности современных технологий не только в построении чат-ботов, но и в подготовке данных для них.

Дмитрий Медведев (ЛАНИТ-ТЕРКОМ): Одна из самых успешных практик – автоматизация первой линии поддержки: бот решает типовые вопросы, а сложные передает оператору с уже собранным контекстом. Хорошо работают боты в продажах и онбординге клиентов – они помогают выбрать продукт, оформить заявку или быстро получить персональные рекомендации. Также эффективны голосовые боты в колл-центрах для обработки массовых запросов, например, статуса заказа или записи на услуги.

Александр Николайчук (Artezio): Если говорить о практиках, которые действительно работают, я бы начал с простого наблюдения: лучшие внедрения — это всегда те, где бот решает одну конкретную боль, а не пытается заменить весь колл-центр сразу. Компании, которые приходят с запросом «сделайте нам универсального бота на все случаи жизни», почти всегда получают дорогой и неудобный инструмент. Те, кто говорит «у нас 40 % звонков — это вопрос о статусе доставки, давайте закроем именно это», — получают результат уже через два месяца.

Один из показательных примеров, который мы наблюдаем на рынке, — это применение голосовых ботов в банковском секторе для обработки входящих обращений. Там очень высокая нагрузка, очень типизированные сценарии — блокировка карты, баланс, ближайший банкомат. Голосовой бот здесь экономит не просто деньги — он убирает очередь, которая раньше раздражала клиентов в часы пик. Это тот случай, когда автоматизация напрямую улучшает клиентский опыт, а не просто снижает издержки.

Другая сильная история — чат-боты в HR и внутренних сервисах. Сотрудники крупных компаний часто не знают, к кому обратиться с простым вопросом: как оформить отпуск, где найти шаблон договора, когда ближайшая аттестация. Это не требует живого специалиста, но съедает огромное количество времени у HR-отдела. Бот, встроенный в корпоративный мессенджер, закрывает этот поток мгновенно — и, что важно, сотрудники принимают его охотнее, чем звонок на горячую линию или специальный сайт.

Ещё одна практика, которую я считаю недооценённой — это использование ботов не для замены оператора, а для его подготовки. Бот собирает контекст до того, как человек берёт трубку: кто звонит, с какой проблемой, какова история обращений. Оператор уже в первую секунду разговора знает, с кем имеет дело. Это гибридная модель, и она, на мой взгляд, сейчас даёт лучшее сочетание эффективности и качества обслуживания.

Игорь Бреус («Интерпроком»): Спектр использования чат-ботов постоянно расширяется: от выполнения достаточно простых действий, таких как информирование и односложные ответы на типовые запросы, до диалогов со сложной конструкцией и высоким уровнем персонализации с использованием технологий искусственного интеллекта. Упрощая взаимодействие с пользователями, они помогают экономить время специалистов и повышать их эффективность и производительность. Чат-боты могут решать множество полезных задач и применяются в самых разных сферах, например, при обращениях граждан к государственным сервисам, обслуживании клиентов в банках и телеком-компаниях, в электронной коммерции, туристической отрасли, медицине и др.

Приведу примеры из личного опыта, где чат-боты интегрированы в рабочие процессы таким образом, чтобы, с одной стороны, максимально эффективно помочь клиенту, а с другой – разумно разгрузить оператора.

В повседневной жизни даже дети сегодня умеют пользоваться голосовыми помощниками, такими как Алиса и Маруся. Они сочетают в себе чат-бота и голосового помощника с распознаванием голоса. Могут находить музыку, рассказывать новости, планировать маршрут и даже распознавать эмоциональное состояние, чтобы поднять настроение, когда грустно.

Приятно удивил меня сервис одной из клиник здоровья. Под каждый вопрос создан хорошо продуманный алгоритм, который приводит к желаемому результату: от ознакомления с расписанием приема конкретного врача и возможности подбора удобных даты и времени, включая перенос или отмену визита, до оповещения при освобождении более удобного времени приема, вызова врача на дом и др.

Являясь клиентом нескольких банков, хочу отметить ответственное отношение к чат-ботам и высокую ориентированность на лояльность клиентов. По моим оценкам, чат-боты в личном кабинете банков обрабатывают порядка 60-70 % моих стандартных запросов без передачи оператору. При этом, если мой вопрос выходит за рамки «компетенции» чат-бота, он с извинениями предлагает подключить оператора к решению вопроса. У банков нет цели избавиться от назойливого клиента с помощью чат-бота — они хотят сделать сервис более удобным и комфортным для клиента.

А вот другой, но уже мой негативный клиентский опыт взаимодействия с одним из сервисов, ориентированных на конечного пользователя. Не буду останавливаться на том, каким хитрым способом этот сервис получил данные моей кредитной карты, сам я точно эти данные не предоставлял. Скажу только, что обнаружил ежемесячные автоматические списания с моей карты в размере 200 рублей. Сумма не очень большая, но и сервис мне этот был не нужен, поскольку я уже использую другой аналогичный. На веб-сайте чат-бот настойчиво предлагал мне зайти в личный кабинет и отключить сервис. Но личного кабинета у меня не было, о чем чат-бот радостно мне сообщил и отправил для решения проблемы… снова в личный кабинет. Первый круг замкнулся. Я пошел на второй круг — нашел на сайте ссылку на техническую поддержку, перешел по ней, и меня радостно встретил тот же чат-бот. Рядом размещался пояснительный текст о том, что для удобства пользователей теперь внедрен ИИ, он решит все проблемы, и дальнейшее общение со специалистом не предполагается. Третий круг — оказалось, что я не одинок и эта проблема активно обсуждается в Интернете. Решение есть, но для этого надо довериться и ввести персональные данные.

Неудачно настроенный чат-бот не только не упрощает взаимодействие с клиентом, но и может вызвать раздражение и испортить впечатление от сервиса. Аналогичная реакция возникает и при затянувшемся общении без результата, когда человеку не удаётся получить нужную информацию при отсутствии возможности перехода к оператору.

Повторюсь, что ключевой принцип успеха — не замена человека, а помощь ему и передача виртуальному помощнику рутинных повторяющихся вопросов и операций.

Елена Голяева («Рексофт»): Наиболее зрелые практики сегодня связаны не с точечным внедрением бота, а с построением гибридного контакт-центра, где AI и человек работают как единая система. Голосовые и чат-агенты берут на себя первую линию и типовые сценарии: консультации, статусные запросы, изменения параметров услуг, напоминания о платежах. При глубокой интеграции с внутренними системами это позволяет автоматически закрывать значительную долю обращений с первого контакта, снижать нагрузку на операторов и управляемо сокращать стоимость обслуживания.

В более сложных процессах, таких как сбор просроченной задолженности или финансовый онбординг, наилучшие результаты показывает модель целеориентированного диалога. Бот не просто отвечает на вопросы, а ведет клиента к конкретному результату - оплате, фиксации договоренности, завершению этапа подключения услуги и пр. Ключевым фактором успеха становится аналитика: сегментация клиентов, адаптация тональности коммуникации, тестирование сценариев и постоянное улучшение на основе данных разговоров. Это уже не автоматизация скрипта, а управляемый инструмент роста конверсии и возвратов.

Отдельный эффект дает внедрение сopilot-инструментов для операторов. Ассистент в режиме реального времени помогает формулировать ответы, извлекает релевантную информацию, фиксирует итоги диалога и снижает объем ручной работы после звонка. В результате сокращается время обработки обращения, растет доля решений с первого контакта и повышается качество сервиса. Лучшие кейсы показывают, что максимальный результат достигается не за счет полной замены людей, а за счет перестройки процессов вокруг данных, аналитики и интеллектуальной поддержки сотрудников.

Кирилл Тимофеев («ОБИТ»): Наиболее эффективные кейсы вязаны с автоматизацией клиентского сервиса и внутренних бизнес-процессов.

Один из свежих примеров из нашей практики: к нам обратился клиент с задачей снизить нагрузку на HR-специалистов, ускорить получение информации сотрудниками, предоставить доступ к внутреннему HelpDesk для сотрудника через мессенджер. Мы разработали HR-бота на базе ИИ, который позволяет сотрудникам быстро узнать информацию по отпуску, оформить заявку на отпуск, получить информацию по внутренним процессам и сервисам, передать заявку в техническую поддержку. В результате на 50 % снизилась нагрузка на команду, которая занимается онбордингом, а новые сотрудники получают 100 % актуальную информацию через мессенджер.

В коммерческих подразделениях боты применяются для поддержки продаж. В прошлом году мы разработали ИИ-помощника в формате чат-бота, который позволяет менеджерам по продажам оперативно собирать информацию о клиентах из внутренних и внешних источников, включая CRM, учетные системы и публичные справочники. Этот ИИ-помощник позволяет: проверять текущих клиентов и искать потенциальных; получать актуальные финансовые показатели и ключевую информацию о компании; формировать персонализированные предложения на основе новостей и упоминаний в СМИ.

Но важно отметить, что отдачу от внедрения интеллектуальных чат-ботов можно ощутить только тогда, когда бот встроен в реальные бизнес-процессы компании и активно используется сотрудниками.

Алексей Чистяков (Bercut): Опираясь на текущие кейсы Bercut, выделяем ряд лучших практик применения голосовых и чат-ботов.

К их числу относится встраивание в бота функции поиска по базе знаний, то есть по корпоративным регламентам или техдокументации с цитатами в ответах. А также по отраслям и метрикам, таким как сокращение времени до ответа на десятки процентов и доступ к информации за минуты вместо часов или дней.

Другой популярный сценарий – это чат-бот в роли ассистента сотрудника с доступом к «живым» данным: RAG по документам, вызов CRM, баз данных и API в реальном времени, а также подсказки по сделкам, клиентам или заказам.

Часто в нашей практике клиенты используют голосового помощника как единого агента для базы знаний и предоставления оперативных данных. Они встраивают его в портал или CRM, например, банки следуют такому сценарию в части создания технических заданий и КП, а также в задачах урегулирования споров. Чаты помогают оператору отвечать по базе данных и контексту диалога — за счет этого время ответа может снизиться на 80 %, и доля решенных диалогов значительно вырастет.

С помощью голосовых ботов можно обрабатывать входящие обращения: классифицировать их, извлекать сущности, маршрутизировать, составлять первичный ответ или эскалировать. В госсекторе таким образом обрабатывают обращения граждан, а в службах поддержки и страховании – запросы клиентов. Как показывает практика, такой подход позволяет увеличить долю обращений без участия оператора и сократить время обработки входящих запросов.

Различные контакт-центры в телекоме, банках и ритейле повышают качество коммуникаций за счет голосовых и чат-ботов. ИИ-помощники делают подсказки операторам по базе знаний и контексту, оценивают диалоги и составляют скрипты в нужном тоне.

Чат-ботов уместно использовать и в целях генерации контента и мерчендайзинга. Они могут справиться с задачами описания товаров, карточек для маркетплейсов, формировать контент-планы, и, в среднем, вдвое ускорить эти привычные процессы в компании. Такие результаты подтверждают кейсы в ритейле, СберТехе и Ozon.

В сельском хозяйстве эти решения позволяют осуществлять голосовое управление в полевых условиях. Мы в Bercut разрабатываем AI Data Fabric — инструмент для интеграции LLM-моделей в корпоративную ИT-инфраструктуру. Одна из функций решения — Realtime Voice API, или голос с низкой задержкой. Этот инструментарий предназначен для контакт-центров, полевых сотрудников и виртуального менеджера по телефону. В перспективе планируем реализовать возможность создания кастомного голоса бренда и функцию речевой аналитики.

ICT-Online.ru: В каких направлениях, на ваш взгляд, пойдет дальнейшее развитие голосовых и чат-ботов?

Сергей Попов (Naumen): Дальнейшее развитие голосовых и чат-ботов будет связано с ростом количества и сложности задач, которые они самостоятельно смогут решать. Так ИИ-агенты будут не только реагировать на обращения, но и предвосхищать потребности клиента и проактивно предлагать решения вопроса. Одновременно будет усиливаться их влияние на клиентский опыт и LTV – за счёт роста доверия клиентов к ИИ-агентам и повышения ценности каждого контакта, в котором ИИ-агент становится быстрым, удобным и эффективным способом решения задач.

Бизнес постепенно перейдёт к мультиагентной модели обслуживания, где к диалогу с клиентом будут подключаться профильные ИИ-агенты, специализирующиеся на конкретных направлениях и задачах. Это позволит повышать точность решений, скорость обработки запросов и глубину экспертизы.

Также продолжит усиливаться омниканальность: пользователь сможет начать диалог в чате мобильного приложения и продолжить его в офлайн-точке компании без потери контекста и истории взаимодействия, получая единый и бесшовный клиентский опыт.

Егор Ворогушин («Софтлайн Решения»): Дальнейшее развитие голосовых и чат-ботов будет идти в сторону перехода от «болталок» к агентам: они будут не просто отвечать, а выполнять цепочки действий – оформлять заявки, менять содержание документов, запускать согласования – с проверками, разграничением прав доступа и полноценным аудит-трейлом.

Параллельно усилится мультимодальность, омниканальность и работа с контекстом: голос, чат, документы и экран будут объединены в единую логику взаимодействия. Бот сможет понимать, что находится перед ним – скрин, PDF или форма, – и помогать пройти процесс целиком, а не просто выдавать справочную информацию.

Владислав Балаев (ЛАНИТ): Развитие будет идти в сторону использования генеративных моделей. Это направление развивается динамичнее всего, мы все больше и больше учимся с ними работать. Несмотря на то, что каждые две недели выходит новая модель и качество растет, в первую очередь развитие будет идти именно за счет адаптации людей и бизнес-процессов к этим технологиям. Продукты, позволяющие строить такие решения, будут концентрироваться на тестировании, прозрачности, безопасности и выявлении сценариев нецелевого использования.

Дмитрий Медведев (ЛАНИТ-ТЕРКОМ): Основной тренд – развитие ассистентов на базе LLM-моделей и генеративного ИИ, которые лучше понимают контекст, могут вести сложные диалоги и помогать решать реальные задачи, а не просто отвечать по заранее заданным сценариям. Второе направление – глубокая интеграция ботов с бизнес-процессами и корпоративными системами, когда они становятся фактической точкой входа для выполнения действий: от получения аналитики до запуска операций в системах компании. Также будет расти роль мультимодальных интерфейсов, где текст, голос и данные из разных источников объединяются в единый пользовательский опыт для дальнейшей обработки и решения задач.

Александр Николайчук (Artezio): Я бы выделил несколько направлений, которые мне кажутся не просто трендами, а реальными точками роста на ближайшие годы.

Первое — это переход от реактивных ботов к проактивным. Сегодня почти все боты работают по одной логике: пользователь написал — бот ответил. Но следующий шаг — это бот, который сам инициирует коммуникацию в нужный момент. Напоминает о просроченной задаче, предупреждает о проблеме до того, как она стала инцидентом, предлагает решение, не дожидаясь вопроса. Это принципиально другая модель отношений между системой и пользователем.

Второе направление — это то, что индустрия начинает называть агентными системами. Бот перестаёт быть просто интерфейсом и становится самостоятельным агентом, который может планировать цепочку действий, использовать внешние инструменты и доводить задачу до конца без участия человека. Это уже не «ответить на вопрос», это «решить проблему». Разница огромная — и технически, и с точки зрения ответственности, которую бизнес готов делегировать машине.

Третье — персонализация на уровне, который раньше был невозможен. Бот будет знать не просто имя пользователя, но и его поведенческий профиль, историю решений, предпочтительный стиль коммуникации. Разговор с таким ботом будет ощущаться иначе — не как взаимодействие с системой, а как работа с хорошо осведомлённым ассистентом.

И наконец — мультимодальность. Голос, текст, изображение, документ в одном диалоге без переключения между каналами. Пользователь диктует, прикладывает скриншот, получает ответ голосом — всё в рамках одного взаимодействия. Технически это уже возможно, вопрос в том, как быстро бизнес научится это применять осмысленно, а не ради демонстрации возможностей.

Если говорить честно, главный вопрос ближайших лет — не технологический, а про доверие. Насколько быстро компании и их клиенты будут готовы передавать ботам всё более сложные и ответственные решения. Технологии уже опережают готовность людей им доверять — и вот это, пожалуй, самый интересный вызов.

Игорь Бреус («Интерпроком»): Голосовые и чат-боты перестают быть «вишенкой на торте» и становятся востребованным элементом цифровизации, когда синергия ИИ-технологий и знаний в прикладной области даёт максимальный эффект. На мой взгляд, будущее за теми виртуальными помощниками, которые не просто общаются с пользователями, а закрывают сквозные процессы — от заявки до подтверждения выполнения.

В числе направлений развития чат-ботов я бы отметил высокую степень персонализации через ИИ и распознавание эмоционального состояния по голосу или тексту с адаптацией стратегии диалога, а также эволюционное развитие от собеседника, ассистента и помощника к «цифровому сотруднику», пусть и уровня джуниор, который может планировать и выполнять последовательность действий для достижения поставленной цели. Например, в ответ на запрос «организуй командировку согласно приказу» он подберет билеты, гостиницу, трансфер на необходимые даты, предоставит информацию для подтверждения и забронирует.

Еще одним важным аспектом должна стать более глубокая проработка вопросов этики ИИ и прозрачности: обязательное информирование об общении с ботом, жесткий контроль над использованием данных, обоснование выдаваемого решения и источник информации.

И, конечно, расширение интеграционных возможностей, в частности, с пространственными интерфейсами AR/VR, выстраивание взаимодействия различных специализированных ботов для решения комплексных запросов клиента в едином диалоге.

Взаимодействие с цифровыми ассистентами будет становится все более естественным и приближенным к реальному общению.

Елена Голяева («Рексофт»): Развитие пойдет в сторону перехода от сценарных ботов к полноценным агентным системам. AI будет не просто отвечать на вопросы, а самостоятельно планировать действия, обращаться к внутренним системам, выполнять операции и доводить диалог до конкретного бизнес-результата. Голос и чат станут естественным интерфейсом к сложной ИТ-архитектуре компании, а не отдельным каналом поддержки.

Второе направление — это глубокая персонализация на основе данных. Ассистенты будут учитывать поведение клиента, его историю, ценность для бизнеса и контекст обращения в реальном времени. Это приведет к более точным рекомендациям, росту конверсии и снижению числа конфликтных ситуаций. Параллельно усилится встроенный контроль: комплаенс, объяснимость решений и прозрачность логики работы моделей станут обязательным стандартом, особенно в финансовом секторе.

Рынок движется к гибридной архитектуре, где AI-агенты, операторы и аналитические системы работают как единая управляемая среда. Основной фокус сместится с сокращения штата на повышение эффективности и качества клиентского опыта. Те компании, которые выстроят непрерывный цикл улучшений на основе данных и интегрируют AI в core-процессы, получат существенное стратегическое преимущество.

Кирилл Тимофеев («ОБИТ»): В перспективе, на мой взгляд, будут развиваться ИИ-ассистенты агентного типа, когда агенты, заточенные под разные роли, самостоятельно планируют и реализуют последовательность действий для достижения цели пользователя. Существенное внимание будет уделяться персонализации. Используя историю взаимодействий и данные из внутренних систем, ассистенты смогут адаптировать стиль общения и предлагаемые решения под конкретного пользователя или клиента.

В корпоративном плане боты могут в будущем выполнять роль «единого окна», через которое сотрудник сможет получать информацию, инициировать процессы или управлять коммуникацией без необходимости работы напрямую с множеством разрозненных систем.

Алексей Чистяков (Bercut): Ключевой вектор развития голосовых помощников и чат-ботов — роль агентов, которые знают, умеют и помнят то же, что обычный сотрудник или пользователь. Для этого критично «кормить» решение данными пользователя и компании: документами, информацией из CRM, регламентами, историями диалогов, — и выстроить оптимальный путь интеграции, то есть как эти данные попадают к агенту. Это должен быть единый интеграционный слой поверх разрозненных систем. Чем полнее и безопаснее интеграция, тем ближе агент к пониманию и знаниям на уровне сотрудника. Без интеграции агент остается «слепым» советчиком, с ней — становится полноценным помощником в контексте задачи.

Уже сегодня боты не только генерируют текст, но и делают запросы в момент диалога к базам данных, CRM, документам, внешним сервисам. Чтобы агент помнил то, что помнит сотрудник, будет совершенствоваться персонализация без повторного ввода контекста по сделке или клиенту, а также долгосрочная память по слоям: чат, пользователь, роль, домен, компания.

Также уверены, что будет востребована функция голоса с низкой задержкой Realtime Voice, которую, как сказал выше, мы реализуем на платформе Bercut AI Data Fabric. ИИ должен быть в контексте задачи, а не являться отдельным приложением, поэтому боты будут встраиваться в любые интерфейсы и становиться «невидимыми».

В результате эволюции голосовых помощников и по мере опыта их использования будут появляться готовые отраслевые решения и шаблоны: развертывание типовых сценариев, таких как поиск по базе знаний, ассистент сотрудника, обработка обращений, контакт-центр. Использование шаблонов сократит процессы разработки с нескольких месяцев до считанных дней. Первыми такие сценарии будут внедрять в госсекторе, ритейле, промышленности и ТЭК.

ICT-Online.ru: Большое спасибо всем за беседу!