Оператор, который за секунды отвечает на 80% вопросов клиентов, – уже не будущее, а реальность. Компании внедряют AI-агентов, которые быстро анализируют внутренние данные и находят нужную информацию. Узнайте больше о механике работы AI-агентов, их отличии от чат-ботов и пользе для бизнеса.
Как устроен AI-агент
AI-агент – это система для бизнеса, построенная на LLM-модели. LLM или большие языковые модели – разновидность искусственного интеллекта, которая способна «понять», обработать и генерировать человеческую речь. Ключевая функция AI-агентов – понимать запросы клиентов и давать корректные ответы без участия человека.
Чаще всего AI-агенты построены на модели RAG (Retrieval-Augmented Generation). Вместо длительного и сложного обучения искусственного интеллекта на данных о вашей компании модель RAG использует такой алгоритм:
Система делится на две части: поисковик и генератор ответа. Когда пользователь задает вопрос (например, в каком филиале клиники принимает доктор Алиса Пирогова), AI-агент делает следующее:
- Ищет релевантную информацию в базе документов компании
- С помощью LLM преобразует найденную информацию в подходящий ответ
- Отправляет ответ пользователю или, если это необходимо, задает уточняющие вопросы
- Помогает пользователю выполнить целевое действие, например, записаться на прием к доктору Алисе Пироговой
Примечательно, что все это происходит без вмешательства человека. Чтобы запустить AI-агента в работу достаточно одной недели, за которую вы настроите его и протестируете в безопасной среде.
Особенности AI-агента
AI-агент способен забрать на себя все вопросы клиентов для первой линии поддержки вашего бизнеса. Рассмотрим его основные преимущества для такой задачи.
Высокая эффективность. AI-агенты могут одновременно общаться более чем с 1000 клиентов без снижения продуктивности. Благодаря этому сокращается время ожидания ответа и повышается количество обработанных запросов.
Удовлетворенность клиентов. При формировании ответа AI-агент может использовать данные о клиенте и его предыдущем взаимодействии с компанией. Таким образом получается более точный и персонализированный ответ.
Доступность 24/7. AI-агент справляется как минимум с 80% обращений без помощи оператора. Благодаря этому бизнес не теряет потенциальных клиентов ночью, в выходные и праздничные дни.
Масштабируемость. Если обороты бизнеса растут, AI-агент быстро адаптируется под увеличенные объемы обращений. При этом не нужно тратить дополнительное время на поиск нового сотрудника, его обучение и раскачку.
Обучаемость. AI-агент эволюционирует благодаря непрерывному развитию LLM. Ответы виртуального помощника с течением времени будут становиться более точными.
AI-агент vs классический чат-бот
Часто компании используют чат-ботов с заранее прописанным сценарием, чтобы ускорить обработку обращений клиентов. Такое решение действительно помогает оптимизировать процесс продаж: чат-боты способны мгновенно отвечать на самые популярные вопросы и постоянно быть на связи. В отличие от классического бота, AI-агент не требует долгой настройки сценариев и точечного дизайна диалогов. Он обучается на реальных данных и адаптируется к запросам пользователей, что экономит время и снижает затраты на внедрение. В таблице собрали сравнение ключевых параметров AI-агента и классического чат-бота.
| Критерий | AI-агент | Классический чат-бот |
|---|---|---|
| Способность к обучению | Динамичен и постоянно обучается, используя передовые большие языковые модели и машинное обучение | Статичен, работает по заранее прописанным скриптам и логике |
| Понимание контекста | Понимает смысл вопросов, даже если они заданы неточно и с ошибками | Требует точного соответствия запросов скриптам, иначе сценарий не будет работать |
| Гибкость | Адаптирован к различным сценариям | Ограничен заданными алгоритмами |
| Интеграции | Может объединяться с системами аналитики и рекомендаций, CRM и ERP системами, внешними базами данных, выходить в интернет | Ограничен базовой интеграцией и логикой, поэтому нет гибкости в использовании данных из других источников или адаптации к сложным запросам |
| Работа с контентом | Обрабатывает текст, изображения, голос, видео и документы | Ограничивается текстовыми сообщениями |
| Время настройки | Можно настроить за 5-10 минут, в зависимости от сложности кейса | Требует от 30 минут до нескольких часов для настройки скриптов и логики |
Применение AI-агентов в бизнесе
AI-агент будет полезен, когда первая линия поддержки бизнеса перегружена входящими запросами. Если обращений слишком много и операторы не успевают на них ответить, компания теряет клиентов. Также AI-агент помогает с автоматизацией рутинных задач. Подобрали несколько примеров, как бизнес может внедрить в свои процессы AI-агента.
Кондитерская принимает заказы через AI-агента в мессенджерах. Бот уточняет запрос, согласовывает время доставки, предлагает дополнительные товары и экономит время персонала.
Студия растяжки привлекает новых клиентов на занятия через соцсети. Бот принимает запросы от заинтересовавшихся пользователей, фиксирует запись на занятия, отправляет подтверждения и автоматически предлагает доступные слоты при отмене.
Салон красоты использует AI-агента для записи через сайт. Бот помогает выбрать услугу, показывает доступное время, бронирует визит и отправляет напоминания.
Пиццерия автоматизировала процесс бронирования столиков через социальные сети. Бот принимает запросы на бронь, предлагает заранее заказать блюда из меню, уточняет предпочтения клиентов и отправляет подтверждение брони.
Компания по ремонту бытовой техники использует AI-бота для первичной диагностики: клиенты отправляют фото или описывают проблему, а бот сразу предлагает решение или создаёт заявку.
Для компаний AI-агенты позволяют автоматизировать рутинные задачи без значительных инвестиций в персонал: он работает 24/7 без перерывов, в среднем отвечает за 1–2 секунды и снижает стоимость поддержки на 30%.
