Эксперты BSS: «Цифровой сотрудник должен быть встроен в архитектуру компании серьезно: с ролью, полномочиями, регламентами и ответственным владельцем процесса»

— По вашей оценке, насколько бизнесу интересно прибегать к помощи цифровых сотрудников? Какие плюсы это дает? В чем подводные камни? Как развивается это направление, растет ли его популярность?

Технический директор BSS Дмитрий Свалов: Интерес высокий, он становится более прагматичным. Если пару лет назад внедряли чат-ботов и ИИ-ассистентов «потому что модно», то сейчас бизнес смотрит на цифровых сотрудников через призму конкретного эффекта: снижение нагрузки на контакт-центр, ускорение обработки обращений, повышение качества консультаций, сокращение времени адаптации сотрудников, помощь в продажах, разработке, документообороте и поддержке внутренних процессов.

Главные плюсы цифровых сотрудников — доступность 24/7, масштабируемость, снижение стоимости типовых операций, единое качество ответа, быстрый доступ к корпоративным знаниям и возможность разгрузить людей от рутины.

Технический директор BSS Дмитрий Свалов
Фото: BSS

Но подводные камни тоже серьезные: качество базы знаний, интеграция с учетными системами, безопасность данных, галлюцинации, отсутствие прозрачности принятия решений, сложность контроля и риск получить не помощника, а «черный ящик», который ломает бизнес-процесс. На мой взгляд, цифровой сотрудник должен быть встроен в архитектуру компании так же серьезно, как обычный сотрудник: с ролью, полномочиями, регламентами, журналированием, контролем качества и ответственным владельцем процесса.

Директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS Александр Крушинский: Да, бизнесу это интересно, особенно крупному. По данным аналитиков, 71 % российских компаний уже используют генеративный ИИ хотя бы для одной функции. А в традиционно технологичных секторах типа телекома – ИИ использует абсолютно каждая компания. Вот только до промышленной эксплуатации сейчас доходит от 5 % до 20 % ИИ-инициатив. И дело тут не в том, что один тип цифрового сотрудника внедряется лучше, чем другой тип, а в том, что понимание возможностей и ограничений ИИ сейчас довольно слабое, а в СМИ регулярно пишут хайповые новости про то, как кто-то сделал стартап без сотрудников и продал Google за миллиард.

Директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS Александр Крушинский
Фото: BSS

— Какие типы цифровых сотрудников сейчас востребованы? В чем их особенности? Как бизнесу понять, какой именно вариант цифрового помощника ему нужен и для каких задач?

Дмитрий Свалов: Сейчас востребованы несколько типов цифровых сотрудников.

Первый тип — клиентские ассистенты: голосовые боты, чат-боты, помощники в мобильных приложениях и мессенджерах. Их задача — закрывать типовые обращения, маршрутизировать клиента, отвечать на вопросы, помогать с продуктами и сервисами.

Второй тип — ассистенты сотрудников: суфлеры операторов, помощники для контакт-центра, HR-ассистенты, помощники для онбординга, внутренние поисковые ассистенты по базе знаний, регламентам и документам.

Третий тип — процессные и агентные решения: ИИ-агенты, которые не только отвечают на вопрос, но и выполняют цепочку действий: ищут информацию, проверяют данные, формируют документ, создают заявку, передают задачу в нужную систему. Это уже не «бот», а участник бизнес-процесса.

Четвертый тип — специализированные цифровые сотрудники: ассистенты разработчика, аналитика, юриста, специалиста поддержки, продаж, комплаенса, информационной безопасности. Их ценность в том, что они работают не вообще «с текстом», а с конкретным доменным контекстом компании.

Как понять, какой нужен? Начинать надо не с выбора модели и не с красивого интерфейса, а с бизнес-задачи. Нужно ответить на четыре вопроса: какой процесс болит, сколько стоит эта боль, какие данные и системы нужны помощнику, и где должна оставаться зона ответственности человека. Если процесс типовой, часто повторяется и имеет понятные правила — его можно автоматизировать глубже. Если процесс рискованный, регулируемый или требует экспертного решения — ИИ должен быть ассистентом, а не автономным исполнителем.

Александр Крушинский: Не надо формировать завышенные ожидания от ИИ. Даже сам термин «Цифровой сотрудник» говорит о излишнем оптимизме. Термин предполагает, что ИИ может заменить любого сотрудника «целиком». А вообще-то – автоматизировать надо процессы и функции, а не сотрудника. Хотя бы потому что одни работы отлично автоматизируются ИИ, другие лучше делать традиционными средствами, а третьи вообще не стоит автоматизировать.

Не надо рассчитывать, что ИИ будет умнее специалиста. Быстрее в 10 раз – да, но не умнее. Если человек не может решить проблему – ИИ тоже ее скорее всего не решит. Есть некоторые области, где ИИ дает невероятный результат - раз в 1000 быстрее и дешевле, чем когда это делают люди. Это, например, массовый креативный контент типа маркетинговых описаний или прототипирование ПО.

Однако не надо ориентироваться на качество ChatGPT, если вы не можете себе ее позволить. Если безопасники разрешают только модели внутри закрытого контура – вы будете вынуждены использовать средние модели на 9-30 параметров. И они будут ощутимо слабее ChatGPT на триллион параметров. В общем, тестировать надо на тех моделях, которые вы потом сможете использовать в промышленной эксплуатации.

Если ИИ нужен в закрытом контуре – посчитайте заранее стоимость серверов, и может оказаться, что дешевле нанять людей. Плановые расходы на облачные сервисы тоже могут выходить в приличные суммы, особенно если планируется внедрение мультиагентных систем, когда одна задача обрабатывается в несколько подходов.

В целом ИИ дороже традиционной автоматизации, и если вам нужно автоматизировать процесс, ИИ-агент должен иметь доступ к информации. Если нет API к информационным системам, если информация распространяется «из уст в уста», а та, что задокументирована, устарела еще пару лет назад – ИИ-агент работать не сможет, какой бы умный он не был.

Универсальная «ИИ-платформа» – часто худший выбор: узкая специализация и встраивание ИИ в прикладные системы дают заметно лучший результат.

— Расскажите об успешных и неудачных кейсах на российском рынке.

Дмитрий Свалов: Из успешных кейсов я бы выделил банковский и контакт-центровый сегменты. Здесь цифровые сотрудники дают наиболее измеримый эффект: снижение нагрузки на операторов, ускорение ответа, рост доступности сервиса и контроль качества коммуникаций.

В части BSS можно привести пример D2VerbAI: в 2025 году «Компьютерра» поставила BSS на первое место среди российских компаний по разработке и внедрению чат-ботов и виртуальных ассистентов; платформа включает голосовых и текстовых ботов, речевую аналитику, исходящие обзвоны, базу знаний, ИИ-суфлера и ИИ-тренажер персонала.

Из публичных банковских примеров — голосовой ассистент BSS для ПСБ, который четвертый год находится среди лидеров рейтинга крупнейших банков. По опубликованным данным, бот на входящей линии ПСБ занял второе место, а подключение к решению вопроса происходит менее чем за 1,5 минуты, чаще всего — за 20 секунд.

Из рыночных примеров также показателен ВТБ: банк уже говорит о переходе от ИИ-советников к более автономным агентским сценариям, где в 2027 году помощник сможет выполнять отдельные действия в интересах клиента в рамках заданных лимитов — например, платежи или переводы.

Неудачные кейсы на российском рынке обычно не любят публично раскрывать по названиям компаний. Но типовой анти-кейс хорошо известен: компания внедряет «умного бота» без нормальной интеграции с CRM, базой знаний и процессами. Сначала метрики выглядят красиво — много диалогов, быстрые ответы, рост лидов. Потом выясняется, что данные дублируются, контекст теряется, клиент не может перейти к оператору, а сотрудники перестают доверять системе. Исследования пользовательского опыта это подтверждают: чем более жестким и нечеловекоориентированным выглядит бот, тем выше негативная оценка; критически важно простое переключение на живого оператора.

— Есть ли у вашей компании опыт разработки и использования таких решений? Если да, то расскажите о результатах и дальнейших планах.

Дмитрий Свалов: Да, у BSS есть серьезный опыт в этом направлении. Мы исторически работаем на стыке дистанционного банковского обслуживания, клиентского сервиса, речевых технологий, баз знаний и ИИ. В портфеле компании есть платформа Digital2Go, омниканальная диалоговая платформа D2VerbAI, решения для голосовых и текстовых ассистентов, речевой аналитики, роботизированных обзвонов, ИИ-суфлера, ИИ-тренажера и базы знаний. BSS также развивает подходы с использованием LLM, RAG и Agentic AI.

Для нас цифровой сотрудник — это не просто бот в канале коммуникации. Это часть промышленной архитектуры: с интеграцией в системы заказчика, контролем качества, безопасностью, возможностью развертывания в контуре заказчика, no-code-инструментами для настройки сценариев и переиспользованием знаний между каналами.

Внутри компании мы также смотрим на цифровых помощников как на инструмент повышения производительности: в разработке, поддержке, анализе обращений, работе с базами знаний и фронтальными решениями.

Дальнейшее развитие я вижу в переходе от отдельных ассистентов к управляемой экосистеме специализированных AI-агентов, где централизованы безопасность, мониторинг, контекст и правила, а бизнес-логика остается доменной и управляемой.

Александр Крушинский: Мы в BSS уже 8 лет занимается автоматизацией клиентского обслуживания: разрабатываем текстовых и голосовых роботов, речевую аналитику, тренажер для операторов (Агент-тренер), суфлера и базу знаний. Мы не делаем универсальную платформу – вместо этого мы глубоко интегрируем ИИ-агентов в прикладные решения, комбинируя ИИ с традиционным функционалом.

В голосовых и текстовых роботах ИИ-агенты распознают смысл сказанного и помогают плавно обрабатывать запросы, дополняя традиционные сценарии – а также могут распознавать эмоции, предугадывать вопросы и выполнять операции. В речевой аналитике – находят скрытые корреляции в диалогах с клиентом и подсказывают, как улучшить процессы контакт-центра.

В тренажере ИИ-агенты помогают создавать реалистичную симуляцию диалогов на основе реальных разговоров или заданных настроек, чтобы эффективнее обучать операторов. А в базе знаний – находить нужную информацию по корпоративным данным и документам, делать на их основе краткие выжимки.

Таким образом, «дорогой» ИИ используется только там, где без него не обойтись и заточен под прикладную задачу. И заказчику не надо самому заниматься интеграцией ИИ в прикладной процесс.

Один из успешных кейсов BSS – ИИ-помощник «Катюша» в банке ПСБ: мы внедрили технологию RAG, которая связала LLM с внутренней базой знаний банка и позволила генерировать ответы на основе актуальных данных. Так значительно снизились галлюцинации, а еще в 8 раз увеличилась скорость ответа.

— Как вы считаете, сыграют ли цифровые помощники важную роль в развитии автоматизации бизнес-процессов российских компаний? Если да, то какие из них могут оказать наибольшее влияние? Если нет, то по каким причинам?

Дмитрий Свалов: Да, сыграют. Но я бы не называл это просто очередным этапом автоматизации. Классическая автоматизация хорошо работает там, где процесс заранее описан: кнопка, маршрут, статус, регламент. Цифровые помощники и ИИ-агенты добавляют возможность работать с неструктурированным контекстом: текстами, звонками, письмами, документами, знаниями, историей клиента, внутренними регламентами.

Наибольшее влияние окажут три класса решений.

Первый — цифровые сотрудники для клиентского сервиса и контакт-центров. Там много повторяемых обращений, высокая стоимость ожидания и хорошо измеримый эффект.

Второй — внутренние ассистенты знаний: помощники для сотрудников, операторов, менеджеров, HR, юристов, специалистов поддержки. Они не обязательно заменяют человека, но резко сокращают время поиска информации и снижают зависимость от «носителей сакрального знания».

Третий — агентные помощники, встроенные в бизнес-процессы и корпоративные системы. Это следующий уровень: не просто ответить, а выполнить действие, подготовить документ, проверить данные, создать заявку, собрать контекст и передать человеку уже готовый вариант решения.

При этом я не верю в сценарий, где бизнес просто «нанимает цифровых сотрудников» и увольняет людей. Реальный эффект будет у компаний, которые перестроят процессы под совместную работу человека и ИИ.

Мой прогноз: в ближайшие годы цифровые сотрудники станут нормальным элементом корпоративной ИТ-архитектуры. Но победят не самые «разговорчивые» ассистенты, а самые управляемые, безопасные и глубоко встроенные в реальные бизнес-процессы.

— Большое спасибо за беседу!