- UA
Бізнес цікавлять не лише довгострокові перспективи AI, а й цілком практичні результати. Наприклад, дослідження McKinsey щодо економічного потенціалу генеративного ШІ показує, що компанії, які використовують AI-агентів у службах підтримки клієнтів, змогли підвищити швидкість розв’язання запитів на 14% за годину, а також зменшити час, необхідний для розв’язання проблем, у середньому на 9%.
У цій статті ми зібрали реальні кейси впровадження AI-агентів для клієнтської взаємодії — від RAG-агентів для сайтів до чатботів для служб підтримки. На прикладі рішень від SMART business ви побачите, як AI допомагає реальним компаніям автоматизувати комунікацію з клієнтами, підвищити швидкість відповідей та зменшити навантаження на команди. Ці приклади будуть особливо корисні для компаній, які шукають практичні способи підвищити ефективність своїх бізнес-процесів, пов’язаних з клієнтською взаємодією. Під час розбору кейсів ви побачите конкретні цифри та результати, що дозволять вам оцінити економічний ефект і прийняти обґрунтовані рішення щодо впровадження AI у своїй компанії.
Попри різноманіття сценаріїв використання штучного інтелекту, більшість бізнес-задач сьогодні можна згрупувати у кілька ключових напрямів. Саме навколо них компанії будують свої AI-ініціативи — від автоматизації взаємодії з клієнтами до аналізу великих масивів даних.
Команда SMART business працює з різними типами таких рішень, допомагаючи компаніям інтегрувати штучний інтелект у повсякденні бізнес-процеси.
AI-агенти — це інтелектуальні системи, які можуть взаємодіяти з користувачами, обробляти запити й виконувати певні дії на основі наданих даних і контексту. Вони здатні працювати у чатах, корпоративних системах або на вебсайтах, допомагаючи швидко знаходити інформацію, відповідати на запитання або автоматизувати частину операційних задач.
Серед таких рішень окрему роль відіграють RAG-агенти (Retrieval-Augmented Generation) — рішення, які можуть відповідати на запитання користувачів на основі внутрішніх документів, баз знань або корпоративних даних. Завдяки цьому вони формують відповіді не лише на основі загальних моделей, а й з урахуванням конкретної інформації компанії.
Такі агенти можуть виступати як чат-боти для клієнтів, помічники для співробітників або інструменти підтримки внутрішніх процесів.
Інструменти, що підсилюють роботу фахівців у різних ролях — від продажів і маркетингу до управління знаннями компанії. Такі асистенти допомагають швидше знаходити інформацію, формувати відповіді клієнтам, аналізувати дані, готувати робочі матеріали тощо.
У цьому випадку штучний інтелект працює «за лаштунками», обробляючи документи, витягуючи дані, перевіряючи інформацію або допомагаючи автоматизувати рутинні операції. Завдяки цьому компанії можуть значно зменшити обсяг ручної роботи та прискорити виконання широкого спектра бізнес-процесів.
Ще один важливий напрям — використання AI-моделей для аналізу даних і прогнозування. Такі рішення допомагають компаніям краще розуміти поведінку клієнтів, прогнозувати попит, оптимізувати запаси або ухвалювати стратегічні управлінські рішення на основі даних.
У компанії SMART business штучний інтелект застосовується не лише в клієнтських проєктах. Команда активно інтегрує власні AI-інструменти у щоденну роботу — від маркетингу до продажів. Наприклад:
Під час великих маркетингових розсилок компанія отримує значну кількість відповідей від зовнішніх адресатів — від автоматичних повідомлень на кшталт «я у відпустці», «повернуся пізніше» чи «зв’яжіться зі мною після певної дати» до реальних запитань потенційних клієнтів. Внутрішній AI-агент аналізує такі листи та автоматично сортує їх за бізнес-цінністю. Повідомлення без практичного змісту він відфільтровує, тоді як відповіді від реальних людей із запитаннями чи уточненнями піднімає вгору та надає їм вищий пріоритет. Додатково агент може фіксувати корисну інформацію з листів, наприклад, нові контакти або уточнення щодо відповідальних осіб і передавати її до CRM-системи.
Ще один внутрішній інструмент створений на базі Copilot Studio і допомагає швидко формувати короткі огляди компаній. Він збирає ключову інформацію з доступних джерел і структурує її у зручний формат, що дозволяє співробітникам швидко зорієнтуватися в діяльності потенційного партнера або клієнта.
Використовуючи AI-інструменти у власній роботі, дозволяє команді SMART business тестувати нові ідеї на практиці, швидко вдосконалювати рішення та краще розуміти, як саме AI може підсилювати реальні бізнес-процеси. Адже на практиці AI-проєкти рідко обмежуються типовими сценаріями. Кожна компанія має власні процеси, дані та бізнес-логіку, тому ефективні рішення майже завжди створюються з урахуванням галузі, масштабів бізнесу та конкретних завдань. Саме тому команда SMART business розробляє AI-агентів і інтелектуальних помічників, які можуть адаптуватися під різні ролі, процеси та потреби організацій — від окремих функціональних завдань до комплексних бізнес-сценаріїв. Розглянемо деякі з них.
kmbs — Києво-Могилянська Бізнес-Школа для керівників і підприємців. Освітня екосистема школи охоплює стратегічні, управлінські та MBA-програми, а також корпоративні навчальні проєкти для великих компаній.
Сайт бізнес-школи є ключовим каналом залучення нових учасників програм. Щомісяця сторінки освітніх програм відвідують десятки тисяч користувачів, які шукають інформацію про навчання, події, викладачів або умови участі.
До впровадження AI більшість запитів оброблялися вручну — через форми зворотного зв’язку, електронну пошту або телефонні дзвінки. Такий підхід створював додаткове навантаження на менеджерів kmbs і не завжди забезпечував миттєву відповідь для відвідувачів сайту.
Крім того, аналіз поведінки користувачів показав, що внутрішній пошук на сайті не завжди допомагав швидко знайти потрібну інформацію. У результаті частина відвідувачів залишала сайт або переходила до інших каналів комунікації.
Команда kmbs шукала інструмент, який дозволив би:
· швидше відповідати на типові запити відвідувачів сайту;
· допомагати користувачам орієнтуватися у програмах і подіях kmbs;
· автоматично обробляти стандартні питання від користувачів;
· автоматизовано передавати складні або нестандартні звернення менеджерам програм;
· покращити загальний користувацький досвід під час взаємодії з сайтом.
Компанія SMART business розробила для клієнта інтелектуального помічника kmbs Assistant — RAG-агента на базі Microsoft Copilot Studio.
Агент інтегрований безпосередньо в сайт і працює з базою знань, сформованою на основі контенту бізнес-школи: сторінок програм, описів подій, матеріалів про викладачів та іншої необхідної інформації. Агент може підтримувати діалог українською мовою, уточнювати запит користувача та, у разі потреби, передавати звернення менеджеру для подальшої консультації.
Завдяки використанню підходу Retrieval-Augmented Generation система формує відповіді на основі актуальних конкретних даних, а не лише загальних знань мовної моделі. Це дозволяє агенту надавати користувачам релевантну інформацію про програми, дедлайни, формати навчання та інші деталі без додумувань або неточних інтерпретацій, які іноді виникають під час роботи загальних генеративних моделей.
Водночас інтелектуальний агент не замінює комунікацію з менеджерами програм, а навпаки — допомагає зробити її більш змістовною. У kmbs менеджери виконують значно ширшу роль, ніж просто реєстрація учасників на програму. Перед початком навчання вони проводять коротку консультацію, щоб зрозуміти професійний контекст кандидата і переконатися, що обрана програма дійсно відповідає його управлінським задачам. Саме тому kmbs Assistant допомагає користувачу швидше зорієнтуватися в екосистемі послуг і підводить його до подальшої комунікації з менеджером або керівником програми, де вже відбувається більш глибоке обговорення навчання.
Впровадження RAG-агента дозволило створити новий формат взаємодії з відвідувачами сайту. Користувачі отримують відповіді на свої запитання без необхідності переглядати десятки сторінок, а менеджери програм можуть зосередитися на більш змістовній комунікації з потенційними учасниками навчання.
Інтелектуальний AI-помічник став додатковим інструментом навігації для користувачів, допомагаючи швидше знаходити релевантні програми та контент бізнес-школи.
Детальніше про кейс впровадження RAG-агента для kmbs читайте тут.
Замовником рішення стала компанія, що займається аутсорсингом клієнтської підтримки. Її консультанти щодня обробляють значну кількість звернень користувачів і працюють із великою базою внутрішніх інструкцій, регламентів та процедур.
З розвитком сервісів і розширенням портфеля клієнтів обсяг інформації, необхідної для роботи консультантів, постійно зростав. Частина інструкцій регулярно оновлювалася, з’являлися нові документи, а співробітникам доводилося витрачати дедалі більше часу на пошук потрібних даних.
Основною проблемою було те, що консультанти мали швидко знаходити відповіді на запити клієнтів у великій кількості внутрішніх документів. У деяких випадках це вимагало перегляду кількох інструкцій або звернення до більш досвідчених колег:
Такий підхід створював наступні ризики:
· збільшення часу відповіді клієнту;
· підвищення імовірність помилок у відповідях;
· створення додаткового навантаження на команду підтримки;
· ускладнення адаптації нових співробітників.
Компанії було необхідне рішення, яке допомогло б швидко знаходити інформацію в корпоративних документах і надавати консультантам точні підказки під час обробки запитів клієнтів.
Замовник сформулював кілька ключових задач для майбутньої системи:
· підвищити ефективність роботи консультантів завдяки створенню AI-бази знань із швидким доступом до актуальної інформації;
· зменшити кількість помилок у відповідях через автоматичний аналіз запитів і формування релевантних інструкцій;
· знизити навантаження на співробітників, усунувши потребу запам’ятовувати великі обсяги регламентів і процедур;
· прискорити обробку звернень клієнтів завдяки інтеграції AI-рішення безпосередньо в робоче середовище команди підтримки;
· забезпечити безшовну інтеграцію з екосистемою Microsoft — зокрема з Microsoft Teams, SharePoint та іншими корпоративними сервісами;
· реалізувати багатомовну підтримку, щоб система могла відповідати тією мовою, якою було сформульовано запит.
Для розв'язання задачі команда SMART business розробила RAG-чатбота, інтегрованого безпосередньо в робоче середовище консультантів у Microsoft Teams.
Фундаментом рішення стала AI-база знань, сформована на основі внутрішніх документів компанії — інструкцій, процедур та інших матеріалів, що зберігаються в SharePoint. Система автоматично індексує ці документи та використовує їх як джерело знань для генерації відповідей.
Використання AI-чатбота дозволило суттєво спростити доступ консультантів до внутрішніх знань компанії та прискорити обробку клієнтських звернень.
Серед ключових результатів проєкту:
технічне впровадження рішення зайняло менше ніж 30 годин;
чатбот підтримує 6 мов, автоматично відповідаючи тією мовою, якою сформульовано запит;
cистема автоматично додає нові документи та інструкції з SharePoint до бази знань, тому вона завжди оновлена й актуальна.
У результаті консультанти отримали швидкий доступ до потрібної інформації без необхідності вручну шукати її в численних документах. Це дозволило зменшити навантаження на команду підтримки, підвищити точність відповідей і прискорити обслуговування клієнтів. Крім того, система позитивно вплинула на онбординг нових співробітників: новачки швидше входять у роботу, адже мають готові інструкції та підказки в чаті Teams, без потреби довго вивчати десятки документів. Це скорочує час адаптації та зменшує кількість помилок у перші місяці роботи.
З точки зору KPI, покращення відображається на:
· Average Handling Time (AHT) — менше витрат часу = більше клієнтів на одного консультанта.
· FCR (First Contact Resolution) — менше повторних звернень = економія робочих годин.
· CSAT (Customer Satisfaction) — краще утримання клієнтів = стабільний дохід.
· Onboarding Time — менше витрат на навчання = економія бюджету HR та менеджменту.
Тобто у грошах це проявляється як зменшення витрат на персонал і навчання та збільшення доходів завдяки більшій кількості обслуговуваних клієнтів і утриманню наявних.
Тому, якщо у вашій компанії клієнтські запити обробляються занадто довго, команда перевантажена рутинними питаннями, а потрібну інформацію доводиться шукати в десятках документів — це сигнал, що процеси варто оптимізувати. Те саме стосується ситуацій, коли складно масштабувати підтримку без збільшення штату, зростає кількість помилок у відповідях або клієнти не отримують швидкого фідбеку.
Або, навпаки, якщо ви хочете підвищити швидкість обробки звернень, автоматизувати типові запити, об’єднати знання компанії в єдину систему та дати команді інструмент для швидкої і точної роботи з інформацією — AI-рішення можуть стати наступним кроком у розвитку вашого сервісу.
Замовляйте консультацію — і команда SMART business допоможе визначити, який формат AI-рішення найкраще відповідає вашим завданням: від RAG-агентів і чатботів до комплексних інтелектуальних систем для клієнтської взаємодії.
