Исследование эффективности ИИ-ассистентов в клиентской поддержке показало значительный рост качества коммуникации. Внедрение инструментов на базе больших языковых моделей позволило сотрудникам сократить количество ответов «я не знаю» с 44% до 3%. Использование ИИ-подсказок в реальном времени помогло операторам быстрее находить точную информацию и повысить общую продуктивность обработки запросов без потери качества обслуживания.
Эксперимент проводился в условиях реального контакт-центра, где сотрудники использовали ИИ-систему для генерации ответов и поиска по базе знаний. Технология выступала в роли «второго пилота», предлагая варианты решений, которые оператор мог отредактировать или отправить напрямую. Результаты подтвердили, что ИИ не только снижает когнитивную нагрузку на персонал, но и существенно сокращает время обучения новых сотрудников, позволяя им быстрее выходить на показатели опытных коллег.
Помимо снижения неопределенности в ответах, исследователи отметили рост удовлетворенности клиентов. Использование ИИ-инструментов позволило операторам предоставлять более развернутые и технически точные ответы, что сократило количество повторных обращений по тем же вопросам. Данные указывают на то, что интеграция генеративного ИИ в рабочие процессы поддержки трансформирует роль оператора из простого исполнителя в квалифицированного модератора ИИ-решений.
Ключевые факты
- Доля ответов «я не знаю» сократилась с 44% до 3% после внедрения ИИ-ассистента.
- Исследование базируется на анализе работы операторов службы поддержки в реальных условиях.
- ИИ-система использовалась для автоматической генерации ответов и поиска по внутренней документации компании.
- Внедрение технологии позволило значительно повысить скорость обработки запросов и точность предоставляемой информации.
- Результаты опубликованы в виде препринта на платформе PsyArXiv.