Мы развернули модель на 180 градусов:
1. Вы передаёте нам контакт клиента, которому интересен Admin24.
2. Мы презентуем продукт, закрываем сделку, внедряем, обучаем и сопровождаем клиента.
3. Вы получаете регулярные отчисления: 40% – первый год, 20% – второй. Без задержек и запутанных отчётов.
2. Мы презентуем продукт, закрываем сделку, внедряем, обучаем и сопровождаем клиента.
3. Вы получаете регулярные отчисления: 40% – первый год, 20% – второй. Без задержек и запутанных отчётов.
ИИ-агенты в поддержке: что это и как внедрить
В этой статье расскажем, что такое ИИ-агенты, какими бывают и какую экономию приносят бизнесу в 2026 году.
ВРЕМЯ ПРОЧТЕНИЯ: 19 МИНУТ
ВРЕМЯ ПРОЧТЕНИЯ: 19 МИНУТ
В 2026 году компании внедряют ИИ-агентов уже не ради эксперимента, а чтобы они решали конкретные задачи бизнеса наравне с обычными сотрудниками.
По данным Gartner, 91% руководителей служб поддержки уже находятся под давлением руководства с требованием внедрять ИИ-помощников. Свежий отчет Salesforce показывает, что 30% сервисных кейсов решают цифровые помощники, а к 2027 году показатель достигнет 50%.
Однако внедрение ИИ-агентов вызывает у бизнеса вопросы, связанные с тремя составляющими:
Поскольку тема ИИ-сотрудников слишком объемна, мы разделили ее на три материала. В этой статье расскажем, что такое ИИ-агенты, какими бывают и какую экономию приносят бизнесу в 2026 году.
В следующих материалах перейдем к практике: как внедрять агентов, на что стоит обратить внимание в отношениях с вендорами и как установить безопасные границы для автономных систем, чтобы сохранить контроль над данными и не навредить репутации.
По данным Gartner, 91% руководителей служб поддержки уже находятся под давлением руководства с требованием внедрять ИИ-помощников. Свежий отчет Salesforce показывает, что 30% сервисных кейсов решают цифровые помощники, а к 2027 году показатель достигнет 50%.
Однако внедрение ИИ-агентов вызывает у бизнеса вопросы, связанные с тремя составляющими:
- Экономические – окупается ли это, какой реальный ROI и есть ли кейсы в 2026 году.
- Технологические и организационные – как внедрять и что делать с персоналом.
- Юридические – как защитить данные по 152-ФЗ и кто отвечает за ошибки алгоритма.
Поскольку тема ИИ-сотрудников слишком объемна, мы разделили ее на три материала. В этой статье расскажем, что такое ИИ-агенты, какими бывают и какую экономию приносят бизнесу в 2026 году.
В следующих материалах перейдем к практике: как внедрять агентов, на что стоит обратить внимание в отношениях с вендорами и как установить безопасные границы для автономных систем, чтобы сохранить контроль над данными и не навредить репутации.
Содержание
Что такое ИИ-агенты и какая от них выгода
ИИ-агенты (AI-агенты) – это программы на базе искусственного интеллекта, которые самостоятельно анализируют потребности клиента, выстраивают последовательность действий и выполняют их без участия человека или с минимальным его вовлечением.
Как работает ИИ-агент
Процесс работы агента строится на замкнутом цикле из четырех этапов:
Обучение и корректировка – результаты обратной связи сохраняются в памяти агента и влияют на его будущие решения, что позволяет сокращать количество повторяющихся ошибок.
- Восприятие – агент собирает данные из CRM, тикетов, соцсетей и истории покупок, объединяя их в единый контекст, необходимый для решения задачи.
- Рассуждение и планирование – оценивает текущее состояние относительно заданных целей, ограничений и порогов риска, генерирует возможные варианты действий и выбирает план исполнения
- Действие и проверка – выполняет задачи в реальном времени: отвечает клиентам, маршрутизирует обращения, обновляет записи или запускает рабочие процессы. После этого проверяет, совпадает ли результат с намеченной целью.
Обучение и корректировка – результаты обратной связи сохраняются в памяти агента и влияют на его будущие решения, что позволяет сокращать количество повторяющихся ошибок.
Ключевое отличие от чат-бота
Обычный чат-бот работает по инструкции: «Если клиент сказал А – отвечай Б, если сказал В – отвечай Г». Он не думает, а просто выполняет правила, которые заложил разработчик. Если вопроса нет в инструкции – бот говорит: «Не понял, переключу на оператора».
ИИ-агент работает иначе. Он не следует четко прописанному сценарию, а сам понимает, чего хочет клиент, решает, какие действия выполнить, и делает их.
Например, клиент пишет: «Не могу войти в аккаунт и хочу сменить тариф на более дорогой».
ИИ-агент работает иначе. Он не следует четко прописанному сценарию, а сам понимает, чего хочет клиент, решает, какие действия выполнить, и делает их.
Например, клиент пишет: «Не могу войти в аккаунт и хочу сменить тариф на более дорогой».
Что делает чат-бот:
- пытается предложить клиенту сбросить пароль;
- после этого «забывает» про тариф, потому что это другая тема;
- в итоге клиенту нужно начинать диалог заново или ждать оператора.
Что делает ИИ-агент:
- понимает, что перед ним две связанные задачи;
- сначала решает проблему с доступом – отправляет ссылку на сброс пароля;
- после того как клиент подтвердил, что вошел в аккаунт, предлагает сменить тариф и делает это.
Все происходит в одном диалоге, клиенту не нужно объяснять запрос еще раз.
Простыми словами: чат-бот – это программа, которая отвечает строго по инструкции, ИИ-агент – это программа, которая отвечает на основе рассуждений, делает, учится на собственном опыте и делает еще лучше.
Уровни автономности ИИ-систем
Многие организации уже используют генеративный AI, а некоторые экспериментируют с агентными схемами (когда одна система понимает вопрос, другая ищет ответ, третья выполняет действие). И то и другое в бизнесе часто называют просто «агентами», хотя на деле их автономность отличается кардинально.
- Генеративный AIЭто «мозг без рук». Он генерирует текст, код или изображения по запросу, но не запоминает контекст диалога, не планирует последовательность действий и не интегрируется с корпоративными системами (CRM, оплатой). Это инструмент для создания контента, а не для выполнения задач.
- Агентный AIДелает следующий шаг. Он умеет разбивать сложную задачу на последовательные действия, выбирать нужные инструменты (API) и действовать в заданных рамках. Помнит текущий диалог, но опыт предыдущих сессий не накапливает.
- Автономный AI-агентВысшая степень самостоятельности. Ему ставят бизнес-цель, например, сократить повторные обращения. Далее он сам выстраивает план, взаимодействует с разными системами и другими агентами, проверяет результаты и корректирует свои действия, обучаясь на прошлом опыте. Это полноценный «цифровой сотрудник», требующий не инструкций, а контроля результатов.
В клиентской поддержке применяются два последних типа – агентный и автономный AI – с разной степенью самостоятельности. Для удобства внедрения их разделяют на четыре категории в зависимости от роли.
Типы ИИ-агентов для поддержки
- Исполняющие агенты (Task-level agents)Работают на уровне выполнения конкретных задач и заявок от клиентов. Ориентированы на выполнение четко определенных действий: обработка запроса по счету, обновление данных клиента, классификация и маршрутизация обращений. Это оптимальная точка входа для компаний, которые только начинают внедрять AI-агентов.
На начальных этапах такие агенты часто работают в режиме Copilot (второго пилота) – ИИ готовит ответ, оператор проверяет и отправляет. Для критических операций применяется более строгий режим «человек в цикле» (human-in-the-loop) – агент готовит, но финальное действие остается за человеком.
Результат: быстрая окупаемость и снижение нагрузки на операторов минимум на 20–30%. - Координирующие агенты (Workflow-orchestrating agents)Управляют множеством задач между системами, инструментами или командами. В поддержке обрабатывают сквозные сценарии: обновляют CRM, ищут информацию в базе знаний, отправляют последующие сообщения и передают диалог между ботом и живым оператором.
Результат: сокращение времени решения обращения на 40–70%. - Аналитические агенты (Decision-support agents)Сосредоточены на анализе, расстановке приоритетов и рекомендациях, работая вместе с людьми. Постоянно оценивают настроение клиента, загруженность операторов, риски нарушения сроков ответа (SLA) или признаки ухода клиента. В режиме реального времени предлагают сотрудникам следующие шаги.
Результат: снижение оттока клиентов и повышение их удовлетворенности (CSAT), так как операторы получают подсказки в нужный момент. - Целевые агенты (Goal-driven agents)Работают с максимальной степенью автономии. Им ставят бизнес-цели (например, сократить количество повторных обращений или ускорить решение проблем), и они сами планируют, выполняют и корректируют свои действия для достижения этих целей.
Результат: стратегические улучшения (например, снижение повторных обращений на 50-80%), но требуют больше времени на внедрение и настройку.
Например, для послепродажного и сервисного обслуживания Admin24 – Service Desk использует AI-агента исполняющего типа, который помогает обрабатывать заявки от клиентов. Агент действует как интеллектуальный ассистент: самостоятельно анализирует заявку, изучает контекст и предлагает готовый персонализированный ответ. Оператор видит вариант, может отправить его, отредактировать или запросить новый – одним кликом.
Решение работает в режиме «человек в цикле». Это сознательный выбор: финальное решение остается за специалистом, что гарантирует качество, соответствующее уникальным бизнес-процессам клиента. ИИ-агент находится в стадии тестирования и доступен для подключения по запросу.
Решение работает в режиме «человек в цикле». Это сознательный выбор: финальное решение остается за специалистом, что гарантирует качество, соответствующее уникальным бизнес-процессам клиента. ИИ-агент находится в стадии тестирования и доступен для подключения по запросу.
ИИ-агенты и окупаемость
Итак, что такое ИИ-агенты разобрались. Переходим к главному вопросу: окупаются ли ИИ-агенты?
Короткий ответ – да. Но с важной оговоркой: универсальной формулы ROI, применимой к любому бизнесу, не существует. Итоговая цифра всегда зависит от отрасли, масштаба компании и сложности сценариев, которые компания доверяет алгоритму.
Тем не менее практика 2025–2026 годов уже позволяет выделить устойчивые тренды:
Ниже собрали актуальную мировую и российскую статистику, которая поможет составить объективную картину.
Короткий ответ – да. Но с важной оговоркой: универсальной формулы ROI, применимой к любому бизнесу, не существует. Итоговая цифра всегда зависит от отрасли, масштаба компании и сложности сценариев, которые компания доверяет алгоритму.
Тем не менее практика 2025–2026 годов уже позволяет выделить устойчивые тренды:
- Миллиардная экономия. Крупнейшие игроки рынка первыми подтвердили, что инвестиции в агентные системы окупаются за счет радикального снижения операционных затрат.
- Рост автономности. Доля обращений, решаемых полностью без участия человека, стабильно растет, освобождая ресурс сотрудников для стратегических задач.
- Масштабируемость. Вендоры фиксируют кратный рост спроса на платформы для создания агентов – бизнес переходит от разовых экспериментов к системному внедрению.
Ниже собрали актуальную мировую и российскую статистику, которая поможет составить объективную картину.
Мировая статистика
Comm100 проанализировала более 220 миллионов чатов в 18 отраслях. Их собственный AI-агент сегодня обрабатывает 75,3% всех входящих чатов, а полностью без участия человека решаются 44,8% обращений.
Средняя нагрузка на оператора снизилась на 74 чата в месяц (с 1275 до 1201). Однако это не означает, что у сотрудников стало меньше работы. Напротив, из-за того что ИИ забирает на себя почти все простые и рутинные вопросы, к живым операторам попадают только самые сложные, нестандартные и эмоционально нагруженные кейсы.
В результате, несмотря на меньшее количество чатов, работа специалиста-человека стала требовать более высокой квалификации и большего времени на один диалог, так как «легких» задач в их очереди практически не осталось.
Средняя нагрузка на оператора снизилась на 74 чата в месяц (с 1275 до 1201). Однако это не означает, что у сотрудников стало меньше работы. Напротив, из-за того что ИИ забирает на себя почти все простые и рутинные вопросы, к живым операторам попадают только самые сложные, нестандартные и эмоционально нагруженные кейсы.
В результате, несмотря на меньшее количество чатов, работа специалиста-человека стала требовать более высокой квалификации и большего времени на один диалог, так как «легких» задач в их очереди практически не осталось.
Российская статистика
Согласно исследованию «СберАналитики» и «Сбер Бизнес Софт», 39% российских компаний уже используют ИИ-агентов и ИИ-ассистентов для автоматизации бизнес-процессов. Внедрение таких решений на первой линии поддержки или в колл-центре дает быстрый бизнес-эффект и позволяет сократить расходы на оплату труда до 30-40%.
Экономика одного обращения
Если посмотреть на структуру затрат, ключевое различие между тремя моделями работы становится очевидным:
Таким образом, разница в себестоимости обработки одного обращения между живым оператором и ИИ-агентом может составлять от 10 до 20 раз в зависимости от сценария, сложности запроса и глубины интеграции агента в процессы компании.
Также важно учитывать, что ИИ-агент – не статичная программа. Для сохранения эффективности требуется регулярное сопровождение: мониторинг «галлюцинаций», обновление базы знаний, донастройка сценариев. В среднем по рынку РФ стоимость такой поддержки составляет 10-15% от стоимости первоначального внедрения в месяц, что все равно в разы ниже затрат на содержание штата операторов для аналогичного объема задач.
- Полностью оператор – максимальная стоимость. Сюда входят зарплата с налогами, аренда рабочего места, обучение, соцпакет и накладные расходы.
- Режим Copilot (AI + оператор) – затраты сокращаются в 2-3 раза. ИИ берет на себя подготовку ответа, а сотрудник тратит время только на проверку и корректировку, что ускоряет обработку обращения.
- Полностью автономный ИИ-агент – стоимость снижается на порядки. Исчезает переменная составляющая ФОТ, затраты смещаются в сторону вычислительных ресурсов: стоимость токенов, лицензий и поддержки системы.
Таким образом, разница в себестоимости обработки одного обращения между живым оператором и ИИ-агентом может составлять от 10 до 20 раз в зависимости от сценария, сложности запроса и глубины интеграции агента в процессы компании.
Также важно учитывать, что ИИ-агент – не статичная программа. Для сохранения эффективности требуется регулярное сопровождение: мониторинг «галлюцинаций», обновление базы знаний, донастройка сценариев. В среднем по рынку РФ стоимость такой поддержки составляет 10-15% от стоимости первоначального внедрения в месяц, что все равно в разы ниже затрат на содержание штата операторов для аналогичного объема задач.
Российские кейсы внедрения ИИ-агентов в поддержку
Кейс 1: «СберМобайл» (сеть ИИ-агентов на базе GigaChat)
В декабре 2025 года виртуальный мобильный оператор «СберМобайл» запустил сеть из трех ИИ-консультантов, которые помогают абонентам решать типовые вопросы без участия операторов:
В декабре 2025 года виртуальный мобильный оператор «СберМобайл» запустил сеть из трех ИИ-консультантов, которые помогают абонентам решать типовые вопросы без участия операторов:
- Агент контроля качества интернета – проверяет состояние подключения, отслеживает баланс и активность тарифа, а также предлагает решения для восстановления доступа.
- Агент выбора тарифного плана – помогает новым пользователям подобрать наиболее подходящий тариф и оформить подключение прямо во время общения.
- Агент переноса номера – сопровождает клиента на всех этапах переноса номера: от подачи заявки до окончательной активации.
Итог: 60% обращений обрабатываются автоматически, при этом удовлетворенность пользователей сервисом составляет около 80%.
Кейс 2: Yandex AI Studio (платформа для создания ИИ-агентов).
В декабре 2025 года виртуальный мобильный оператор «СберМобайл» запустил сеть из трех ИИ-консультантов, которые помогают абонентам решать типовые вопросы без участия операторов:
В декабре 2025 года виртуальный мобильный оператор «СберМобайл» запустил сеть из трех ИИ-консультантов, которые помогают абонентам решать типовые вопросы без участия операторов:
К сентябрю 2025 года платформой для создания ИИ-агентов воспользовались уже более 40 тысяч компаний. Прогнозируемая годовая выручка сервиса составила 1,2 млрд рублей, а общая интенсивность использования нейросетей в инфраструктуре Яндекса с начала года выросла в пять раз.
По данным на март 2026 года, около 25% ИИ-агентов в российском бизнесе используются для поддержки клиентов, HR-консультаций и банковских операций. Всего на платформе ежедневно запускаются порядка 200 уникальных агентов.
При этом 86% пользователей платформы – представители малого и среднего бизнеса.
По данным на март 2026 года, около 25% ИИ-агентов в российском бизнесе используются для поддержки клиентов, HR-консультаций и банковских операций. Всего на платформе ежедневно запускаются порядка 200 уникальных агентов.
При этом 86% пользователей платформы – представители малого и среднего бизнеса.
Выводы для бизнеса
Экономический эффект от внедрения ИИ-агентов индивидуален, но всегда опирается на три рычага:
Конечный результат также зависит от того, насколько глубоко агент интегрирован в рабочие системы (CRM, сервисы оплаты) и какие именно задачи ему делегируются.
Чтобы выйти на окупаемость, внедрение должно быть не точечным, а системным – с поэтапным расширением сценариев и контролем качества на каждом этапе.
В следующей статье расскажем о том, с чего начать внедрение и как настроить для ИИ-агентов безопасные границы.
- Масштаб бизнеса. Крупным компаниям с миллионными потоками обращений хватает пары месяцев, чтобы выйти в плюс. Даже снижение стоимости одного контакта на 10-15% окупает разработку сложной системы за считанные месяцы.
- Операционная эффективность. Разница в себестоимости диалога с человеком и ИИ-агентом может быть десятикратной. Это позволяет высвободить бюджетные ресурсы, даже если автоматизировано всего 20-30% типовых запросов.
- Стратегический рост (для среднего и малого бизнеса). Здесь ROI часто формируется не сокращением штата, а возможностью масштабировать продажи без найма новых сотрудников и обеспечивать поддержку 24/7 без доплат за ночные смены.
Конечный результат также зависит от того, насколько глубоко агент интегрирован в рабочие системы (CRM, сервисы оплаты) и какие именно задачи ему делегируются.
Чтобы выйти на окупаемость, внедрение должно быть не точечным, а системным – с поэтапным расширением сценариев и контролем качества на каждом этапе.
В следующей статье расскажем о том, с чего начать внедрение и как настроить для ИИ-агентов безопасные границы.
Часто задаваемые вопросы
Риск «галлюцинаций» (выдуманных фактов) существует у любой нейросети, но в бизнес-решениях он сводится к минимуму с помощью технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation). Агент не берет ответы «из головы», а ищет их в вашей базе знаний. Если информации там нет, агент скажет, что не знает ответа, и переключит диалог на оператора.
RAG значительно снижает риск, но полное исключение галлюцинаций технически недостижимо. Поэтому для критических сценариев обязателен контроль человека.
RAG значительно снижает риск, но полное исключение галлюцинаций технически недостижимо. Поэтому для критических сценариев обязателен контроль человека.
Современные мультимодальные модели (GigaChat, YandexGPT, GPT-5, Claude 4) являются мультиязычными и мультимодальными по умолчанию. Они понимают 50+ языков, профессиональный жаргон, а также контекст в голосовых сообщениях (через распознавание речи) и на скриншотах.
DeepSeek также поддерживает множество языков и отлично работает с текстом и документами, но в текущей версии ориентирован преимущественно на текстовые и файловые форматы (PDF, TXT).
DeepSeek также поддерживает множество языков и отлично работает с текстом и документами, но в текущей версии ориентирован преимущественно на текстовые и файловые форматы (PDF, TXT).
Запуск «исполняющего агента» (Task-level) на одном узком сценарии (например, только статус заказа или смена тарифа) занимает от 2 до 4 недель – при условии, что у вас уже есть готовая база знаний и доступ к CRM через API.
Если базу знаний нужно создавать с нуля (нет структурированных ответов или инструкций устарели) – срок вырастает до 2-3 месяцев даже для одного сценария.
Полноценная экосистема, интегрированная во все бизнес-процессы, обычно выстраивается за 3-6 месяцев.
Если базу знаний нужно создавать с нуля (нет структурированных ответов или инструкций устарели) – срок вырастает до 2-3 месяцев даже для одного сценария.
Полноценная экосистема, интегрированная во все бизнес-процессы, обычно выстраивается за 3-6 месяцев.
Да. ИИ-агенты подключаются через API или используют готовые коннекторы. Даже если ваша база знаний – это набор PDF-инструкций или документов в Google Docs, агент может индексировать их напрямую. Главное – наличие цифрового следа данных, к которым можно предоставить доступ.
В инструкции агента заложен блок «эмоционального интеллекта». При распознавании агрессии агент не вступает в спор, а использует технику деэскалации: приносит извинения и тут же переводит диалог на «живого» оператора. При этом передает ему всю историю переписки, чтобы клиенту не пришлось объяснять проблему заново.
Обычно используется гибридная модель: небольшая фиксированная плата за платформу + оплата за объем обработанных данных (токены).
В 2026 году все чаще встречается модель «Pay-per-Resolution» (оплата за решенную проблему). Вы платите небольшую сумму за платформу и основную часть – за успешно решенные вопросы. Это делает ИИ-агента выгоднее, чем оплата ночных смен или расширение штата в пиковые периоды.
В 2026 году все чаще встречается модель «Pay-per-Resolution» (оплата за решенную проблему). Вы платите небольшую сумму за платформу и основную часть – за успешно решенные вопросы. Это делает ИИ-агента выгоднее, чем оплата ночных смен или расширение штата в пиковые периоды.
ИИ-агент Админ24 берёт на себя первую линию поддержки: анализирует обращения, предлагает ответы и помогает обслуживать больше клиентов без потери качества.
Поделиться статьёй
Рекомендуем почитать