В статье «Хабра» представлен разбор кейса внедрения AI-агента для поддержки клиентов, который позволяет существенно снизить выгорание сотрудников и повысить эффективность работы саппорта. Проблема выгорания характерна для отрасли: по данным Zendesk, 75% операторов испытывают стресс, а 30% покидают службу в первый год из-за перегрузки.

• AI-агент берет на себя 80% типовых запросов (например, "где мой заказ?", "как вернуть деньги?"), что позволяет операторам сосредоточиться на сложных случаях. В реальных кейсах за ночь агент обрабатывал до 150 обращений, обеспечив рост конверсии на 15%.
• Модель самообучается на реальных тикетах, увеличивая точность с 70% до 92% за месяц эксплуатации (пример из страховой компании).
• AI-агент работает 24/7, закрывая ночные смены и пики нагрузки, что особенно ценно для международных проектов. В одном из кейсов среднее время ответа ночью сократилось с 20 минут до 30 секунд.
• Современные языковые модели обеспечивают естественное, контекстное общение без раздражающих шаблонных фраз, а кастомизация позволяет учитывать специфику бизнеса.
• Внедрение AI-агентов снижает расходы на поддержку на 20–30% в первый год за счет автоматизации рутинных операций и сокращения штата операторов начального уровня.

Технологическое решение основано на LLM-моделях с интеграцией через API, кастомизацией под отрасль и возможностью работы в облаке или on-premise. По прогнозам Gartner, к 2027 году до 70% компаний внедрят AI-агентов в клиентский сервис. Технология развивается в сторону интеграции с голосовыми ассистентами, анализа настроения и глубокой персонализации.