Как снизить риски инвестиций в агентные ИИ для клиентского сервиса

Агентные ИИ меняют клиентский опыт

Автоматизация уже формирует многие клиентские взаимодействия — от чат-ботов до рекомендательных систем. Следующий виток, называемый ‘агентные ИИ’, уходит от сценарных потоков: такие системы умеют планировать, действовать и адаптироваться ради достижения целей. Эта гибкость обещает более естественный и персонализированный опыт, но одновременно добавляет неопределённости для бизнеса при масштабном внедрении.

Возможности и компромиссы для бизнеса

ИИ-агенты могут решать сложные сервисные задачи, поддерживать сотрудников в реальном времени и масштабироваться по мере изменения спроса. Для компаний это означает экономию затрат, ускорение решения проблем и более персонализированный сервис. Но недетерминированное поведение усложняет тестирование, аудит и управление рисками. Возникают вопросы: как тестировать систему, которая не всегда отвечает одинаково? Как защитить критическую инфраструктуру, если агентам нужен доступ к жизненно важным системам? Как оценить возврат инвестиций, когда результаты носят вероятностный характер?

Как отмечает Нирадж Вирма, вице-президент по продукту в NICE: ‘Every single person that I’ve spoken to has at least spoken to some sort of GenAI bot on their phones. They expect experiences to be not scripted. It’s almost like we’re not improving customer experience, we’re getting to the point of what customers expect customer experience to be.’ Вирма считает, что выигрывать будут компании, ориентированные на прикладные кейсы и результативный дизайн.

Основные риски при внедрении агентных ИИ

• Тестирование и валидация: недетерминированность делает традиционный QA недостаточным. Регрессионные тесты и мок-окружения требуют переосмысления.
• Безопасность и ограждения: агенты с широкими возможностями могут совершать небезопасные действия при отсутствии ограничений. Нужны контроль доступа, политика безопасности и мониторинг в реальном времени.
• Доступ к инфраструктуре и данным: предоставление прав агентам повышает операционные риски; необходимы защищённые песочницы и модель наименьших привилегий.
• Затраты и эффективность: генеративные системы потребляют ресурсы. Без контроля расходов проекты могут превысить бюджет.
• Прозрачность и этика: необходимость объяснимости, аудита, смягчения предвзятости и соответствия нормативам усиливается по мере того, как агенты влияют на клиентские исходы.

Практические подходы к снижению рисков

• Дизайн, ориентированный на результат: формулируйте ясные бизнес-цели и метрики успеха. Проектируйте агентов для оптимизации измеримых результатов, а не для имитации человеческих сценариев.
• Пошаговая песочница и ограниченный доступ: тестируйте агентов в симулированных средах, затем поэтапно расширяйте их возможности при строгом мониторинге и планах отката.
• Многоуровневые ограждения: сочетайте статические политики (правила, очистку входных данных) с динамическими проверками (мониторинг аномалий) и вмешательством человека для решений с высоким риском.
• Надёжные фреймворки тестирования: используйте тестирование по сценариям, fuzzing, adversarial-тесты и длительные поведенческие тесты, чтобы выявить скрытые сбои.
• Наблюдаемость и аудит: снабдите агентов логами, трассировкой и объяснимыми выходами, чтобы можно было восстановить и проверить решения.
• Управление затратами: внедрите лимиты, бюджеты использования и политику выбора моделей, чтобы контролировать расходы при сохранении качества обслуживания.
• Фазовые развёртывания и пилоты: запускать агентов сначала в узких и низкорискованных кейсах, собирать метрики и улучшать перед масштабом.
• Выбор поставщиков и инструментов: отдавайте предпочтение платформам с ролями и доступом по правам, логами аудита и встроенными функциями безопасности, соответствующими требованиям комплаенса.

Как измерять успех

Ориентируйте KPI не только на точность модели, но и на бизнес-результаты: удовлетворённость клиентов, время решения, частоту ошибок, количество эскалаций и стоимость взаимодействия. Следите за деградацией метрик и связывайте изменения моделей и политик с измеримым бизнес-эффектом.

Кто извлечёт наибольшую выгоду

Наибольшую отдачу получат прикладные AI-компании и команды, фокусирующиеся на конкретных кейсах. Организации, которые объединяют технические ограждения, ориентированный на результат подход и операционную дисциплину, быстрее и безопаснее освоят эру агентных ИИ.

Материал подготовлен Insights, подразделением MIT Technology Review по созданию заказного контента; разработка и редактура выполнены людьми с ограниченным использованием AI-инструментов на вспомогательных этапах.