ИИ в клиентской поддержке: главные выводы из отчёта AI for Customer Support Leaders: 2026 Report

AI for Customer Support Leaders: 2026 Report от Customer Success Collective (автор Grace Gupta). Исследование международное.

Данные основаны на опросе руководителей клиентской поддержки из разных стран, а также на материалах выступлений Customer Support Summit в Бостоне, Нью‑Йорке, Сан‑Франциско, Лондоне и на онлайн‑саммитах.

ИИ меняет работу поддержки

Большинство руководителей (62 😵 отмечают, что сотрудники переходят к более сложным задачам. При этом 57 % говорят о замедлении найма, а 25 % создали специальные роли, связанные с ИИ. То есть пока ИИ не приводит к массовому сокращению команд, скорее меняется характер работы.

Суммаризация обращений как самый распространённый сценарий использования

У 80 % команд уже работают или масштабированы автоматические краткие итоги обращений. А вот автономные ИИ‑агенты, способные самостоятельно совершать действия (например, оформлять возврат), у 88 % команд ещё не внедрены. При этом 37 % планируют инвестировать в таких агентов в ближайшие 12 месяцев.

База знаний — ключевой фактор успешности внедрения ИИ

Качество базы знаний важнее выбора модели ИИ. Команды, которые заранее подготовили и структурировали базу знаний, добиваются лучших результатов в автоматизации. Если же сначала запустить ИИ, а потом разбираться со знаниями, пилот может оказаться неудачным, придётся возвращаться и перестраивать фундамент.

Компании внедряют ИИ быстрее, чем учатся измерять его эффективность

22 % команд, где ИИ уже работает, вообще не имеют специальных показателей его эффективности. Ещё 7 % используют для оценки ИИ те же метрики, что и для работы людей. ИИ берёт на себя простые обращения, а людям остаются сложные. Если смотреть только на общие показатели, может показаться, что эффективность сотрудников снизилась, хотя на самом деле изменилась, усложнилась структура их работы. Поэтому важно разделять метрики для людей и ИИ.

Главная ценность ИИ может быть не в автоматизации, а в сборе знаний о клиенте

Обычно эффект от ИИ оценивают через сокращение времени обработки обращений или снижение стоимости контакта. Но важнее система знаний о клиенте. В обращениях скрыты сигналы о риске ухода клиента, проблемах продукта, изменении отношения к компании и возможностях дополнительных продаж. Раньше эти данные оставались разрозненными, а теперь ИИ позволяет находить их системно.

В результате роль службы поддержки меняется: из сервисной функции она превращается в источник ценных данных для всей компании. Руководитель поддержки может прийти к бизнесу не с отчётом о сокращении затрат, а с информацией о клиентах с высоким риском ухода, и тем самым помочь удержать клиентов и увеличить выручку.

@bizservis