Один из наших инженеров недавно наткнулся на исследование “Architecting Human-AI Cocreation for Technical Services – Interaction Modes and Contingency Factors”, подготовленное специалистами из Zurich University of Applied Sciences. Работа оказалась настолько близка к практике внедрения AI‑чат поддержки, что мы решили поделиться ключевыми выводами в прикладном бизнес‑ключе.
Исследование показывает: AI‑чат поддержки способен радикально изменить клиентский сервис, но без правильной архитектуры есть риск потерять доверие клиентов. Авторы прямо пишут: “persistent challenges like hallucinations and operational brittleness limit their autonomous use” — системы могут выдавать ошибки и ломаться. И добавляют: “poorly designed automation can degrade service quality and erode customer trust.”
Чтобы этого избежать, учёные предложили шесть моделей взаимодействия человека и AI, проверенные на примере платформ Microsoft, Salesforce и ServiceNow. Эти модели — не академическая теория, а практический инструмент для руководителей, которые хотят внедрить AI‑чат поддержку без риска для бизнеса.
AI‑чат поддержки перестал быть экспериментом — он становится основой клиентского сервиса. По прогнозу Cisco, к 2028 году до 68% всех обращений в поддержку будут обрабатываться AI: “AI will handle as much as 68% of customer service and support interactions by 2028.”
При этом внедрение AI не всегда проходит гладко. Исследование Zurich University of Applied Sciences показывает: “persistent challenges like hallucinations and operational brittleness limit their autonomous use.” Другими словами, системы могут выдавать ошибки и ломаться в критичных ситуациях. А “poorly designed automation can degrade service quality and erode customer trust” — неудачный запуск чат-бота способен не только не помочь, но и подорвать доверие клиентов.
Чтобы минимизировать риски и при этом получить максимум пользы от технологий, исследователи предлагают шесть моделей взаимодействия человека и AI в чат‑поддержке.
Шесть моделей AI‑чат поддержки
1. Human-Augmented (HAM)
AI помогает человеку данными и подсказками, но решение принимает человек.
- Подходит для сложных запросов, где ошибка недопустима.
- Пример: агент ведет диалог, AI предлагает справочную информацию.
- “The human expert retains complete control… AI system functions as a passive, real-time assistant.”
2. Human-in-Command (HIC)
AI готовит ответ, но человек обязан его проверить и утвердить.
- Эффективно для задач, где нужна скорость, но риск ошибки высок.
- Пример: AI формирует черновик ответа, агент проверяет и отправляет.
- “Ultimate authority and accountability reside with the human operator, who must perform a mandatory review.”
3. Human-in-the-Process (HITP)
AI выполняет процесс, но на ключевых шагах вмешивается человек.
- Оптимально, если автоматизация возможна, но критические решения требуют человеческой оценки.
- Пример: AI формирует заявку, менеджер утверждает расходы.
- “The human intervention is a required and pre-engineered part of the process flow.”
4. Human-in-the-Loop (HITL)
AI работает самостоятельно, но при сомнениях передает задачу оператору.
- Снижает нагрузку на агентов, сохраняя контроль качества.
- Пример: AI отвечает на стандартные вопросы, а сложные передает специалисту.
- “An AI agent… actively escalating to a human expert when faced with uncertainty.”
5. Human-on-the-Loop (HOTL)
AI обрабатывает все обращения, а человек контролирует процесс и вмешивается при необходимости.
- Удобно для большого потока клиентов и 24/7‑поддержки.
- Пример: AI ведет чат, а супервайзер наблюдает через панель мониторинга.
- “The human's role is transformed from an operator to a supervisor… can proactively intervene at their own discretion.”
6. Human-Out-of-the-Loop (HOOTL)
AI полностью управляет процессом без участия человека.
- Максимальная эффективность, но требует высокой надежности и низкого риска.
- Пример: AI автоматически обрабатывает типовые обращения или заявки.
- “The AI system is entrusted with executing the entire operational process… without any requirement for human intervention.”
Почему это важно для вашего бизнеса
Клиентский сервис — это первое, что формирует впечатление о компании. Успешный опыт взаимодействия с AI повышает удовлетворенность клиентов и сокращает расходы. Исследования показывают, что “access to AI increased worker productivity by 15% on average.”
Но важно помнить: модель взаимодействия должна соответствовать уровню риска и сложности задач. Простые вопросы можно полностью отдать AI, а ключевые ситуации — оставить под контролем человека.
Как внедрить AI‑чат поддержку эффективно
- Оцените сложность запросов. Простые и повторяющиеся — автоматизируйте, сложные — оставляйте за агентами.
- Учитывайте риски. Чем выше риск ошибки, тем больше нужно человеческого контроля.
- Следите за надежностью AI. Полная автоматизация возможна только при высокой точности системы.
- Снижайте нагрузку на сотрудников. Используйте модели, где AI берет на себя рутину, а люди — исключения.
- Стройте гибкую систему. Под разные процессы можно применять разные модели.
Как это решает Vivochat
Платформа Vivochat поддерживает все шесть моделей взаимодействия. Вы можете выбрать:
- AI‑ассистента для сотрудников (HAM),
- AI‑черновики с проверкой человеком (HIC),
- полностью автоматизированные обращения (HOOTL),
- или гибридные схемы с контролем и эскалацией (HITP, HITL, HOTL).
Вы сами определяете баланс между скоростью, качеством и безопасностью