Поговори
со мной!
со мной!
Встречайте targetcare — профессиональная забота о проектах targetai под ключ
Чтобы не остаться позади, важно понять, что происходит на рынке, почему промедление стоит дорого — и как выстроить систему, которая действительно работает.
Почему проекты внедрения ИИ сложнее, чем кажется
За последние несколько лет интерес компаний к генеративному ИИ заметно вырос.
Многие организации начали запускать пилотные проекты, тестировать LLM-агентов и искать способы автоматизировать клиентский сервис. В результате такого стремительного роста популярности, компании столкнулись с различного рода недоработками, из-за чего 95% проектов закрываются ещё на этапе пилота, как пишут в исследовании Массачусетского Института Технологий (MIT).
Многие организации начали запускать пилотные проекты, тестировать LLM-агентов и искать способы автоматизировать клиентский сервис. В результате такого стремительного роста популярности, компании столкнулись с различного рода недоработками, из-за чего 95% проектов закрываются ещё на этапе пилота, как пишут в исследовании Массачусетского Института Технологий (MIT).
Однако по мере накопления практического опыта стало понятно: такие проекты редко ограничиваются внедрением одной технологии. Даже относительно простой сценарий, например, автоматизация ответов на типовые вопросы клиентов, может потребовать подготовки базы знаний, интеграции с внутренними системами компании и настройки процессов контроля качества ответов.
Именно здесь обычно и появляется основная сложность. Возможности моделей сегодня растут очень быстро, но внедрение ИИ почти всегда упирается в качество данных, структуру знаний компании и зрелость внутренних процессов.
Эта специфика особенно заметна в клиентском сервисе.
Причины роста спроса на автоматизацию очевидны: растёт нагрузка на контакт-центры, усиливаются требования к скорости ответа, а ожидания клиентов становятся выше.
В крупных компаниях масштаб этой задачи особенно заметен: десятки каналов коммуникации, сотни сценариев диалогов и высокие требования к качеству ответов.
Поэтому успешные проекты автоматизации строятся не только вокруг технологии, но и вокруг правильной методологии внедрения и сопровождения.
Именно для этого в targetai была разработана система поддержки проектов targetcare, которая помогает внедрять ИИ-агентов эффективно и масштабировать их работу без потери качества сервиса.
Типовые сложности внедрения
1. Нет собственной экспертной команды.
Даже крупные предприятия часто не обладают необходимой экспертизой для создания и обучения LLM-агентов, настройки телефонии и интеграции с внутренними системами.
Попытка собрать такую команду внутри компании обычно требует значительных ресурсов: необходимо привлечь LLM-инженеров, специалистов по интеграциям, аналитиков и экспертов по контакт-центрам. При этом формирование команды, выстраивание процессов и накопление практического опыта занимает много времени.
В результате проекты внедрения ИИ нередко растягиваются на годы, а затраты на фонд оплаты труда и эксперименты оказываются значительно выше ожидаемых.
2. Отсутствие методологии и планирования.
Без предварительного аудита каналов обслуживания и построения CJM сложно определить, какие сценарии действительно подходят для автоматизации и какие из них дадут наибольший эффект.
Кроме того, требуется заранее продумать логику маршрутизации: на каком этапе диалога ИИ-агент должен передать обращение оператору, в каких случаях это обязательно и как обеспечить корректную эскалацию сложных запросов.
Без чёткого плана внедрения — дорожной карты проекта, приоритизации сценариев и программы и методики испытаний (ПМИ) — проекты автоматизации часто развиваются фрагментарно и не дают ожидаемого результата.
3. Неочевидные метрики успеха.
Руководители традиционно следят за AHT, FCR (First Contact Resolution) и CSI (Customer Satisfaction Index). Однако для ИИ‑агентов необходимы дополнительные показатели — процент полностью автоматизированных диалогов, точность распознавания намерения. Мы помогаем выбрать и настроить эти метрики, чтобы объективно оценивать эффективность.
4. Недостаток поддержки после запуска.
Генеративный ИИ не является решением «настроил и забыл». Если ИИ-агент берёт на себя часть бизнес-процессов — например, отвечает клиентам, оформляет заявки или взаимодействует с внутренними системами — его работу необходимо постоянно контролировать и развивать.
Со временем меняются сценарии обращений, обновляются базы знаний, появляются новые продукты и процессы. Без регулярного мониторинга качества, корректировки диалогов и обновления моделей эффективность системы может снижаться.
Поэтому важной частью таких проектов становится постоянное сопровождение, а также передача экспертизы внутренней команде — через обучение, документацию и внутренние вебинары, чтобы сотрудники могли самостоятельно развивать систему и поддерживать её качество.
Уровни поддержки targetcare
Мы разработали три варианта сервиса — Basic, Advanced и Expert — чтобы вы могли выбрать степень нашей погруженности в проект. Ниже мы пояснили для каких задач подходит каждый уровень.
Формат работы
Basic
Работа в режиме self‑service на платформе targetOS
Advanced
Наши специалисты разрабатывают, тестируют и запускают агентов по вашим требованиям
Expert
Выделенная команда берёт на себя весь цикл «под ключ»
Исследование и планирование
Basic
—
Advanced
—
Expert
Включено
Развертывание, интеграции, запуск
Basic
—
Advanced
Включено
Expert
Включено
Развитие, мониторинг, улучшения
Basic
—
Advanced
—
Expert
Включено
Передача знаний
Basic
—
Advanced
Opt. — по запросу
Expert
Opt. — по запросу
Техподдержка платформы
Basic
Включена в подписку targetOS
Advanced
Включена
Expert
Включена
Стоимость
Basic
Входит в стоимость targetOS
Advanced
Фиксированная цена по объёму проекта
Expert
Фиксированная цена + подписка 500 тыс руб./мес.
Как выбрать подходящий пакет
Basic
Если у вас уже есть сильная внутренняя команда.
Этот пакет подходит компаниям, у которых есть опытная команда разработки и чёткое понимание архитектуры проекта. В этом случае мы предоставляем платформу targetai и техническую поддержку, а ваша команда самостоятельно разрабатывает и обучает ИИ-агентов.
Этот пакет подходит компаниям, у которых есть опытная команда разработки и чёткое понимание архитектуры проекта. В этом случае мы предоставляем платформу targetai и техническую поддержку, а ваша команда самостоятельно разрабатывает и обучает ИИ-агентов.
Что вы получаете
- доступ к платформе targetai;
- стабильную инфраструктуру для работы ИИ-агентов;
- техническую поддержку нашей команды.
Зачем это нужно
Basic позволяет быстро запускать отдельные модули автоматизации в составе крупных программ цифровой трансформации, не тратя ресурсы на разработку собственной технологической базы.
Basic позволяет быстро запускать отдельные модули автоматизации в составе крупных программ цифровой трансформации, не тратя ресурсы на разработку собственной технологической базы.
Advanced
Если вам важно быстро запустить работающий проект
Этот пакет выбирают компании, у которых есть понятный бизнес-результат внедрения, но требуется помощь инженеров для реализации решения.
В этом формате команда targetai берёт на себя разработку и запуск системы.
Этот пакет выбирают компании, у которых есть понятный бизнес-результат внедрения, но требуется помощь инженеров для реализации решения.
В этом формате команда targetai берёт на себя разработку и запуск системы.
Что мы делаем
- разрабатываем и настраиваем ИИ-агентов;
- подключаем каналы коммуникации;
- интегрируем систему с CRM и внутренними сервисами;
- проводим тестирование и ввод решения в эксплуатацию;
- при необходимости передаём знания вашей команде.
Зачем это нужно
Advanced помогает избежать типичных проблем запуска: нехватки экспертизы, затянутых сроков внедрения и ошибок в интеграциях.
Advanced помогает избежать типичных проблем запуска: нехватки экспертизы, затянутых сроков внедрения и ошибок в интеграциях.
Expert
Если вам нужен не просто запуск, а правильная траектория проекта
Этот формат подходит в тех случаях, когда компания понимает стратегическую важность внедрения ИИ в клиентский сервис, но пока не имеет полной ясности, с чего начинать, какие сценарии автоматизировать в первую очередь и как выстроить проект так, чтобы он дал measurable business effect, а не остался набором разрозненных инициатив.
В этом формате команда targetai подключается не только к реализации, но и к определению самой логики проекта: помогает оценить текущие процессы, выявить точки наибольшего эффекта, определить приоритетные темы и сценарии, сформировать архитектуру решения и план поэтапного внедрения.
Этот формат подходит в тех случаях, когда компания понимает стратегическую важность внедрения ИИ в клиентский сервис, но пока не имеет полной ясности, с чего начинать, какие сценарии автоматизировать в первую очередь и как выстроить проект так, чтобы он дал measurable business effect, а не остался набором разрозненных инициатив.
В этом формате команда targetai подключается не только к реализации, но и к определению самой логики проекта: помогает оценить текущие процессы, выявить точки наибольшего эффекта, определить приоритетные темы и сценарии, сформировать архитектуру решения и план поэтапного внедрения.
Что мы делаем
- проводим аудит процессов поддержки и текущих коммуникационных потоков;
- определяем, какие сценарии и тематики дадут наибольший эффект;
- проектируем CJM, маршрутизацию и логику передачи на оператора;
- формируем архитектуру решения, roadmap и KPI проекта;
- подключаем каналы, запускаем систему и сопровождаем её развитие после внедрения.
Зачем это нужно
Формат Expert помогает снизить неопределённость на старте проекта и избежать типичных ошибок: запуска второстепенных сценариев, неверной приоритизации, слабой маршрутизации, отсутствия чёткой методологии и переоценки внутренних ресурсов.
В результате вы получаете не просто внедрение ИИ-агентов, а выстроенный проект с понятной логикой, контролируемыми рисками и планом развития на следующих этапах.
Формат Expert помогает снизить неопределённость на старте проекта и избежать типичных ошибок: запуска второстепенных сценариев, неверной приоритизации, слабой маршрутизации, отсутствия чёткой методологии и переоценки внутренних ресурсов.
В результате вы получаете не просто внедрение ИИ-агентов, а выстроенный проект с понятной логикой, контролируемыми рисками и планом развития на следующих этапах.
Что включает targetcare: подготовка
На этапе подготовки эксперты targetai выполняют анализ бизнес‑процессов и формируют основу для успешного внедрения. Этот этап включён в пакет Expert.
1. Анализ текущих обращений.
Сбор и классификация звонков, писем и сообщений в чате позволяет понять, какие типы запросов преобладают и какие сценарии лучше всего автоматизировать. Такой анализ помогает сфокусироваться на «быстрых победах», что сокращает Time‑to‑First‑Value — показатель, который в зрелых AI‑проектах уменьшается с 3−6 месяцев до 2−6 недель.
2. Интеграционный аудит.
Проверка готовности IT‑ландшафта: каналов связи, CRM, телефонии, базы знаний и безопасности. Это важно, чтобы избежать задержек и обеспечить обмен данными между системами.
3. Оценка потенциального эффекта от автоматизации.
Эксперты рассчитывают ожидаемое снижение нагрузки на операторов, прогнозируют изменение AHT и FCR и оценивают возврат инвестиций. Например, исследования показывают, что здоровый уровень FCR после внедрения AI растёт до 70−85%, а containment (самостоятельное решение вопросов ИИ) достигает 25−50%.
4. Определение метрик.
Вместе с заказчиком выбирается набор KPI: помимо AHT и FCR внедряются показатели, отражающие работу ИИ‑агента — процент полностью автоматизированных диалогов, точность распознавания намерения, динамика настроения пользователя и частота использования подсказок.
5. Карта текущих коммуникационных потоков.
Визуальное отображение, как именно клиенты обращаются за помощью (каналы, сценарии, эскалации). Позволяет выявить узкие места и сделать CJM (Customer Journey Map).
6. Список use‑cases с указанием метрик.
По результатам анализа формируется список сценариев для автоматизации с ожидаемым эффектом по каждой метрике. Это помогает расставить приоритеты и обеспечить прозрачность.
7. Статистика и аналитика.
Расчёт базовых показателей (время ожидания, среднее количество обращений, нагрузка по каналам) даёт точку отсчёта для дальнейшего сравнения.
8. Архитектурная диаграмма.
Создаётся схема, показывающая взаимодействие платформы targetOS с внешними системами (CRM, телефонией, базой знаний) и компонентами ИИ (LLM, RAG, ARS/TTS).
9. Roadmap и бэклог.
На основе анализа формируется дорожная карта проекта и бэклог задач с приоритетами. Это помогает контролировать сроки и распределять ресурсы.
10. Матрица рисков и KPI проекта.
Определяются потенциальные риски (например, утечка данных, недостаточная производительность модели) и способы их минимизации. Одновременно формируются показатели успеха, привязанные к бизнес‑целям (снижение затрат, рост CSAT и т. д.).
Сбор и классификация звонков, писем и сообщений в чате позволяет понять, какие типы запросов преобладают и какие сценарии лучше всего автоматизировать. Такой анализ помогает сфокусироваться на «быстрых победах», что сокращает Time‑to‑First‑Value — показатель, который в зрелых AI‑проектах уменьшается с 3−6 месяцев до 2−6 недель.
2. Интеграционный аудит.
Проверка готовности IT‑ландшафта: каналов связи, CRM, телефонии, базы знаний и безопасности. Это важно, чтобы избежать задержек и обеспечить обмен данными между системами.
3. Оценка потенциального эффекта от автоматизации.
Эксперты рассчитывают ожидаемое снижение нагрузки на операторов, прогнозируют изменение AHT и FCR и оценивают возврат инвестиций. Например, исследования показывают, что здоровый уровень FCR после внедрения AI растёт до 70−85%, а containment (самостоятельное решение вопросов ИИ) достигает 25−50%.
4. Определение метрик.
Вместе с заказчиком выбирается набор KPI: помимо AHT и FCR внедряются показатели, отражающие работу ИИ‑агента — процент полностью автоматизированных диалогов, точность распознавания намерения, динамика настроения пользователя и частота использования подсказок.
5. Карта текущих коммуникационных потоков.
Визуальное отображение, как именно клиенты обращаются за помощью (каналы, сценарии, эскалации). Позволяет выявить узкие места и сделать CJM (Customer Journey Map).
6. Список use‑cases с указанием метрик.
По результатам анализа формируется список сценариев для автоматизации с ожидаемым эффектом по каждой метрике. Это помогает расставить приоритеты и обеспечить прозрачность.
7. Статистика и аналитика.
Расчёт базовых показателей (время ожидания, среднее количество обращений, нагрузка по каналам) даёт точку отсчёта для дальнейшего сравнения.
8. Архитектурная диаграмма.
Создаётся схема, показывающая взаимодействие платформы targetOS с внешними системами (CRM, телефонией, базой знаний) и компонентами ИИ (LLM, RAG, ARS/TTS).
9. Roadmap и бэклог.
На основе анализа формируется дорожная карта проекта и бэклог задач с приоритетами. Это помогает контролировать сроки и распределять ресурсы.
10. Матрица рисков и KPI проекта.
Определяются потенциальные риски (например, утечка данных, недостаточная производительность модели) и способы их минимизации. Одновременно формируются показатели успеха, привязанные к бизнес‑целям (снижение затрат, рост CSAT и т. д.).
Возможности targetcare на этапе внедрения
Этап внедрения входит в пакеты Advanced и Expert и включает техническую реализацию решения.
1. Функциональные требования.
Команда совместно с заказчиком формирует подробное техническое задание на ИИ‑агента: что он должен уметь, какие каналы обслуживать, какие действия выполнять (ответы, создание заявок, инициирование возврата и т. д.).
2. ПМИ — программа и методика испытаний.
Разрабатывается документ, описывающий, как тестировать агента, какие данные использовать и по каким критериям оценивать результат. Это гарантирует соответствие требованиям и снижает риски при вводе в эксплуатацию.
3. Развертывание в on‑premises.
Установка системы в инфраструктуре клиента, если требуется хранение данных на собственных серверах (часто важно для банков, госсектора или компаний с особыми требованиями безопасности).
4. Интеграция с ARS/TTS/LLM.
Подключение модулей автоматического распознавания речи (Automatic Speech Recognition), синтеза речи (Text‑to‑Speech) и большой языковой модели (LLM). Это обеспечивает качественное понимание и генерацию естественного языка как в текстовых, так и в голосовых каналах.
5. Подключение каналов взаимодействия.
Настройка работы в чат‑виджете, голосовом IVR, мессенджерах, email и других каналах. Цель — обеспечить единый опыт независимо от выбранного способа обращения.
6. Шифрование трафика.
Реализация транспортного и прикладного шифрования данных для соблюдения требований корпоративной безопасности и законодательства (GDPR, ФЗ‑152 и т. д.).
7. Настройка баз знаний (RAG).
Формирование «Retrieval‑Augmented Generation» хранилищ: подключение существующих справочных материалов и часто задаваемых вопросов, настройка поиска и актуализация. Чем лучше база знаний, тем выше вероятность правильного ответа и повышенный уровень AI resolution rate.
8. Интеграция с ИС.
Связь агента с CRM, ERP, биллинговыми системами и другими внутренними ресурсами для выполнения действий (создание заявок, проверка статуса заказа, изменение тарифов). Без этой интеграции ИИ может лишь отвечать, но не решать задачи.
9. Стандартная отчётность.
Настраиваются дашборды с основными метриками (AHT, FCR, CSAT, процент автоматизации, доля ошибок) и регулярная выгрузка данных для контроля качества.
10. Тестирование и ввод в эксплуатацию.
Проводятся функциональные и нагрузочные тесты, «боевое» тестирование на ограниченном пуле пользователей и, при успешном результате, масштабирование на весь объём.
Команда совместно с заказчиком формирует подробное техническое задание на ИИ‑агента: что он должен уметь, какие каналы обслуживать, какие действия выполнять (ответы, создание заявок, инициирование возврата и т. д.).
2. ПМИ — программа и методика испытаний.
Разрабатывается документ, описывающий, как тестировать агента, какие данные использовать и по каким критериям оценивать результат. Это гарантирует соответствие требованиям и снижает риски при вводе в эксплуатацию.
3. Развертывание в on‑premises.
Установка системы в инфраструктуре клиента, если требуется хранение данных на собственных серверах (часто важно для банков, госсектора или компаний с особыми требованиями безопасности).
4. Интеграция с ARS/TTS/LLM.
Подключение модулей автоматического распознавания речи (Automatic Speech Recognition), синтеза речи (Text‑to‑Speech) и большой языковой модели (LLM). Это обеспечивает качественное понимание и генерацию естественного языка как в текстовых, так и в голосовых каналах.
5. Подключение каналов взаимодействия.
Настройка работы в чат‑виджете, голосовом IVR, мессенджерах, email и других каналах. Цель — обеспечить единый опыт независимо от выбранного способа обращения.
6. Шифрование трафика.
Реализация транспортного и прикладного шифрования данных для соблюдения требований корпоративной безопасности и законодательства (GDPR, ФЗ‑152 и т. д.).
7. Настройка баз знаний (RAG).
Формирование «Retrieval‑Augmented Generation» хранилищ: подключение существующих справочных материалов и часто задаваемых вопросов, настройка поиска и актуализация. Чем лучше база знаний, тем выше вероятность правильного ответа и повышенный уровень AI resolution rate.
8. Интеграция с ИС.
Связь агента с CRM, ERP, биллинговыми системами и другими внутренними ресурсами для выполнения действий (создание заявок, проверка статуса заказа, изменение тарифов). Без этой интеграции ИИ может лишь отвечать, но не решать задачи.
9. Стандартная отчётность.
Настраиваются дашборды с основными метриками (AHT, FCR, CSAT, процент автоматизации, доля ошибок) и регулярная выгрузка данных для контроля качества.
10. Тестирование и ввод в эксплуатацию.
Проводятся функциональные и нагрузочные тесты, «боевое» тестирование на ограниченном пуле пользователей и, при успешном результате, масштабирование на весь объём.
Развитие и мониторинг
Этот этап доступен в пакете Expert. Он обеспечивает непрерывное улучшение проекта и адаптацию к изменяющимся условиям.
1. Постоянные улучшения и ad‑hoc задачи.
На основании мониторинга работы LLM‑агента и обратной связи от пользователей наша команда оперативно вносит изменения: расширяет базу знаний, корректирует подсказки и диалоги. Такой цикл «измерил — улучшил» обеспечивает устойчивый рост эффективности и удовлетворённости клиентов.
2. Health‑check и A/B‑тестирование агента.
Регулярные проверки позволяют выявлять падение качества, например, из‑за изменения статей базы знаний или ошибок в интеграциях. A/B‑тесты позволяют сравнивать разные версии диалогов и выбирать лучшую.
3. Настройка и мониторинг алгоритмов.
Автоматический контроль за отклонениями (скачки AHT, рост количества переданных оператору диалогов, ухудшение CSAT) помогает быстро реагировать на проблемы. Исследования подчёркивают, что CSAT — самая хрупкая метрика: генеративный ИИ может повысить удовлетворённость, если ответы точны и тон соблюдён, но может и резко снизить её при галлюцинациях или отказе перейти на операторов.
4. Разработка новых агентов под новые бизнес‑процессы.
По мере роста организации появляются новые сценарии (например, возвраты товаров, продление подписки или оформление кредита). В рамках подписки наша команда создаёт дополнительных агентов, адаптированных под эти процессы.
На основании мониторинга работы LLM‑агента и обратной связи от пользователей наша команда оперативно вносит изменения: расширяет базу знаний, корректирует подсказки и диалоги. Такой цикл «измерил — улучшил» обеспечивает устойчивый рост эффективности и удовлетворённости клиентов.
2. Health‑check и A/B‑тестирование агента.
Регулярные проверки позволяют выявлять падение качества, например, из‑за изменения статей базы знаний или ошибок в интеграциях. A/B‑тесты позволяют сравнивать разные версии диалогов и выбирать лучшую.
3. Настройка и мониторинг алгоритмов.
Автоматический контроль за отклонениями (скачки AHT, рост количества переданных оператору диалогов, ухудшение CSAT) помогает быстро реагировать на проблемы. Исследования подчёркивают, что CSAT — самая хрупкая метрика: генеративный ИИ может повысить удовлетворённость, если ответы точны и тон соблюдён, но может и резко снизить её при галлюцинациях или отказе перейти на операторов.
4. Разработка новых агентов под новые бизнес‑процессы.
По мере роста организации появляются новые сценарии (например, возвраты товаров, продление подписки или оформление кредита). В рамках подписки наша команда создаёт дополнительных агентов, адаптированных под эти процессы.
Обучение и передача знаний
В рамках targetcare предусмотрена программа обучения и передачи знаний. Она доступна опционально в пакетах Advanced и Expert.
Мы обучаем пользователей и администраторов платформы работе с системой и развитию ИИ-агентов. В рамках обучения разбираем ключевые задачи, с которыми ваша команда будет работать после запуска:
Чтобы знания можно было использовать и после завершения проекта, мы фиксируем и передаём все материалы обучения. Ваша команда получает:
В результате ваша команда может самостоятельно управлять системой, анализировать её эффективность и развивать ИИ-агентов по мере роста бизнеса. Это снижает зависимость от внешнего поставщика и позволяет быстрее адаптировать клиентский сервис к новым задачам.
- управление сценариями диалогов и базой знаний
- запуск и тестирование новых сценариев
- мониторинг метрик эффективности
- анализ обращений клиентов и оптимизация работы агентов
Чтобы знания можно было использовать и после завершения проекта, мы фиксируем и передаём все материалы обучения. Ваша команда получает:
- подробную документацию по работе системы
- инструкции по управлению ИИ-агентами
- записи обучающих сессий
- рекомендации по развитию и оптимизации решения
В результате ваша команда может самостоятельно управлять системой, анализировать её эффективность и развивать ИИ-агентов по мере роста бизнеса. Это снижает зависимость от внешнего поставщика и позволяет быстрее адаптировать клиентский сервис к новым задачам.
Что дальше?
Если вы рассматриваете внедрение ИИ-агентов в клиентском сервисе, главный вопрос обычно не в технологии, а в том, какой формат запуска и сопровождения будет оптимальным для вашего проекта.
В targetai мы используем targetcare, чтобы подобрать уровень поддержки под конкретную задачу: от самостоятельной разработки на платформе до полного цикла внедрения и развития системы.
Если вы хотите понять:
- какие сценарии автоматизации дадут наибольший эффект
- как интегрировать ИИ-агентов в существующую архитектуру
- какой пакет targetcare подойдёт вашему проекту
Мы разберём ваш кейс, оценим масштаб проекта и предложим оптимальный формат внедрения.
Свяжитесь с нами, чтобы обсудить ваш проект и возможности targetai для вашего клиентского сервиса.
Обсудить задачу
Свяжитесь с нами, чтобы обсудить ваш проект и возможности targetai для вашего клиентского сервиса.
Нажимая на кнопку «Отправить», Вы даете согласие на обработку своих персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности.