Российский телеком готов к масштабному внедрению ИИ-агентов в свою работу
Итоги 2025 года еще не подведены, но согласно исследованию IDC в 2024 году глобальные расходы на телекоммуникационные услуги и платное телевидение достигли 1,51 трлн долларов. Это солидный ресурс, который говорит о том, что у телекоммуникационных компаний есть возможность инвестировать в искусственный интеллект (ИИ). Но есть ли у них такая необходимость?
Последний годовой отчет об окупаемости инвестиций в ИИ в телекоммуникациях, проведенный National Research Group по заказу Google Cloud, подтверждает, что инициативы в области генеративного ИИ продолжают приносить результаты: 67% организаций уже видят окупаемость инвестиций хотя бы в одном варианте использования. Опрос, проведенный в рамках исследования, также выявил критически важный новый фактор, помогающий телекоммуникационным компаниям ускорить внедрение ИИ: агенты ИИ - специализированные большие языковые модели (LLM), которые могут самостоятельно планировать, рассуждать и выполнять задачи.
Благодаря этой способности ИИ-агенты открывают новые возможности для внедрения интеллекта непосредственно в бизнес. Согласно опросу, 56% руководителей телекоммуникационных компаний сообщили, что их организации активно используют ИИ-агентов в производственной среде, при этом почти половина (43%) заявили, что уже внедрили десять или более таких агентов. Каждый пятый респондент также отметил глубокую интеграцию этих агентов во все аспекты деятельности компании. Кроме того, руководители телекома уже смотрят в будущее: 42% считают расширение использования ИИ-агентов приоритетной задачей для бизнеса, а около половины (55%) заявили, что планируют выделить не менее 50% своих будущих бюджетов на ИИ для агентов.
По мнению телеком-аналитика и ведущего Telegram-канала @abloud62 Алексея Бойко, существуют десятки, если не сотни сценариев использования ИИ в телекоме. Их можно разделить на несколько групп: непосредственное управление инфраструктурой с целью ее оптимизации; прогнозирование и предотвращение аварий; выявление паттернов DDoS-атак и мошенничества, а также автоматизация работы сети и бизнес-процессов компании, например, анализ договоров.
Если говорить о взаимодействии операторов с клиентами с использованием ИИ, то это автоматизация работы контактных центров, отделов продаж. ИИ позволяет анализировать видеопотоки клиентов и предоставлять им различную аналитику на основе больших данных. Можно говорить и о прогнозировании оттока, персонализированных предложениях и персонализированной технической поддержке.
Отечественные мобильные операторы подтвердили "Российской газете", что не видят дальнейшего развития своего бизнеса без ИИ в целом и ИИ-агентов в частности. Так, в "Билайне" отмечают, что уже внедряют стратегию AI-native компании, встраивая искусственный интеллект во все бизнес-процессы. "Это не технологический экспериментальный проект, а фундаментальная трансформация того, как мы работаем и какие услуги предоставляем нашим клиентам. Искусственный интеллект в потребительском сегменте "Билайна" решает две ключевые задачи: повышение качества обслуживания и улучшение пользовательского опыта", - говорит директор по искусственному интеллекту и цифровым продуктам "Билайна" Константин Романов.
В "МегаФоне" в 2025 году генеративный ИИ был внедрен в процессы обслуживания клиентов в чат-боте. Как рассказали в компании, технология уже демонстрирует более высокие результаты по сравнению с традиционными роботизированными сценариями.
Кроме того, ИИ-агенты задействованы и для улучшения клиентского опыта, а также внедрены в производственные процессы. Робот контактного центра в режиме реального времени собирает и анализирует данные из разнородных систем, выдает оператору рекомендации по решению проблемы, позволяет выполнить необходимые действия и автоматически регистрирует итоги взаимодействия в CRM.
Эксперты отмечают, что российский телеком находится в высокой стадии готовности к масштабной операционной реализации ИИ-агентов и обладает соответствующей инфраструктурой.
ИИ-агенты радикально меняют и клиентский опыт. Они работают круглосуточно, обрабатывая тысячи запросов одновременно и сокращая время ответа с часов до секунд. Система анализирует историю каждого клиента и предлагает персонализированные решения, что увеличивает удовлетворенность и лояльность потребителей. Ключевое преимущество - высокое качество информации без эмоциональной усталости: агент не допускает ошибок в деталях и помнит всю историю общений.
"Пользователи, будь то корпоративные клиенты или физические лица, безусловно, выиграют от повышения качества услуг, сокращения числа проблем и улучшенного клиентского опыта. Однако важно отметить, что сейчас пользовательский опыт больше зависит не столько от самих операторов, сколько от регуляторных изменений и различных форс-мажоров. В этих ситуациях влияние ИИ-агентов на улучшение клиентского опыта ограничивается внешними факторами", - подчеркнул Бойко.