Ростелеком автоматизирует половину обращений в чатах и перераспределяет нагрузку на операторов
Автоматизация половины обращений в чатах позволяет Ростелекому перенаправить живых операторов на решение сложных задач, а не на рутину. Компания уже тестирует собственную экосистему на 300 тысячах ежедневных запросов и планирует предложить этот инструмент другим бизнесам для снижения издержек поддержки.
По данным CNews, Ростелеком достиг значимой вехи в цифровизации клиентского сервиса: уровень автоматизации обращений в чатах составил 50%. Компания внедрила собственную экосистему, состоящую из интеллектуального чат-бота Омнибот и базы знаний ProЗнания. Эти инструменты уже функционируют в производственной среде оператора, перераспределяя нагрузку между алгоритмами и живыми специалистами.
Внедрение позволило обработать до 300 тысяч запросов в сутки через текстовые каналы. Система охватывает более 500 сценариев взаимодействия и обучена на 400 типах целей (интентов), сформированных на основе внутренних данных компании. Такой масштаб позволяет сократить время ответа на запросы и ускорить адаптацию новых сотрудников.
Архитектура и функциональность решений
Механизм работы построен на четком разделении задач. База знаний ProЗнания отвечает за формирование актуального контента, контекстный поиск информации и генерацию ответов с использованием технологий искусственного интеллекта. Чат-бот Омнибот автоматически определяет цель обращения и обрабатывает его в различных каналах связи без участия оператора.
Техническая реализация опирается на российское программное обеспечение и соответствует стандартам безопасной разработки. Интеграция с корпоративными платформами происходит через сервисную шину данных (ESB), которая выступает единым центром обмена информацией. Архитектура поддерживает многопроектную работу, охватывая функции от клиентской поддержки до управления персоналом (HR).
Решение прошло полный цикл цифровой трансформации внутри компании. За четыре года команда специалистов с глубокой экспертизой развила инструменты, опираясь на лучшие отраслевые практики работы с данными. Многообразие задач позволило сформировать набор функций, необходимых для эффективной работы в различных сценариях.
Стратегия масштабирования и коммерциализация
Успешная апробация на собственных процессах открыла путь к выходу на внешний рынок. Ростелеком планирует предлагать продукты корпоративным клиентам и структурам госсектора. Это позволит компаниям из разных сфер быстрее автоматизировать службу поддержки и оптимизировать рабочие задачи сотрудников.
Дарий Халитов, заместитель президента, председателя правления Ростелекома, отметил, что внедрение стало важным шагом для клиентского сервиса. По его словам, продукты помогают оптимизировать работу поддержки и расширяют возможности автоматизации внутренних процессов в группе компаний.
Евгений Жукович, директор по клиентскому сервису массового сегмента, подчеркнул, что использование ИИ направлено на качественное улучшение сервиса. Автоматизация простых запросов высвобождает ресурсы операторов для решения более сложных и нестандартных задач. Компания внимательно подходит к масштабированию решений, тщательно анализируя обратную связь и адаптируя технологии под потребности клиентов.
Рыночный контекст и импортозамещение
Ситуация на рынке ИТ-решений характеризуется поиском баланса между технологической эффективностью и импортозависимостью. Алексей Догадин, директор центра компетенций интеллектуальных систем коммуникаций и управления данными Ростелекома, указал, что технические решения созданы с опорой на лучшие отраслевые практики.
В то же время, представители смежных отраслей, такие как Евгений Степанов из ICL Техно, отмечают, что создание полноценной отечественной экосистемы техники пока остается сложной задачей. Это подчеркивает актуальность решений, которые строятся на доступном программном обеспечении и интегрируются в существующую инфраструктуру.
Система Омнибот и база ProЗнания демонстрируют, как можно эффективно использовать ИИ для снижения операционных расходов и повышения качества обслуживания. Переход от ручного труда к автоматизации меняет экономику поддержки, позволяя компаниям перераспределять человеческие ресурсы на задачи, требующие эмпатии и сложной аналитики.
Детальный анализ внедрения таких решений требует учета специфики интеграции с устаревшими системами и оценки долгосрочных эффектов от автоматизации.
Цена автоматизации: экономический императив и скрытые риски
На фоне падения чистой прибыли на 50,7% в первом полугодии 2025 года из-за роста стоимости обслуживания долга, внедрение Ростелекомом системы с уровнем автоматизации 50% выглядит не как стратегический эксперимент, а как жесткая необходимость сохранения маржинальности [!]. Заявленная цифра охватывает обработку до 300 тысяч запросов в сутки через текстовые каналы, но за этой статистикой скрывается фундаментальный сдвиг в экономике клиентского сервиса. Компания перераспределяет нагрузку между алгоритмами и живыми специалистами, используя собственную экосистему Омнибот и базу знаний ProЗнания.
Однако за оптимизацией операционных расходов (OPEX) стоит более сложная реальность. Если алгоритм берет на себя половину обращений, то оставшиеся 50% становятся качественными. Это уже не простые вопросы о тарифах, а сложные, эмоционально окрашенные ситуации. Эксперты отмечают, что автоматизация не снижает потребность в людях линейно, а радикально повышает планку требований к оставшимся специалистам. Их роль трансформируется из операторов колл-центра в экспертов по урегулированию конфликтов, что требует новых компетенций и ресурсов на обучение.
Важный нюанс: Внедрение ИИ в условиях финансового давления превращает автоматизацию из инструмента улучшения сервиса в механизм выживания, где каждый сэкономленный рубль ФОТ должен перекрывать риски потери качества и безопасности данных.
Экономика «слабых пакетов» и трансформация труда
Анализ показывает, что искусственный интеллект меняет структуру занятости не через массовое исчезновение профессий, а через перераспределение задач. В терминологии современных исследований это разделение на «слабые» и «сильные» пакеты задач [!]. В «слабых» пакетах, где операции легко отделяются от общего процесса (например, проверка баланса или статус услуги), автоматизация сужает роль человека. Здесь Ростелеком демонстрирует эффективность: бот обрабатывает рутину, высвобождая ресурсы.
В то же время, в «сильных» пакетах с тесно переплетенными функциями ИИ выступает инструментом повышения эффективности, сохраняя ценность специалиста. Проблема заключается в том, что переход от «слабых» к «сильным» задачам происходит не мгновенно. Сотрудники, годами отвечавшие на однотипные вопросы, могут оказаться не готовы к работе со сложными кейсами, которые теперь станут их основной работой. Это создает риск роста текучести кадров и необходимости масштабных программ переподготовки.
Инвестиции в ИИ должны сопровождаться инвестициями в человеческий капитал. Без этого автоматизация превращается в инструмент, который экономит деньги сегодня, но создает проблемы с качеством сервиса завтра. Успех проекта зависит от того, насколько гладко пройдет этот переход для людей и как быстро компания сможет адаптировать свои процессы под новые реалии.
Угроза «умных идиотов» и безопасность данных
Планы по коммерциализации продуктов Омнибот и ProЗнания для корпоративных клиентов открывают новые возможности, но несут в себе скрытые риски. Техническая реализация опирается на сервисную шину данных (ESB), которая выступает единым центром обмена информацией. Интеграция с корпоративными платформами требует предоставления ИИ-агентам широких прав доступа к внутренним системам.
Здесь возникает критическая уязвимость. Эксперты по кибербезопасности предупреждают, что современные ИИ-агенты напоминают «очень умных идиотов», способных случайно уничтожить данные или совершить необратимые ошибки при выполнении простых задач [!]. Масштабное внедрение таких агентов происходит быстрее, чем развитие инфраструктуры управления доступом. Большинство агентов наследуют избыточные права от пользователей или логики автоматизации, что затрудняет различение действий человека и алгоритма [!].
Если Омнибот не сможет работать в рамках строго ограниченных прав, он становится вектором атаки. Отсутствие четкой аутентификации и механизмов отзыва доступа в реальном времени усиливает риски несанкционированных действий. В условиях, когда компании вынуждены минимизировать затраты на контроль, риск утечки данных возрастает. Чем больше автоматизации для спасения прибыли, выше вероятность критической инцидента из-за «умных идиотов» с избыточными правами.
Стоит учесть: Готовое решение, работающее на 100% внутри одной экосистемы, при переносе в чужую среду часто теряет до 40% своей эффективности из-за необходимости глубокой кастомизации под уникальные бизнес-процессы заказчика и настройки прав доступа.
Конкуренция и вызовы масштабирования
Ситуация на рынке ИТ-решений характеризуется поиском баланса между технологической эффективностью и безопасностью. Представители смежных отраслей отмечают, что создание полноценной отечественной экосистемы техники остается сложной задачей. Это подчеркивает актуальность решений, которые строятся на доступном программном обеспечении и интегрируются в существующую инфраструктуру.
Однако переход на российское программное обеспечение накладывает ограничения на гибкость. Интеграция с устаревшими системами (легаси), которые все еще составляют основу инфраструктуры многих крупных предприятий, может стать узким местом. Если Омнибот не сможет в реальном времени получать данные из разрозненных и несовместимых между собой систем заказчика, его эффективность упадет. Клиент получит красивую витрину, но «мозг» системы будет работать в отрыве от реальности.
Кроме того, данные о внедрении предиктивной модели в голосовой бот, где более 80% вопросов решаются без участия оператора, показывают, что Ростелеком идет дальше текстовых чатов [!]. Это создает дополнительные требования к точности прогнозов. Ошибки предиктивной аналитики могут привести к навязыванию услуг или некорректным ответам, что усилит нагрузку на живых операторов.
Конкуренция на рынке таких решений будет жесткой. Компании будут вынуждены балансировать между скоростью внедрения и качеством интеграции. Если поставщик пойдет по пути быстрой продажи «коробочного» решения без глубокой настройки прав доступа и безопасности, это может привести к репутационным рискам. Клиенты, ожидающие чуда от ИИ, могут столкнуться с тем, что система не понимает их специфики или создает угрозу утечки данных.
В конечном счете, история с Ростелекомом демонстрирует, что цифровая трансформация — это не линейный путь от «ручного труда» к «полной автоматизации». Это сложный процесс переплетения технологий и человеческих компетенций, где успех зависит от способности видеть не только цифры эффективности, но и скрытые системные риски, которые могут возникнуть при масштабировании решений в условиях финансового давления.
Важный вывод: Реальная ценность внедрения ИИ кроется не в сокращении штата, а в способности компании перестроить бизнес-процессы так, чтобы алгоритмы и люди работали как единый механизм, где каждый выполняет ту часть работы, для которой он наиболее эффективен, при этом сохраняя контроль над безопасностью данных.
Источник: CNews
