Российские компании начинают отходить от затратной структуры, сосредоточенной на фонде оплаты труда. Эксперты предсказывают, что к 2030 году инвестиции в технологии достигнут 43% расходов контакт-центров, превысив затраты на линейный персонал (37%). При этом внедрение искусственного интеллекта не приведет к массовым увольнениям в отрасли. Эти данные были получены из исследования, проведенного «Контур Университет», «К2Тех» и Naumen. Редакция IT Speaker ознакомилась с выводами.
Недостаток кадров стал основным фактором цифровизации клиентского сервиса, подчеркивают эксперты. В 29% анализируемых случаев внедрение ИИ было вызвано невозможностью расширить бизнес традиционными методами найма. Среди других причин были упомянуты проблемы с качеством обслуживания (16%) и неэффективные продажи (10%).
Также одной из причин, побуждающих российские компании внедрять ИИ, является сложность в найме и удержании операторов. Сфера контакт-центров сталкивается с серьезным дефицитом: средний срок работы специалиста в компании составляет менее года, причем от 2 до 6 месяцев уходит только на его обучение и адаптацию.
В успешных проектах нейросети и виртуальные ассистенты обрабатывают до 52% обращений клиентов без человеческого вмешательства. При этом эксперты не ожидают массовых сокращений: уменьшение числа операторов на 15-20% в следующие два-три года произойдет естественным образом из-за текучести кадров. В то же время ИТ-команды, поддерживающие эти технологии, будут расти.
«Развитие искусственного интеллекта ведет к изменению кадровой модели клиентского сервиса. Внедрение ИИ сопровождается возникновением новых ролей, таких как владельцы клиентского опыта и менеджеры по внедрению изменений. Кроме того, для операторов формируются новые карьерные пути: они могут развиваться в ИИ-супервайзеров, контент-менеджеров баз знаний, методологов и low-code-разработчиков. В горизонте двух-трех лет после внедрения ИИ, доля специалистов, занимающихся технологическим развитием, может увеличиться с 3% до 15% в общей структуре команды», – прокомментировала Ольга Кудрачева, руководитель Лаборатории исследований рынка ИТ-решений, «Контур Университет».
По прогнозам участников рынка, в ближайшие три года расходы контактных центров на внедрение технологий в клиентский сервис увеличатся в два-три раза. К 2030 году именно технологии станут основным элементом расходов контактных центров: 43% бюджетов против 37% на фонд оплаты труда специалистов массовых ролей. При этом общие расходы на персонал не снижаются пропорционально росту инвестиций в технологии из-за переквалификации сотрудников на более высокооплачиваемые экспертные должности.
Входной порог в технологии искусственного интеллекта начинает от 5-10 миллионов рублей: это бюджет на тестирование 1-3 простых сценариев. Однако полноценное внедрение в крупной компании (enterprise) обходится в среднем в 30 миллионов рублей, а при необходимости обновления аппаратной инфраструктуры затраты могут возрасти до 70-120 миллионов рублей. Комплексная ИИ-трансформация среднего контакт-центра требует от 50 до 100 миллионов рублей ежегодно.
«Окупаемость on-premise-решений в сфере ИИ составляет в среднем два года. В то время как бизнес, ограниченный в бюджетах, сегодня готов инвестировать в технологии только при условии окупаемости в течение первого года. На практике столь быстрый возврат инвестиций возможен только в редких нишевых сценариях. Разрешить этот конфликт ожиданий позволяет облачная модель оплаты: она переводит капитальные затраты в операционные, ускоряет отдачу от технологий и помогает снизить финансовый порог входа в проект», – добавил Константин Герман, CPO Naumen.
Ранее мировые компании столкнулись с ростом цен на использование нейросетей. В некоторых случаях их внедрение обходится дороже, чем труд сотрудников. Так, Microsoft сокращает внутреннее использование Claude Code после резкого увеличения расходов на ИИ-инструменты. Аналогичная ситуация наблюдается в Uber, где бюджет на ИИ-разработку на 2026 год был израсходован всего за четыре месяца.
«К2 НейроТех» создал калькулятор оценки инфраструктурной готовности бизнеса
