Swisscom высвободил команды поддержки и продаж: как ИИ-агент справился с рутиной и масштабированием

Swisscom, ведущий телекоммуникационный провайдер Швейцарии, столкнулся с проблемой масштабирования ИИ-решений: традиционные подходы к автоматизации упирались в так называемый «потолок автоматизации». Вместо того чтобы создавать разрозненные чат-боты для каждого отдела, компания внедрила фреймворк для ИИ-аагентов, который позволил командам поддержки и продаж разрабатывать новые инструменты всего за 3-4 недели, обеспечивая при этом бесшовную интеграцию и соблюдение строгих требований к безопасности и конфиденциальности данных.

В крупной компании, особенно в телекоме, где каждый день обрабатываются миллионы запросов и данных, проблема не только в том, чтобы запустить ИИ, но и в том, как сделать его масштабируемым, безопасным и по-настоящему полезным для разных отделов. Разрозненные решения, которые не общаются друг с другом, быстро превращаются в хаос, а разработка каждого нового агента с нуля — в бесконечный цикл затрат и задержек. Но теперь есть фреймворки, которые позволяют решить эту проблему системно.

Реальность проблемы: «потолок автоматизации» и разрозненность

Swisscom, как и многие крупные предприятия, уже использовала ИИ-решения, включая разговорный ИИ на базе Rasa и тонко настроенные большие языковые модели. Однако по мере роста масштабов появлялись новые вызовы. Основная проблема заключалась в том, что каждое новое ИИ-решение создавалось как отдельный «силос». Это приводило к дублированию усилий, сложностям в координации между отделами и неэффективному использованию данных. Например, при проблеме с интернет-соединением клиента причина могла быть в биллинге, сетевом сбое или неверной конфигурации роутера. Эти вопросы находились в ведении разных отделов, и для их решения требовалось сложное взаимодействие между агентами и системами, которое не могли обеспечить отдельные чат-боты.

Компания столкнулась с «потолком автоматизации», где традиционные подходы не могли удовлетворить современные бизнес-потребности, особенно в условиях строгих швейцарских законов о защите данных. Нужно было решение, которое позволило бы безопасно и эффективно масштабировать ИИ-агентов по всей организации, обеспечивая их взаимодействие и повторное использование.

Путь к ИИ-агентам: от отдельных ботов к оркестровке

Ранее Swisscom использовал отдельные решения для конкретных задач, например, чат-бота SAM для взаимодействия с клиентами. Это работало, но не позволяло создавать по-настоящему интеллектуальные системы, способные решать комплексные задачи, требующие кросс-функционального взаимодействия. Например, когда клиент звонил с проблемой, требовалось, чтобы один агент мог получить данные из системы биллинга, другой — проверить состояние сети, а третий — предложить шаги по устранению неполадок с роутером. Компании требовалась не просто автоматизация отдельных функций, а оркестровка множества агентов, способных общаться друг с другом и совместно решать задачи.

Именно поэтому Swisscom пришел к концепции фреймворка для ИИ-агентов, который позволил бы создавать не просто отдельные ИИ-модели, а целые экосистемы агентов, способных к сложному взаимодействию.

Как проектировали фреймворк для ИИ-агентов

Swisscom спроектировал фреймворк, который позволил бы централизованно управлять развертыванием и взаимодействием ИИ-агентов. Ключевыми элементами стали:

• Протоколы взаимодействия. Были разработаны протоколы Model Context Protocol (MCP) и Agent2Agent (A2A) для бесшовной связи между агентами из разных доменов. Это позволило агентам обмениваться информацией и совместно решать задачи, не будучи привязанными к конкретному отделу.
• Безопасность и аутентификация. В условиях строгих законов о защите данных Швейцарии, безопасность была приоритетом. Каждый агент и каждая транзакция требовали временных токенов доступа, которые проверяли как контекст клиента, так и контекст агента. Это обеспечивало принцип наименьших привилегий и контролируемый обмен ресурсами.
• Единая среда выполнения. Для хостинга и масштабирования агентов была выбрана среда выполнения, которая обеспечивала безопасное и экономичное развертывание контейнеризированных агентов, поддерживая изоляцию на уровне сеансов. Это дало командам возможность сосредоточиться на логике агентов, а не на инфраструктуре.
• Управление памятью. Для B2C-операций критически важно понимать контекст клиента на протяжении нескольких взаимодействий. Была реализована система управления памятью, которая позволяла хранить как краткосрочную, так и долгосрочную информацию о пользователях, обеспечивая персонализированный подход и соблюдая конфиденциальность данных.
• Интеграция с существующими системами. Фреймворк был разработан таким образом, чтобы интегрироваться с SAIL (Service and Interface Library) — центральной системой Swisscom для хостинга API и интеграции сервисов, а также с корпоративной сетью через AWS Direct Connect.

Внедрение: от пилота к масштабированию

Внедрение началось с двух ключевых B2C-сценариев: генерации персонализированных предложений продаж и автоматизированной поддержки клиентов по техническим вопросам. Эти агенты были интегрированы в существующую систему чат-ботов Swisscom, SAM, что потребовало высокопроизводительных протоколов связи между агентами из-за большого объема клиентов и строгих требований к задержке.

Благодаря фреймворку, который взял на себя вопросы безопасности, масштабирования и интеграции, команды разработчиков смогли сосредоточиться на бизнес-логике. Это позволило им достичь первых демонстраций для заинтересованных сторон всего за 3-4 недели, даже без предварительного опыта работы с выбранными инструментами. Более того, одна проектная команда успешно мигрировала с другой реализации на новый фреймворк, отметив снижение сложности и ускорение циклов разработки. Интеграция с инструментами мониторинга позволила отслеживать производительность и быстро валидировать концепции.

Результаты

Благодаря внедрению фреймворка Swisscom добился значительных результатов:

• Ускорение разработки. Команды поддержки и продаж смогли разрабатывать и демонстрировать новые агенты всего за 3-4 недели.
• Масштабируемость. Агенты успешно обрабатывают тысячи запросов в месяц, поддерживая низкую задержку и оптимизируя затраты.
• Улучшенное взаимодействие с клиентами. Долгосрочная память агентов позволяет отслеживать и анализировать взаимодействия с клиентами, постоянно улучшая их опыт.
• Повышенная безопасность. Управление идентификацией обеспечивает точный контроль доступа, гарантируя, что агенты имеют доступ только к авторизованным ресурсам для конкретного взаимодействия.
• Снижение сложности. Командам разработчиков стало проще создавать и поддерживать агентов, что подтверждается миграцией с более сложных решений.

Как это внедрить у вас

Кейс Swisscom демонстрирует, что для успешного внедрения ИИ-агентов в крупной компании необходим не просто набор инструментов, а цельная архитектурная основа. Чтобы повторить этот успех у себя, начните со следующих шагов:

• Создайте архитектурную основу. Вместо того чтобы создавать разрозненные чат-боты, сосредоточьтесь на построении фреймворка, который обеспечит безопасную кросс-организационную аутентификацию, стандартизированную оркестровку агентов и комплексную наблюдаемость.
• Обеспечьте бесшовную интеграцию и взаимодействие агентов. Разработайте протоколы для общения между агентами и централизуйте доступ к внутренним API и системам. Это позволит агентам совместно решать сложные задачи и обмениваться информацией.
• Приоритет безопасности и конфиденциальности. Внедрите надежные механизмы аутентификации и авторизации, которые обеспечивают принцип наименьших привилегий и соответствуют нормативным требованиям. Это особенно важно для компаний, работающих с чувствительными данными.
• Выберите фреймворк, ускоряющий разработку. Используйте инструменты, которые упрощают создание агентов, ускоряют циклы разработки и легко интегрируются с существующей инфраструктурой мониторинга и оценки. Это позволит командам быстро создавать ценность для бизнеса.

Если этот кейс похож на то, что происходит у вас, наш менеджер поможет разобраться: бесплатно проанализирует ваш бизнес и нишу и подскажет, где ИИ-агент даст реальный результат именно в вашем случае. Написать менеджеру