Swisscom сократила время первых демо для клиентов до 3-4 недель: как ИИ-агенты трансформируют клиентскую поддержку и продажи

Swisscom, крупнейший телеком-провайдер Швейцарии, столкнулся с парадоксом: при всей своей технологичности и готовности инвестировать в ИИ, масштабирование решений для тысяч клиентов и строгие требования к безопасности данных ставили под вопрос сам смысл этих инвестиций. После внедрения корпоративных ИИ-агентов компания не только обеспечила полное соблюдение всех норм, но и сократила время до первых демонстраций для клиентов до 3-4 недель, значительно улучшив клиентскую поддержку и продажи.

Внедрить ИИ в масштабах крупной компании, это не просто запустить чат-бота для одной задачи. Это значит, обеспечить безопасность данных на уровне банка, интегрировать десятки разрозненных систем и сделать так, чтобы ИИ был не игрушкой, а работал на реальный бизнес-результат. Такая трансформация требует не только технологий, но и глубокого понимания процессов, иначе ИИ-решение останется на уровне пилота, а не станет частью ежедневной работы. Но это решаемо, и решение уже есть.

«Потолок автоматизации»: как ИИ-решения упирались в ограничения

Swisscom, как технологический лидер, давно инвестировала в искусственный интеллект. Однако, по мере того как технологии развивались, компания столкнулась с так называемым «потолком автоматизации». Традиционные ИИ-решения, разработанные для точечных задач, плохо масштабировались и не могли обеспечить необходимый уровень взаимодействия и безопасности для тысяч клиентов и внутренних операций. Речь шла не просто о внедрении новых инструментов, а о системном преобразовании.

Существующие ИИ-решения работали изолированно, создавая разрозненные "островки" автоматизации. Для решения типовых клиентских запросов, например, по проблемам с роутером или счетами, требовалась сложная координация между несколькими отделами, где данные и логика хранились отдельно. Это приводило к задержкам, ошибкам и снижению качества обслуживания. Клиенты ждали дольше, сотрудники тратили больше времени на рутину, а эффективность падала.

Особую остроту проблеме придавали строгие швейцарские законы о защите данных. Любое новое ИИ-решение должно было гарантировать высочайший уровень безопасности и аутентификации на основе принципа наименьших привилегий. Интеграция с существующими системами, такими как MCP-серверы (Model Context Protocol), также требовала централизованного подхода. Кроме того, отсутствовали стандартизированные методы для сбора долгосрочных данных о предпочтениях клиентов и оценки эффективности работы ИИ-агентов, что затрудняло дальнейшую оптимизацию и развитие.

Путь к ИИ-агентам: от разрозненных решений к единой платформе

Понимание того, что фрагментированные ИИ-решения не ведут к успеху, привело Swisscom к поиску унифицированного подхода. Компания осознала, что ей нужна не просто новая технология, а комплексная платформа, способная оркестрировать работу множества ИИ-агентов, обеспечивая при этом безопасность, масштабируемость и легкую интеграцию с существующей инфраструктурой. Именно поэтому выбор пал на концепцию ИИ-агентов, которые могут взаимодействовать друг с другом и с внешними системами, действуя как единый механизм.

Целью было создать среду, где разработчики могли бы быстро создавать, тестировать и развертывать агентов, не отвлекаясь на инфраструктурные вопросы. Это позволило бы сосредоточиться на бизнес-логике и ценности для клиента, а не на технических сложностях развертывания и поддержки. ИИ-агенты должны были стать не просто автоматизированными скриптами, а интеллектуальными сущностями, способными понимать контекст, учиться и принимать решения, освобождая сотрудников от рутины и позволяя им сосредоточиться на более сложных задачах, требующих человеческого суждения.

Как проектировали платформу для ИИ-агентов

Для создания единой платформы Swisscom разработала архитектуру, состоящую из нескольких ключевых компонентов, каждый из которых решал свою задачу, обеспечивая максимальную гибкость и безопасность:

• Среда выполнения агентов. Этот компонент позволял разработчикам сосредоточиться на логике ИИ-агентов, а платформа обеспечивала безопасный хостинг, автоматическое масштабирование и изоляцию сессий. Это значительно упростило развертывание и управление агентами, позволяя им работать независимо друг от друга, но в рамках единой экосистемы.
• Система идентификации агентов. Интегрированная с существующей системой идентификации Swisscom, она упростила аутентификацию и авторизацию между агентами, инструментами и источниками данных, обеспечивая строгий контроль доступа и соблюдение принципа наименьших привилегий. Это критически важно для защиты конфиденциальной информации.
• Управление памятью агентов. Этот компонент предоставлял надежное решение для управления краткосрочной и долгосрочной памятью агентов. Это было критически важно для понимания контекста клиентов в B2C-операциях и соблюдения конфиденциальности данных, так как каждый клиент имел свою изолированную память, что исключало утечки и перепутывание информации.
• Фреймворк для разработки агентов. Специальный фреймворк значительно ускорил разработку новых агентов. Он предоставлял встроенные возможности трассировки, оценки и логирования, что сокращало время до вывода продукта на рынок и позволяло оперативно отслеживать и исправлять ошибки.

Эта архитектура позволяла создавать агентов, способных общаться друг с другом (используя протокол "Агент-к-Агенту") и с внешними системами, обеспечивая бесшовное взаимодействие между отделами и данными. Например, агент, отвечающий за техническую поддержку, мог взаимодействовать с агентом, управляющим базой знаний, чтобы получить актуальную информацию, а затем передать результат агенту, ответственному за коммуникацию с клиентом.

Внедрение и масштабирование: от пилота к корпоративному стандарту

Внедрение платформы ИИ-агентов началось с пилотных проектов, ориентированных на наиболее критичные и высоконагруженные процессы. Первые команды, не имевшие опыта работы с новым фреймворком, смогли создать и продемонстрировать функциональные прототипы всего за 3-4 недели. Такой быстрый старт показал эффективность выбранного подхода и мотивировал другие команды активно включаться в процесс.

Особое внимание уделили интеграции. ИИ-агенты были встроены в существующий чат-бот SAM, который уже обрабатывал тысячи запросов в месяц. Это позволило быстро ввести новых агентов в эксплуатацию, не нарушая привычные рабочие процессы и используя уже знакомый интерфейс. Постепенно агенты взяли на себя такие задачи, как генерация персонализированных коммерческих предложений и автоматизированная поддержка при технических проблемах, что значительно разгрузило операторов, позволив им сосредоточиться на более сложных и нестандартных случаях, требующих человеческого вмешательства.

Ключевым аспектом внедрения стало соблюдение требований безопасности и конфиденциальности. Благодаря модулю идентификации агентов и механизму управления памятью, Swisscom смогла гарантировать, что данные каждого пользователя хранятся изолированно, полностью соответствуя швейцарскому законодательству о защите данных. Это позволило масштабировать решение без риска утечек или нарушения регуляторных норм, что было критически важно для компании, работающей в высокорегулируемой отрасли.

Результаты: измеримый эффект для бизнеса

Внедрение платформы ИИ-агентов принесло Swisscom ощутимые и измеримые результаты, трансформировав клиентскую поддержку и продажи на корпоративном уровне:

• Ускорение разработки. Команды разработчиков, даже без предварительного опыта, достигали первых демонстраций для бизнес-заказчиков всего за 3-4 недели. Это позволило гораздо быстрее выводить новые продукты и сервисы на рынок, оперативно реагируя на меняющиеся потребности клиентов.
• Повышение качества клиентской поддержки. Были успешно реализованы два B2C кейса: генерация персонализированных коммерческих предложений и автоматизированная поддержка при технических проблемах. Агенты, интегрированные в существующий чат-бот SAM, обрабатывают тысячи запросов в месяц с низкой задержкой, улучшая пользовательский опыт и снижая нагрузку на операторов.
• Безопасность и соответствие нормам. Система идентификации агентов обеспечивает строгий контроль доступа, а управление памятью гарантирует раздельное хранение данных каждого пользователя, что критически важно в условиях швейцарского законодательства о защите данных. Это позволило масштабировать решение без риска.
• Масштабируемость. Среда выполнения агентов позволяет эффективно обрабатывать тысячи запросов в месяц, оптимизируя затраты и поддерживая высокую производительность без необходимости ручного управления инфраструктурой. Это открывает путь для дальнейшего расширения функционала и внедрения новых ИИ-решений.

Таким образом, Swisscom не просто внедрила ИИ, а создала гибкую и безопасную платформу, которая позволяет быстро разрабатывать и масштабировать ИИ-решения, трансформируя клиентскую поддержку и продажи на корпоративном уровне, сохраняя при этом высочайшие стандарты безопасности и конфиденциальности.

Как это внедрить у вас

Кейс Swisscom демонстрирует, что ИИ-агенты могут стать мощным инструментом для компаний, сталкивающихся с проблемами масштабирования и безопасности ИИ-решений. Если ваша компания имеет схожие вызовы, вот с чего можно начать:

• Оцените свои "островки" автоматизации. Определите, какие ИИ-решения или автоматизированные процессы работают изолированно и требуют ручной координации. Это идеальные кандидаты для интеграции в единую платформу ИИ-агентов, где они смогут взаимодействовать и обмениваться данными.
• Сфокусируйтесь на безопасности и конфиденциальности с самого начала. Особенно если вы работаете в регулируемых отраслях, убедитесь, что ваша архитектура ИИ-агентов соответствует всем требованиям по защите данных и контролю доступа. Это позволит избежать дорогостоящих ошибок и штрафов в будущем.
• Начните с пилота, но с прицелом на масштабирование. Выберите одну или две критически важные задачи, где ИИ-агенты могут быстро показать результат. Но при этом проектируйте систему так, чтобы её можно было легко расширять на другие области, используя модульный подход.
• Интегрируйте агентов в существующие инструменты. Чем меньше сотрудникам придется менять свои привычки и осваивать новые интерфейсы, тем быстрее произойдет адаптация и тем выше будет отдача от внедрения. Встраивайте ИИ-агентов туда, где сотрудники уже работают.

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