Безлюдный департамент
Forrester в исследовании 2026 года зафиксировал цифру, которую редко выносят в заголовки: 55% работодателей, проведших сокращения под флагом автоматизации, об этом решении сожалеют. Аналитики прогнозируют, что значительная часть позиций будет тихо восстановлена, но уже на других условиях и часто с другими людьми.
Почему это происходит – не загадка: компании считают то, что легко посчитать, и не считают то, что трудно.
Задача и работа
Исследователь Нейт Снелл сформулировал различие, которое точнее всего описывает главный вызов автоматизации. Задача – дискретная единица: ответить на вопрос, составить отчёт, обработать заявку. Алгоритм с этим справляется хорошо, часто лучше человека.
Работа – это контекстуальный поток: почувствовать, что клиент злится не из-за конкретного вопроса, а из-за накопленного недовольства; понять, что коллега на грани; принять решение там, где регламент и реальность противоречат друг другу.
Klarna, пожалуй, самый честный публичный кейс именно потому, что компания не побоялась рассказать обе части истории. Сначала успех: ИИ взял на себя работу 700 аутсорс-агентов поддержки, время ответа сократилось с 11 минут до 2, собственный штат уменьшился на 22%, причем в основном через увольнения по собственному желанию, без массовых сокращений. Затем тихий разворот: компания начала нанимать обратно. ИИ справлялся с задачами, но не справлялся с работой: росло число эскалаций, падал NPS, уходили клиенты – не потому что алгоритм давал неверную информацию, а потому что человек в стрессе ищет совладание, а не инструкцию.
Когда человек в стрессе звонит в поддержку, область мозга, которая обрабатывает социальную боль, активируется так же, как при физической. Буквально, ему нужен не правильный ответ – ему нужно, чтобы кто-то понял его чувства и что происходит.
В российском контексте этот эффект сильнее. Потребители традиционно рассчитывают на живого сотрудника, который «разберётся» – особенно в конфликте. Помните юмористические ролики, где показывали, что покупатель приходил просто поругаться в магазин, ради избавления от общего стресса? Алгоритм, который правильно отвечает, но не вовлекается эмоционально, воспринимается как отсутствие сервиса. Крупные банки, внедрившие чат-боты без выстроенного бэкапа, обнаружили устойчивый паттерн: пользователи переключаются на оператора, нагрузка на контакт-центр не падает, платят и за бота, и за людей одновременно.
Продолжение в моем канале Дзен
@payformotivation
Навигатор по каналу
Forrester в исследовании 2026 года зафиксировал цифру, которую редко выносят в заголовки: 55% работодателей, проведших сокращения под флагом автоматизации, об этом решении сожалеют. Аналитики прогнозируют, что значительная часть позиций будет тихо восстановлена, но уже на других условиях и часто с другими людьми.
Почему это происходит – не загадка: компании считают то, что легко посчитать, и не считают то, что трудно.
Задача и работа
Исследователь Нейт Снелл сформулировал различие, которое точнее всего описывает главный вызов автоматизации. Задача – дискретная единица: ответить на вопрос, составить отчёт, обработать заявку. Алгоритм с этим справляется хорошо, часто лучше человека.
Работа – это контекстуальный поток: почувствовать, что клиент злится не из-за конкретного вопроса, а из-за накопленного недовольства; понять, что коллега на грани; принять решение там, где регламент и реальность противоречат друг другу.
Klarna, пожалуй, самый честный публичный кейс именно потому, что компания не побоялась рассказать обе части истории. Сначала успех: ИИ взял на себя работу 700 аутсорс-агентов поддержки, время ответа сократилось с 11 минут до 2, собственный штат уменьшился на 22%, причем в основном через увольнения по собственному желанию, без массовых сокращений. Затем тихий разворот: компания начала нанимать обратно. ИИ справлялся с задачами, но не справлялся с работой: росло число эскалаций, падал NPS, уходили клиенты – не потому что алгоритм давал неверную информацию, а потому что человек в стрессе ищет совладание, а не инструкцию.
Когда человек в стрессе звонит в поддержку, область мозга, которая обрабатывает социальную боль, активируется так же, как при физической. Буквально, ему нужен не правильный ответ – ему нужно, чтобы кто-то понял его чувства и что происходит.
В российском контексте этот эффект сильнее. Потребители традиционно рассчитывают на живого сотрудника, который «разберётся» – особенно в конфликте. Помните юмористические ролики, где показывали, что покупатель приходил просто поругаться в магазин, ради избавления от общего стресса? Алгоритм, который правильно отвечает, но не вовлекается эмоционально, воспринимается как отсутствие сервиса. Крупные банки, внедрившие чат-боты без выстроенного бэкапа, обнаружили устойчивый паттерн: пользователи переключаются на оператора, нагрузка на контакт-центр не падает, платят и за бота, и за людей одновременно.
Продолжение в моем канале Дзен
@payformotivation
Навигатор по каналу