“Штучний інтелект не замінить людину. Але людина, яка використовує AI, замінить того, хто цього не робить”.
Анастасія, Client Relationship Lead, Oki-Toki.
Знаєте, що мене найбільше дивує в розмовах про AI у контакт-центрах?
Всі говорять про технології, але ніхто не говорить про людей.
За 8 років роботи в цій індустрії я бачила сотні операторів, які сиділи в “cubicles”, механічно зачитували скрипти і мріяли про п’ятницю. Операторів, звільняли після чергової “оптимізації”. Вони вигорали, а відтік персоналу становив 30-45% (employee turnover) на рік та ще безкінечний цикл найму нових людей.
І я постійно чую це питання, повне страху: “А що буде, коли мене замінить AI”?
Ось що я відповідаю — і це не втіха, а факт: більшість експертів помиляються, коли говорять, що AI повністю замінить операторів.
AI не замінить операторів. AI звільнить операторів від того, що вбивало їх мотивацію: від монотонності, від зачитування скриптів, від 100-го за день запитання “як скинути пароль?”.
Нова роль оператора — від виконавця до архітектора відносин
Ось що насправді відбувається: професія оператора переживає ренесанс. Оператор все менше працює “говорящим FAQ” і все більше модератором клієнтського досвіду — спеціалістом, який керує мережею AI-помічників та підключається в складних, емоційно або технічно насичених ситуаціях.
AI усуває монотонність і робить ставку на Human-Centric Skills (людино-орієнтовані навички): EQ (Emotional Quotient — емоційний інтелект), Critical Thinking (критичне мислення) та креативність.
До 2025 року оператори стали тим, ким завжди мали бути: професіоналами, які вирішують проблеми, а не повторюють напам’ять фрази, хоча це скоріше тенденція, ніж свершившийся факт.
Правда про те, що відбувається з професією
Дослідження Metrigy показує: 55.7% компаній скоротили кількість нових операторів, яких планували найняти, після впровадження AI, 36.8% компаній провели скорочення в середньому на 24.1% персоналу.
Але, на мій погляд, це не кінець професії, а її трансформація.
Коли я питаю операторів: “Що б ви віддали перевагу — сто однотипних запитань на день або двадцять складних, де потрібно думати”? Сто відсотків вибирають друге. І за друге платять більше.
AI автоматизує рутину, а людям залишається те, що дійсно важливо — взаємодія, емоції, рішення, тому це не загроза професії, а її еволюція.
Як саме це працює на практиці? Розберемо три ключові ролі майбутнього: Experience Orchestrator, AI Supervisor та Specialized Problem Solver.
Experience Orchestrator — керування клієнтським досвідом
Коли я вперше побачила модель “Agent as Coworker” (агент працює разом з AI як колега) в одному з проектів в Латинській Америці, я подумала: “Ось як має бути завжди”.
Ось що змінилося: раніше оператор був один на один з клієнтом та купою систем, в яких потрібно шукати інформацію. AI взяв цю брудну роботу на себе. Він знаходить дані, показує історію, підказує рішення. Оператор бачить все на екрані за секунди та може зосередитися на головному. Він чує не тільки слова, а й емоції. Розуміє, коли клієнту потрібно більше, ніж стандартна відповідь. І приймає рішення, які AI ніколи не прийме — тому що вони вимагають не логіки, а емпатії.
Розберемо два реальних сценарії, які показують, як це працює.
Кейс 1: Емпатія та Crisis Resolution — злість перетворюється на лояльність
У 2024 році Delta Airlines стикнулася з масштабним IT-збоєм, який паралізував систему реєстрації та викликав масові затримки рейсів по всій країні. Клієнти дзвонили в гніві: пропущені зустрічі, зірвані плани, рівень злості — 9 з 10. Аналіз цього кейсу показує, як sentiment analysis допоміг впоратися з кризою.
Механіка: Аналіз тональності в реальному часі обробляв більше 30,000 згадувань бренду щоденно. При різких сплесках негативу система автоматично передавала алерти команді кризового реагування, такий підхід знизив негативні настрої на 37% протягом 24 годин.
Подивімося, як це може виглядати під час звичайного дзвінка клієнта в авіакомпанію з AI:
- Клієнт дзвонить в контакт-центр, спочатку його зустрічає AI-бот, який пропонує стандартну компенсацію за регламентом;
- Але паралельно “Sentiment Analysis” фіксує: “Anger Level: 9/10″, “Churn Risk: High”;
- Система розуміє: тут потрібна людина. Дзвінок автоматично переводиться на живого оператора;
- Оператор отримує дзвінок, щоб по-людськи вислухати та запропонувати level-up — рішення, якого клієнт не очікує, але цінує. Замість того, щоб дотримуватися стандартного протоколу, оператор пропонує:
- Квиток на наступний рейс бізнес-класом;
- Ваучер на готель;
- Особистий лист-вибачення від керівництва.
Результат: не просто компенсація, а Customer Retention (збереження клієнта).
Ось це і є магія людського фактора. AI зафіксував злість і оцінив ризик. Людина зрозуміла, що з цим робити, і перетворила катастрофу в перемогу.
Кейс 2: Креативність і Value-Based Selling — продаж не схожий на продаж
Моделюємо іншу ситуацію. Клієнт дзвонить в інтернет-магазин з простим запитанням: “Де мій гірськолижний костюм?”
Більшість операторів відповість: “В дорозі, прийде завтра”. Розмова закінчена.
І що ж робить оператор, який працює з AI:
Механіка: AI надає оператору Contextual Data (контекстні дані) про клієнта в реальному часі: історія покупок, інтереси, поведінкові патерни, lifetime value. Оператор використовує ці дані не для “впарювання”, а для персоналізованої пропозиції, яка дійсно корисна клієнту.
Покроковий кейс:
- Клієнт дзвонить в інтернет-магазин з питанням про статус доставки гірськолижного костюма;
- AI-система показує оператору на екрані:
- “Нещодавні покупки: гірські лижі, кріплення, термобілизна”;
- “Наступна поїздка (upcoming trip): Альпи, через 2 тижні (за даними CRM-системи)”.
- Оператор відповідає на запитання про доставку, а потім додає:
“Бачу, Ви готуєтеся до серйозного катання! Наша страховка для мандрівників (Travel Insurance) включає покриття для екстремальних видів спорту та захист нового обладнання до 5000€, чого немає у звичайних страхових. Враховуючи ваше спорядження, це може бути важливо”.
Це не агресивний продаж, а продаж через додану вартість. Клієнт не відчуває тиску, він відчуває турботу.
Коли операторам дозволено думати, а не просто читати скрипт, результати говорять самі за себе: вища конверсія, вищий середній чек, вище утримання клієнтів. І, що важливо, самі оператори працюють з більшим інтересом.
Specialized Problem Solver — “вирішувач” складних завдань
Якщо Experience Orchestrator керує клієнтським досвідом разом з AI та обробляє весь спектр звернень — від простих до складних, то Specialized Problem Solver підключається у точках найвищої складності. Це експерт, який бере ситуації, де помилка може дорого коштувати.
Наприклад:
- У фінансовому секторі: AI обробляє запити за балансом, Experience Orchestrator працює зі скаргами та продажами, а Specialized Problem Solver розслідує шахрайство або веде складні кредитні кейси;
- У телекомунікаціях: AI вирішує питання за тарифами, Experience Orchestrator допомагає з підключенням послуг, а Specialized Problem Solver розбирається в технічних проблемах мережі або переговорах з VIP-клієнтами.
За даними дослідження AI-індустрії в Латинській Америці, бразильська компанія Blip розробила AI-платформу для обробки природної мови на португальській та іспанській. Її боти обробляють понад 50 мільйонів щоденних розмов для таких корпоративних клієнтів, як GM, Dell та Itaú, звільняючи операторів для роботи тільки зі складними ескалаціями, що вимагають знань законодавства, технічних нюансів або переговорних навичок.
Згідно з дослідженням GoodCall щодо трансформації ролей операторів, зарплати на спеціалізованих позиціях на 20-40% вищі базових. З цим складно сперечатися.
Нова роль супервайзера — від нагляду до Data Science та Strategic Leadership
Пам’ятаєте стару модель? Супервайзер слухає 5–7% випадкових дзвінків, заповнює чек-листи і раз на місяць дає зворотній зв’язок оператору. До того часу ніхто вже не пам’ятає, що сталося три тижні тому.
Супервайзеру більше не потрібно контролювати випадкову вибірку дзвінків. Тепер AI аналізує 100% усіх дзвінків, чатів та e-mail звернень за нього: дотримання стандартів, compliance (GDPR, фінансові регуляції), тональність розмови, якість рішення. AI миттєво знаходить патерни та аномалії, які людина просто фізично не побачить за місяць ручної роботи.
Роль супервайзера змінюється кардинально. Він перестає бути “мисливцем за помилками” і стає стратегом: аналізує закономірності, навчає команду на основі даних, покращує процеси. AI забезпечує прозорість — показує, що відбувається насправді. Супервайзер перетворює цю прозорість в дії.
Ось два реальні сценарії, які показують, як це працює
Кейс 1: Total Quality Management — 100% контроль замість вибірки
Вивчаючи досвід впровадження AI в фінансовому секторі, я натрапила на показовий кейс великого американського банку (назву не розкрию через NDA). Проблема була типовою для індустрії: традиційний контроль якості аналізував тільки 2-5% дзвінків. Критичні порушення compliance (наприклад, оператор не згадав обов’язкову інформацію про ризики при продажу фінансового продукту) могли бути пропущені.
Банк розгорнув AI-платформу для тотального контролю якості та мовної аналітики — і результати мене вразили. Ось як це змінило роботу супервайзерів.
Механіка: QA Bot (бот контролю якості) аналізує всі розмови за багатьма критеріями: AHT, Compliance (GDPR), Script Adherence (дотримання скриптів), Sentiment Dynamics (динаміка емоцій), Resolution Quality (якість рішення). Система негайно виявляє критичні порушення та передає алерти супервайзеру.
Подивімося, як це може виглядати в роботі супервайзера з AI:
- QA Bot сканує 5,000 дзвінків за тиждень;
- Система фіксує патерн: 20% операторів вечірньої зміниматимуть низький CSAT і високий рівень стресу;
- Супервайзер отримує детальну аналітику з прикладами дзвінків;
- Копає глибше — виявляється, ввечері більше дзвінків від втомлених, роздратованих клієнтів, а стандартні запити займають час у операторів;
- Рішення: впроваджує AI-бота для обробки простих транзакційних запитів у вечірній час (баланс рахунку, статус замовлення, скидання пароля);
- Результат: оператори звільнені від рутини, можуть зосередитися на складних емоційних кейсах. CSAT зростає на 12% за два тижні, стрес операторів знижується.
Ось це і є управління на основі даних. AI показав закономірність, яку супервайзер не побачив би, слухаючи випадкову вибірку. Людина зрозуміла причину та прийняла стратегічне рішення.
Кейс 2: AI-Powered Workforce Management — планування на основі даних
Уявіть іншу ситуацію. Супервайзер планує зміни на наступний тиждень, спираючись на минулорічну статистику та інтуїцію: “У понеділок зазвичай багато дзвінків, у п’ятницю менше”.
Проблема в тому, що реальність не збігається з минулорічними даними. Запустили маркетингову кампанію — потік дзвінків зріс удвічі, а операторів не вистачає. Або навпаки — простоюють, бо клієнти не дзвонять.
Подивіться, що робить супервайзер, який працює з AI:
Механіка: Machine Learning аналізує не тільки історію дзвінків, а й зовнішні фактори: запуск маркетингових кампаній, погодні умови (у дощові дні зростає активність онлайн-покупок), згадки бренду у соціальних мережах, свята та сезонні події. Супервайзер використовує ці дані не для гадання на кавовій гущі, а для точного прогнозу навантаження.
Покроковий кейс:
- Великий європейський рітейлер H&M готується до запуску літнього розпродажу;
- AI-система аналізує фактори:
- Історія дзвінків під час минулих розпродажів;
- Запланована email-розсилка на 500,000 абонентів;
- Прогноз погоди (спекотні вихідні — більше онлайн-покупок);
- Активність у соцмережах (зростання згадок бренду на 30%).
- Система прогнозує: всплеск звернень +40% у суботу з 14:00 до 18:00;
- Супервайзер автоматично отримує пропозицію оптимального розкладу змін за 5 днів.
Результат: всі звернення оброблені без затримок, оператори завантажені оптимально (75-85%), SLA виконано на 95%+.
Це не гадання на кавовій гущі. Це планування на основі даних. AI бачить патерни, які людина не помітить, а супервайзер приймає рішення, які AI сам не прийме.
AI Operations Supervisor той, хто навчає та контролює AI
Є ще одна роль, яка з’явилася зовсім недавно — і вона перевертає все з ніг на голову.
Раніше супервайзери контролювали тільки людей. Зараз є спеціалісти, які контролюють AI.
AI Operations Supervisor — це людина, яка слідкує за тим, як працюють боти. Звучить дивно? Насправді це критично важлива роль. Тому що AI — не магічна кнопка “включив та забув”. Боти помиляються. Вони дають неправильні відповіді, не розуміють сленг, зациклюються на нетипових запитах.
Ось що робить AI Operations Supervisor:
Він аналізує, де боти справляються, а де наоборот. Бачить, що 30% клієнтів, які питають про повернення, йдуть з чату з ботом без вирішення проблеми, і додатково навчає систему. Знаходить запити, які бот не розуміє (“поверніть гроші за замовлення” замість “оформити повернення”) і додає ці фрази до бази. Дивиться на метрики: скільки звернень бот закрив сам, скільки передав людям, де клієнти сердяться і просять оператора.
Це не програміст і не розробник AI. Це людина, яка розуміє клієнтів і технології. Він робить AI розумнішим кожного дня, тому що знає, як люди насправді говорять, що їм потрібно, де система дає збій.
Вивчаючи матеріали з управління AI в контакт-центрах, я помітила: коли компанії виділяють спеціаліста для контролю та навчання ботів, результати виходять набагато кращі. Менше помилок у відповідях, клієнти задоволені, більше запитів вирішується без залучення людям. Логіка проста: хтось постійно слідкує за системою, навчає її та покращує.
Зарплата? На 30-50% вища звичайного супервайзера. Тому що такий спеціаліст повинен розуміти і клієнтський сервіс і технічні особливості AI-систем, а це нечасте поєднання.
Ваше майбутнє починається зараз
Питання не в тому, чи замінить AI операторів і супервайзерів. Питання в тому, хто адаптується швидше.
Ті, хто розвивають емоційний інтелект, освоюють AI-інструменти та обирають спеціалізацію, збільшують свою цінність та зарплату. А ті, хто чіпляється за старі методи, ризикують залишитися позаду.
Освойте емоційний інтелект (EQ) та навчіться працювати з AI. Хороша новина: для цього не потрібно ставати програмістом. Досить зрозуміти, як технології посилюють ваші можливості. Ось з чого можна почати:
Онлайн-курси (безкоштовно або недорого):
- Emotional Intelligence — Coursera (Arizona State University) — основи EQ для роботи, ~4 тижні;
- Emotional Intelligence in Leadership — Coursera — практичні стратегії для команд;
- Developing Your Emotional Intelligence — LinkedIn Learning — короткий курс (2-3 години);
- Customer Service in the Age of Generative AI — Coursera (University of Virginia) — як використовувати AI-чат боти та персоналізацію;
- Contact Center AI: Conversational Design Fundamentals — Google Cloud — безкоштовний курс по створенню віртуальних агентів;
- 10 Best Free AI CustomerService Courses — Sobot Academy — підбірка безкоштовних курсів;
- Книга-класика: “Emotional Intelligence 2.0” by Daniel Goleman.
Практикуйте навички з Chat GPT
Один з найпростіших способів покращити навички: тренування з Chat GPT. Доступний завжди, не ображається на помилки.
Попросіть його зіграти роль незадоволеного клієнта, проведіть діалог, отримайте зворотний зв’язок. Коли стане легко, ускладнюйте сценарії: клієнт вимагає неможливе або переходить на особистості.
Вимагайте навчання від роботодавця
Ваша компанія впроваджує AI? Вимагайте тренінги та час на практику. Це не прохання, це ваше право як професіонала.
Ми розібрали, що відбувається з професією оператора та які ролі з’являються. Але як це працює з точки зору технологій? Які конкретно AI-інструменти змінюють правила гри? І головне: як керівникам впровадити все це у своїх контакт-центрах, не перетворивши процес на хаос?
Про це в другій частині. Там я покажу технологічну механіку трансформації: від конкретних AI-сценаріїв до покрокового road map впровадження. З кейсами, метриками та реальними цифрами ROI.
