Ще кілька років тому AI в контакт-центрах застосовувався точково: розпізнавав мовлення, класифікував звернення, шукав слова в записах і відповідав у чат-боті. Кожен інструмент автоматизував свою невелику ділянку. У 2026 році AI вже працює з контекстом, базою знань і системами замовника і став частиною повсякденної роботи, а не окремим технологічним доповненням.
У статті розберемо, де AI вже приносить практичну користь аутсорсинговому контакт-центру, які завдання бере на себе і що це змінює для підрядника та замовника.
Як AI використовується в сучасному АКЦ
Штучний інтелект використовують для різних завдань — від допомоги оператору до самостійної обробки запиту. Основні рішення такі:
- Голосовий AI-агент — самостійно веде розмову з клієнтом;
- Текстовий AI-агент — працює в чатах і месенджерах;
- AI-асистент оператора — допомагає знаходити інформацію і виконувати рутинні дії;
- AI для контролю якості — аналізує розмови та переписку;
- AI для back office (внутрішніх операційних процесів) — допомагає обробляти дані та документи;
- Agentic AI (агентний AI) — не лише відповідає на запит, а й може сам виконувати кілька пов’язаних дій. Наприклад, знайти клієнта в CRM, перевірити замовлення і створити заявку.
Тут важливо розрізняти поняття: AI-асистент працює разом із співробітником, а AI-агент виконує частину бізнес-процесу самостійно. В одному проєкті вони можуть працювати разом і доповнювати один одного.
Як AI-асистент допомагає оператору
Робота оператора — не лише розмова. Потрібно знайти інструкцію, перевірити дані в кількох системах, заповнити картку, зафіксувати результат розмови. AI-асистент скорочує цю рутину. Наприклад, він шукає інформацію в базі знань, пропонує відповідь, підказує наступну дію, знаходить потрібний регламент та автоматично готує коротке резюме розмови.
Частину даних можна передавати в CRM без ручного заповнення. AI працює тут за принципом мовної аналітики: розпізнає зміст розмови і виділяє потрібну інформацію. Після цього система автоматично вносить ці дані у відповідні поля CRM.
Більше інформації про нейронні STT та TTS — в окремій статті.
Оператор швидше отримує дані і менше часу витрачає на заповнення форми. АКЦ отримує продуктивнішу команду, а замовник — можливість обробляти більший потік звернень без збільшення штату.
Голосові AI-агенти
Голосовий AI-агент відрізняється від класичного голосового робота тим, що не обмежується жорстким сценарієм. Він розуміє природне мовлення, враховує контекст розмови і може отримувати дані з інформаційних систем.
Наприклад: клієнт телефонує дізнатися, де знаходиться його замовлення. AI-агент може провести ідентифікацію, знайти замовлення в CRM, перевірити статус і повідомити актуальну інформацію. За потреби він створить заявку, запише на послугу або виконає іншу дозволену дію.
Під час налаштування AI-агента заздалегідь прописують, у яких випадках він має підключити оператора. Тоді розмова передається разом з історією та зібраними даними, щоб не починати спілкування з нуля.
Сучасні голосові AI-агенти працюють із базами знань у реальному часі та допомагають вирішувати складніші питання. Для АКЦ це розширює межі автоматизації: системі можна передати вже не одну стандартну відповідь, а окрему ділянку бізнес-процесу.
Текстові AI-агенти
Текстовий AI-агент не поступається голосовому, але вирішує завдання в іншому форматі. Його головна перевага — можливість одночасно вести кілька діалогів та працювати з інформацією, яку зручніше передавати письмово. Клієнт може надіслати номер замовлення, адресу, посилання або документ, а вся історія спілкування одразу зберігається в переписці.
У проєктах з великим потоком повідомлень такий формат спрощує роботу: текстовий канал легше масштабувати, а оператор під час підключення отримує всю історію діалогу.
Що AI змінює в роботі АКЦ
AI зачіпає не лише клієнтський сервіс, а й внутрішні процеси: розподіл навантаження, контроль якості та структуру команди.
Продуктивність і масштабування
Для аутсорсингу питання масштабування особливо важливе. Підрядник одночасно веде кілька проєктів, працює з різним навантаженням і має швидко реагувати на сезонні піки.
Голосові та текстові AI-агенти можуть брати на себе частину типових звернень під час різкого зростання навантаження. Це дає запас потужності без збільшення кількості співробітників.
AI-асистент допомагає вирівняти якість обслуговування. Він дає операторам однакові підказки, використовує єдину базу знань і нагадує про необхідні кроки. Це важливо на великих проєктах, де один і той самий процес одночасно ведуть десятки співробітників.
Як змінюється контроль якості
Традиційний контроль якості часто будується на вибірковій перевірці розмов. Фахівці прослуховують частину дзвінків і оцінюють їх за встановленими критеріями.
AI дає змогу аналізувати значно більший обсяг комунікації. Система знаходить порушення регламентів, пропущену обов’язкову інформацію, небажані формулювання, ознаки конфлікту та причини невдоволення клієнтів.
Замовник бачить не лише підсумкові KPI, а й що саме на них впливає: повторні помилки, проблемні заявки, порушення регламентів або зростання конфліктних ситуацій.
NEW! В Oki-Toki цей підхід уже тестується на практиці: AI-агент для ОКК у закритій бета-версії перевіряє діалоги за заданим чек-листом і збирає результати. Це дає змогу скоротити обсяг ручної перевірки й отримати повнішу картину якості роботи лінії. Для участі в тестуванні можна залишити заявку або створити тікет.
Нові ролі та компетенції в АКЦ
Разом із AI в контакт-центрі з’являється і нова робота. Такі системи потрібно налаштовувати, підключати до даних, оновлювати і постійно перевіряти.
Тому в командах з’являються нові ролі: фахівці з налаштування AI, менеджери баз знань, експерти з інтеграцій та автоматизації, фахівці з AI-контролю якості та аналітики.
АКЦ стає не лише центром управління операторами. Підряднику доводиться одночасно розвивати людську команду і технологічну частину проєкту.
Що AI дає замовнику
Для замовника цінність визначається не кількістю AI-інструментів у підрядника, а тим, що змінюється в роботі лінії.
Практична цінність AI-аутсорсингу
Найпомітніший ефект — швидкість і можливість справлятися з більшим потоком звернень. Типові запити можна обслуговувати цілодобово, а в періоди піків частину навантаження передавати AI.
Інші переваги пов’язані з операційною ефективністю:
- скорочення часу обробки;
- стабільніше дотримання стандартів;
- зменшення обсягу повторюваної ручної роботи;
- більше даних про проблеми на лінії;
- можливість масштабувати проєкт без пропорційного зростання команди.
Водночас сам факт впровадження AI ще не гарантує економії. Якщо технологія використовується там, де процес погано підготовлений або потребує постійного втручання співробітників, очікуваного ефекту може і не бути.
Замовнику важливо розуміти, яке завдання вирішує AI і як після впровадження змінилися показники проєкту. Якщо AI просто відповідає влучними фразами, але не закриває задачу клієнта, це дорога іграшка, а не робочий інструмент.
Де використання AI найбільш виправдане
AI ефективніший у зрозумілих і повторюваних процесах: це завдання з великою кількістю однотипних звернень, чіткими правилами та доступом до структурованих даних.
Якщо процес містить багато винятків, база знань неактуальна або помилка може мати серйозні наслідки, впровадження стає складнішим та потребує більшого контролю.
Завдання підрядника тут не в тому, щоб автоматизувати якомога більше. Важливо визначити ділянки, де технологія дає вимірюваний результат.
Штучний інтелект змінив не лише окремі операції, а й сам підхід до розвитку АКЦ. Зростання контакт-центру тепер залежить не лише від розширення команди, а й від того, наскільки ефективно підрядник використовує автоматизацію, дані, бази знань та інтеграції. Технологічна інфраструктура стає таким же важливим ресурсом АКЦ, як і команда.
Більше про AI для кол-центрів читайте в інших статтях: