14:56 09.02.2026
BPMSoft исследовала практики применения ИИ в клиентских процессах крупных компаний и сформировала карту перспективных сценариев. Исследование показало, какие ИИ-сценарии уже работают в российских реалиях, где компании получают измеримый эффект, и почему значительная часть инициатив по-прежнему остается на уровне пилотов.
Читать...
По данным исследования, почти 90% компаний сегодня используют ИИ как минимум в одной бизнес-функции, однако около двух третей проектов остаются локальными и не выходят за рамки пилотов. Лишь 39% организаций фиксируют эффект от ИИ на уровне всего предприятия, включая влияние на операционные и финансовые показатели. При этом 68% компаний, внедривших ИИ, отмечают рост EBITDA до 5%.
На практике российские компании чаще всего применяют ИИ для генерации текстов и визуального контента. Более сложные сценарии – ИИ-агенты, рекомендательные и предиктивные модели, встроенные в бизнес-процессы, – внедряются фрагментарно. Руководители ИТ-подразделений, архитекторы и владельцы клиентских функций знакомы с международной повесткой, запускают эксперименты и пилоты, однако испытывают дефицит структурированной картины, адаптированной к российским данным, инфраструктуре и регуляторной среде.
Исследование показывает, что именно клиентские процессы становятся первой точкой масштабного внедрения ИИ. Это следствие нескольких факторов:
-
прямая связь с выручкой и удержанием – эффект от внедрения легко посчитать;
-
накоплен большой объем данных (заявки, клики, покупки, обращения, звонки), на которых хорошо обучаются модели;
-
процессы массовые и повторяющиеся, их выгодно автоматизировать и оптимизировать;
-
риски ошибок ниже по сравнению с медицинским и кредитным скорингом;
-
есть готовые типовые решения;
-
понятные метрики эффективности: конверсия, средний чек, NPS, время ответа, стоимость обработки обращения.
Совокупность этих факторов делает продажи, маркетинг и сервис естественной «первой линией» для внедрения ИИ.
В продажах ИИ используется прежде всего для скоринга лидов и прогнозирования спроса. По данным отраслевых исследований, компании, применяющие ИИ-скоринг, фиксируют рост конверсии продаж в среднем до 50%, а точность прогнозов и выполнение плановых показателей увеличиваются примерно на 10%. Использование ИИ-инструментов в аналитике воронки также позволяет ускорять ее прохождение и снижать стоимость привлечения лида – в отдельных случаях до 65%.
В маркетинге ключевым эффектом становится масштабируемая персонализация и автоматизация работы с контентом. Уже сегодня более 90% специалистов применяют ИИ для генерации текстов и визуальных материалов, сокращая затраты времени на создание контента до 80%. Это позволяет маркетинговым командам быстрее тестировать гипотезы, адаптировать коммуникации под различные сегменты аудитории.
В клиентском сервисе влияние ИИ наиболее заметно через распространение чат-ботов и виртуальных ассистентов. Около 80% компаний уже используют или пилотируют ИИ-решения для поддержки клиентов, автоматизируя обработку типовых обращений и снижая нагрузку на операторов. По оценкам аналитиков, до 95% клиентских взаимодействий происходит с участием ИИ – либо в полностью автоматизированном формате, либо в виде интеллектуальных подсказок, встроенных в рабочие инструменты сотрудников.
В горизонте 2026 года исследование BPMSoft выделяет несколько ключевых трендов:
-
быстрое распространение генеративного ИИ;
-
рост ИИ-агентов и мультиагентных систем;
-
переход от разрозненных пилотов к масштабированию и интеграции ИИ в повседневные процессы;
-
усиление регулирования, включая этические аспекты;
-
постепенное замещение части рутинных ролей в клиентских функциях моделями.
Как отмечают аналитики, сегодня многие компании находятся в ситуации, когда ИИ уже стал управленческой установкой «нужно внедрить в 2026 году», но без четкого понимания, с чего начинать. На практике выигрывают те, кто опирается на проверенные сценарии и выстраивает вокруг них зрелую инфраструктуру. Качество и полнота данных, понятные бизнес-процессы, управляемое масштабирование успешных пилотов и системное обучение команд позволяют перейти от точечных ИИ-помощников к прогнозным и автономным решениям.
