ИИ-агенты в контактном центре: итоги конференции

29 апреля 2026 года команда Платформы Эра провела онлайн-конференцию «Разработка голосовых ИИ-агентов». Говорили о том, как встроить голосового робота в контакт-центр так, чтобы он работал вместе с операторами, а не вместо них: в одной очереди, по единым метрикам и с привычной отчётностью. Рассказывал Илья Плещинский — автор и архитектор платформы.

COPC 8.0: ИИ — полноправный член команды

Выход стандарта COPC Customer Experience (CX) Standard, Release 8.0 стал поворотным моментом для индустрии контакт-центров. ИИ в нём рассматривается уже не как вспомогательный инструмент, а как участник команды, управление которым требует той же строгости, что и управление персоналом.

• операторы и роботы оцениваются по единым KPI;
• распределение нагрузки между ними опирается на прозрачные метрики эффективности;
• ИИ-агентов нужно регулярно проверять — не реже, чем живых сотрудников: эмпатию, точность, соблюдение скриптов в реальных диалогах.

Итерационный цикл: от цели к метрике и обратно

Внедрение голосового робота начинается не с программирования, а с классификации обращений:

• выделите категории, которые можно автоматизировать;
• сформулируйте конкретную цель и подберите метрики — решение вопроса, качество, эмоции клиента;
• запускайте эксперименты и сравнивайте работу робота и оператора;
• корректируйте промпты, а если результат не устраивает — отключайте технологию.

Для таких итераций в Платформе Эра уже есть модули ручного и автоматизированного контроля качества.

Голосовой робот — полноценный агент очереди

Четыре основы человекоподобного диалога: ASR (распознавание речи), TTS (синтез речи), VAD (детектор голосовой активности) и LLM (большая языковая модель). В архитектуре Эры робот — полноправный SIP-пользователь. Он обрабатывает перебивания, понимает ответы вроде «да нет, наверное», распознаёт даты, проявляет эмпатию и справляется с акцентами, шумом и невнятной речью.

Такого робота включают в очередь наравне с операторами, управляют его статусом и квалификациями, а отчётность остаётся привычной.

Мягкий старт: ассистент в очереди и суфлёр для оператора

Не обязательно заменять людей — ИИ может им помогать:

• ассистент в очереди ожидания собирает контекст в свободной форме, структурирует его и передаёт оператору в карточку; клиент не обманут, звонок не прерывается;
• ИИ-суфлёр в реальном времени подсказывает оператору статьи базы знаний, шаблоны ответов и фрагменты стенограммы.

Это повышает качество сервиса и сокращает время обработки, не требуя масштабной перестройки процессов.

Локальное развёртывание: контроль и предсказуемая экономика

Облачные сервисы удобны для экспериментов, но для промышленной эксплуатации мы рекомендуем разворачивать LLM, ASR и TTS самостоятельно — в своём дата-центре или закрытом контуре. Это защита персональных данных, отсутствие внезапных счетов, минимальные сетевые задержки и полный контроль над версиями моделей.

Требования к инфраструктуре умеренные: например, сервер с одной видеокартой NVIDIA RTX 6000 (аренда — около 100 тыс. руб. в месяц) обеспечивает десятки одновременных голосовых сессий.

Примеры работы голосовых роботов

Оцените сами: робот понимает сомнения, отвечает на перебивания и остаётся корректным в любых условиях. Записи диалогов — в блоке «Материалы» ниже:

• ИИ-агент службы доставки договаривается о доставке посылки;
• ИИ-агент коллекторского агентства получает обещание об оплате долга;
• ИИ-ассистент в очереди принимает информацию о страховом случае.

С чего начать

Платформа Эра — это не только подключение голосового робота по SIP. В ней есть ИИ-суфлёр, ассистент очереди, инструменты сравнения роботов с операторами и low-code конструктор для доработок. Платформа работает в облаке и в закрытом контуре и интегрируется с существующей телефонией через открытый REST API. Обращайтесь к нам или нашим партнёрам — поможем выбрать первый сценарий и запустить его.

Смотреть запись конференции