Итоги 2025 года еще не подведены, но согласно исследованию IDC в 2024 году глобальные расходы на телекоммуникационные услуги и платное телевидение достигли 1,51 трлн. долларов. Это солидный ресурс, который говорит о том, что у телекоммуникационных компаний есть возможность инвестировать в ИИ. Но есть ли у них такая необходимость?
Последний годовой отчет об окупаемости инвестиций в ИИ в телекоммуникациях, подготовленный по заказу Google Cloud и проведенный National Research Group, подтверждает, что инициативы в области генеративного ИИ продолжают приносить результаты: 67 % организаций уже видят окупаемость инвестиций хотя бы в одном варианте использования. Опрос, проведенный в рамках исследования, также выявил критически важный новый фактор, помогающий телекоммуникационным компаниям ускорить внедрение ИИ: агенты ИИ - специализированные большие языковые модели (LLM), которые могут самостоятельно планировать, рассуждать и выполнять задачи.
Благодаря этой способности ИИ-агенты открывают новые возможности для внедрения интеллекта непосредственно в бизнес. Согласно опросу, 56 % руководителей телекоммуникационных компаний сообщили, что их организации активно используют ИИ-агентов в производственной среде, при этом почти половина (43 %) заявили, что уже внедрили десять или более таких агентов. Примечательно, что каждый пятый респондент также отметил глубокую интеграцию этих агентов во все аспекты деятельности компании. Кроме того, руководители телекома уже смотрят в будущее: 42 % считают расширение использования ИИ-агентов приоритетной задачей для бизнеса, а около половины (55 %) заявили, что планируют выделить не менее 50 % своих будущих бюджетов на ИИ для агентов.
По мнению телеком-аналитика и ведущего Telegram-канала @abloud62 Алексея Бойко, существует десятки, если не сотни сценариев использования ИИ в телекоме. Их можно разделить на несколько групп:
- Непосредственное управление инфраструктурой с целью ее оптимизации;
- Прогнозирование и предотвращение аварий;
- Выявление паттернов DDoS-атак и мошенничества;
- Автоматизацию работы сети и бизнес-процессов компании, например, анализ договоров.
Если говорить о взаимодействии операторов с клиентами с использованием ИИ, то это автоматизация работы контактных центров, отделов продаж. В плане B2B ИИ позволяет анализировать видеопотоки клиентов и предоставлять им различную аналитику на основе больших данных.
В плане B2C можно говорить о прогнозировании оттока, персонализированных предложениях и персонализированной технической поддержке.
Отечественные мобильные операторы подтвердили "Российской газете", что не видят дальнейшего развития своего бизнеса без ИИ в целом и ИИ-агентов в частности.
Так, в "Билайне" отмечают, что уже внедряют стратегию AI-native компании, встраивая искусственный интеллект во все бизнес-процессы - как внутри организации, так и в сегментах B2B и B2C.
"Это не технологический экспериментальный проект, а фундаментальная трансформация того, как мы работаем и какие услуги предоставляем нашим клиентам. Искусственный интеллект в B2C-сегменте "Билайна" решает две ключевые задачи: повышение качества обслуживания и улучшение пользовательского опыта. ИИ используется для персонализации предложений тарифов с учетом индивидуального поведения и истории клиента. Мы также применяем предиктивную аналитику для выявления рисков оттока клиентов и разработки целевых программ удержания. На уровне операционной эффективности - ИИ-системы мониторят состояние сети, предсказывают возможные аварии и способствуют их предотвращению, что существенно снижает время недоступности услуг для пользователей. Одним из ключевых направлений применения ИИ является защита наших клиентов от мошеннических действий", - говорит директор по искусственному интеллекту и цифровым продуктам "Билайна" Константин Романов.
Также он отметил, что в B2B-сегменте ИИ трансформирует процесс продаж и взаимодействие с клиентом, а основной фокус ИИ - автоматизация информационно-аналитической поддержки менеджеров: система в реальном времени предоставляет актуальные данные о клиенте, его истории взаимодействий, договорных условиях и релевантных продуктах. ИИ-решения генерируют персонализированные коммерческие предложения, анализируют портфель услуг и выявляют наиболее подходящие решения для конкретной компании.
В "Мегафоне" в 2025 году генеративный ИИ был внедрен в процессы обслуживания клиентов в чат-боте. Как рассказали в компании, технология уже демонстрирует более высокие результаты по сравнению с традиционными роботизированными сценариями.
Кроме того, ИИ-агенты задействованы и для улучшения клиентского опыта, а также внедрены в производственные процессы. Робот контактного центра в режиме реального времени собирает и анализирует данные из разнородных систем, выдает оператору рекомендации по решению проблемы, позволяет выполнить необходимые действия и автоматически регистрирует итоги взаимодействия в CRM.
"В B2B-сегменте ИИ применяется для анализа больших данных, на основе которого мы развиваем целевые продукты: рекламные сервисы, скоринг, геоаналитику, цифровой туризм и мониторинг окружающей среды. А в работе с персоналом ИИ-агенты выступают в роли HR-партнеров по широкому кругу вопросов. Они помогают пройти адаптацию, находят ответы на вопросы, изучают документы, проверяют знания сотрудников с помощью тестов. Для сотрудников розничной сети нейросеть, интегрированная с корпоративными базами данных, мгновенно дает подсказки для ответов на вопросы клиентов", - рассказали "Российской газете" в "Мегафоне".
Эксперты отмечают, что российский телеком находится в высокой стадии готовности к масштабной операционной реализации ИИ-агентов и обладает соответствующей инфраструктурой, специалистами и дата-центрами.
Так, согласно исследованию "Билайна", более 60 % крупных российских компаний демонстрируют активный интерес к внедрению ИИ-агентов, причем это не просто декларации намерений, а реальные кейсы с измеримыми результатами.
"Готовность компании определяется не только наличием технологий, но и организационной культурой. Мы последовательно трансформируемся в AI-native-компанию, где технологии усиливают человеческие усилия, а не заменяют людей. Такой подход основывается на трех ключевых принципах: доверие вместо контроля, данные вместо догадок и постоянное обучение. ИИ-агенты в телекоме - это не средство автоматизации, а способ усилить человеческий потенциал. Мы видим будущее в модели, где технологии берут на себя информационно-аналитическую рутинную работу, а люди сосредотачиваются на стратегии, отношениях и творческом подходе к решению сложных задач", - считает Романов.
Говоря о преимуществах ИИ-агентов, можно уверенно утверждать, что их следует ожидать как операторам, так и потребителям. Для оператора рост автоматизации означает рост эффективности деятельности, снижение затрат, автоматизацию рутины. Теоретически это должно ощутимо повлиять на показатель EBITDA. Это не только экономия и оптимизация, но и новые источники дохода, например, доходы от аналитики на основе ИИ.
ИИ-агенты радикально меняют и клиентский опыт. Они работают круглосуточно, обрабатывая тысячи запросов одновременно и сокращая время ответа с часов до секунд. Система анализирует историю каждого клиента и предлагает персонализированные решения, что увеличивает удовлетворенность и лояльность потребителей. Ключевое преимущество - высокое качество информации без эмоциональной усталости: агент не допускает ошибок в деталях, помнит всю историю общения и гарантирует высокий уровень сервиса.
"Пользователи, будь то корпоративные клиенты или физические лица, безусловно выиграют от повышения качества услуг, сокращения числа проблем и улучшенного клиентского опыта. Однако важно отметить, что в настоящее время пользовательский опыт больше зависит не столько от самих операторов, сколько от регуляторных изменений и различных форс-мажоров. В этих ситуациях влияние ИИ-агентов на улучшение клиентского опыта ограничивается внешними факторами", - подчеркнул Бойко.
