Но главный вопрос звучит просто: окупаются ли они? Или это очередная модная игрушка для тех, кто не считает деньги?

Не роботы, а коллеги

AI-агенты — это не роботы в классическом смысле, а цифровые сотрудники, которые берут на себя конкретные задачи. Они могут обрабатывать заявки, анализировать данные, подбирать персональные предложения клиентам, составлять отчеты или общаться с покупателями в чате.

По сути, это «сотрудники», которые не спят, не болеют и не просят отпуск. Главное отличие — им нужно не рабочее место, а данные и правильно выстроенные процессы.

Там, где раньше сидели отделы операторов, теперь работают чат-боты, а вместо менеджеров, рутинно проверяющих таблицы, стоят алгоритмы, анализирующие тысячи строк данных в секунду.

Почему компании решаются на внедрение

Бизнес не внедряет технологии ради технологий. Все сводится к трем аргументам — скорость, экономия, контроль.

Снижение расходов: AI-агенты закрывают повторяющиеся задачи, тем самым сокращая расходы на фонд оплаты труда, аренду офисов, обучение и текучку кадров. Один цифровой сотрудник может заменить работу нескольких операторов поддержки или аналитиков.

Рост производительности: Бизнес получает инструмент, который работает 24/7. AI-агенты обрабатывают обращения клиентов в десять раз быстрее человека, не ошибаются от усталости и мгновенно подстраиваются под нагрузку.

Повышение качества обслуживания: AI помогает построить по-настоящему персонализированный сервис. Например, онлайн-магазин может предлагать товары, исходя из истории просмотров и покупок клиента, а банк — подбирать кредитные продукты под конкретный профиль.

В итоге бизнес получает не просто технологию, а работающий инструмент, который усиливает каждый процесс. Именно поэтому внедрение AI-агентов перестаёт быть модным трендом и становится частью стратегии роста.

Примеры, где AI уже приносит прибыль

Tinkoff Oleg

Голосовой AI-бот, который обрабатывает до 40% звонков клиентов без участия операторов. По данным банка, экономия на колл-центре составила около 20% в год, а среднее время ожидания ответа сократилось почти вдвое.

Яндекс Маркет

AI-агенты на базе YandexGPT помогают операторам поддержки: анализируют обращения, ищут информацию и формируют черновики ответов. В результате время отклика снизилось на 15%, а качество общения сохранилось.

Ритейл и e-commerce

AI-агенты управляют рекомендациями товаров, прогнозируют спрос, отслеживают остатки на складах и даже предлагают клиентам «умные корзины» — подборку товаров под конкретную ситуацию (праздник, поездка, ремонт и т.д.).

IT и консалтинг

AI-помощники анализируют отчеты и формируют прогнозы по проектам. Это экономит до 30% рабочего времени аналитиков.

Где можно обжечься

Любая технология требует не только бюджета, но и зрелости процессов. Компании, которые внедряют AI-агентов «ради галочки», часто сталкиваются с тремя типичными проблемами:

1. Интеграция — Чтобы агент работал, ему нужен доступ к CRM, ERP, BI и другим системам. Если данные разрознены, агент не сможет работать полноценно.
   Один из типичных фейлов — запуск чат-бота без связки с базой клиентов: ответы вежливые, но бесполезные.

2. Поддержка и доработка — AI-агент — не волшебная кнопка. Его нужно обучать, обновлять и адаптировать под новые сценарии. Без регулярной настройки качество падает, и пользователи теряют доверие.

3. Ошибки и неточности — Даже самая совершенная модель может неправильно понять запрос или предложить неактуальную информацию. Поэтому AI должен быть встроен в систему контроля, где человек остается последней инстанцией.

Рентабельность: считать в днях, а не годах

Вопреки ожиданиям, окупаемость AI-проектов измеряется не годами, а месяцами.
По данным workspace.ru и Companies.RBC.ru, компании, которые запускают пилотные проекты (например, автоматизацию обработки заявок или клиентской поддержки), начинают видеть экономию уже через 3–6 месяцев.

Формула ROI проста:

• стоимость лицензий и внедрения;

• экономия на зарплате, времени и ошибках;

• прирост скорости отклика и удовлетворенности клиентов.

При этом важно не пытаться «оцифровать все сразу». Гораздо эффективнее начать с одной функции, где виден быстрый результат — например, автоматизация первичной коммуникации или аналитика продаж.

Что учитывать до внедрения

1. Выбрать понятную задачу — AI-агент не решит стратегические вопросы бизнеса, но идеально подходит для повторяемых сценариев: FAQ, заявки, отчеты, напоминания, анализ обращений.

2. Рассчитать окупаемость на старте — составьте карту процессов, где тратится больше всего времени и денег, и оцените, какую часть можно автоматизировать.

3. Обеспечить данные — без чистых, структурированных данных никакой агент не сработает. Это как пытаться построить дом без фундамента.

4. Не заменять людей, а усиливать их — лучшие результаты показывают компании, где AI-агенты не «вытесняют» сотрудников, а помогают им работать быстрее и качественнее. Например, оператор колл-центра получает подсказку от AI — а не полностью отдает разговор машине.

AI как часть стратегии, а не проекта

AI-агенты — это не временный эксперимент. Это новый слой инфраструктуры бизнеса, такой же важный, как CRM или бухгалтерская система.

Но чтобы он стал выгодной инвестицией, нужно рассматривать его не как разовый инструмент, а как долгосрочного сотрудника, в развитие которого стоит вкладываться.

В отличие от живого персонала, AI-агент не уходит, не выгорает и не забывает инструкции. Каждое обновление делает его умнее, а каждый новый сценарий — ценнее для бизнеса.

Итог: когда AI-сотрудники действительно окупаются

AI-агенты окупаются, когда их внедряют с ясной целью и понятным экономическим эффектом.

Если компания готова выстраивать процесс вокруг данных, контролировать качество и обучать систему, вложения оправдаются быстро.

Там, где цифровые сотрудники становятся частью экосистемы, бизнес получает не просто экономию, а устойчивое преимущество: гибкость, предсказуемость и управляемость.

И если раньше вопрос звучал «заменят ли AI людей», то теперь корректнее спрашивать: кто быстрее научится работать вместе с ними — вы или ваши конкуренты?

Хочешь зарабатывать на нейросетях, даже если никогда с ними не работал?

Всего за 3 дня узнаешь, как создавать тексты, изображения, видео и сайты с помощью ИИ — и получать за это деньги.

Регистрируйся и получи 2 бонуса: «20 способов заработка на нейросетях новичку» и мини-гайд по первому доходу.

🔗 Для бизнеса это мощный инструмент увеличения продаж и среднего чека. А для чат-ботов — настоящий клад.

Как чат-боты помогают стимулировать импульсные покупки?

🔹 Мгновенно показывают акции и скидки — клиент получает предложение в момент принятия решения.

🔹 Предлагают сопутствующие товары в нужный момент — прямо в процессе диалога.

🔹 Создают ощущение срочности — таймер, ограниченное предложение, “осталось 3 шт.”

🔹 Упрощают процесс покупки — от рекомендации до оплаты и доставки в пару кликов.

🔹 Делают предложения персонализированными — на основе поведения клиента.

📈 Всё это увеличивает вероятность того самого:

«А давайте ещё вот это возьму!»

📰Полный разбор с примерами, стратегиями и применением для ботов читайте в блоге

минус риелторы,

минус ITишники (~90%),

минус банковские работники,

минус чиновники/депутаты/судьи,

минус бухгалтеры (~90%),

минус водители (такси, общественный транспорт, грузовой транспорт),

минус продавцы и кассиры сетевых магазинов.

Под вопросом останутся ли существовать классические магазины или их заменят маркетплейсы. Ведь как следствие исчезновения магазинов, профессия «продавец» и «кассир» исчезнет не только у сетевых ритейлеров.

Вывод: будущее за рабочими профессиями??

Всем привет, меня зовут Артём Маркелов — я сооснователь digital-агентства, спикер на конференциях, веду свой подкаст. Недавно прилетел с Сурового Питерского Форума, выступал там в SEO-секции с докладом про то, как дожимать позиции в Яндекс и Google до ТОП-3 и знаете что?

Я и представить себе не мог, как быстро GEO-продвижение (оптимизация контента для цитирования его нейросетями) будет разгоняться в хайпе. Если 6 месяцев назад, про этот термин не знали даже крутые сеошники, то сейчас про GEO говорит каждый!

Для понимания: на форуме было 2000 участников, 150 спикеров и меня, как участника недавнего круглого стола по GEO, просто достали с этим GEO! «А вы делаете? А как? А что? А нужно, не нужно?»,

Давайте разбираться последовательно:

У нас появилось много качественных нейросетей (chatgpt, perplexity, claude) в которых есть функция поиска в интернете.И если раньше:

ты вводил запрос в поиск > тебе давали 10 вариантов > ты выбирал 1 лучший.

А сейчас

ты просишь нейросеть порекомендовать > она тебе рекомендует финальный вариант (больше не нужно выбирать!)

и это, конечно, сильно ломает типичный паттерн поведения, — за этим явно будущее!

Но пока будущее еще не наступило — Яндекс выкатил сначала нейро в выдачу, а потом и Алису, а Google — AI-ответы, и эти ответы начали откусывать весомую часть трафика, особенно в информационных запросах.

💡 Сейчас мы в точке, где в нейросетях оказалось много трафика, он растёт, качество трафика высокое и там даже рекламы нет (почти), а вот работать с ним еще не научились.

Сколько сейчас трафика в нейронках? до 5%

Растёт трафик? прогнозируют рост за год до 7%

Нужно ли прям сейчас этим заниматься? если хотим быть актуальными всегда, то да

*В следующих постах я расскажу вам, как с этим работать и какие уже есть инструменты.