Блог

НОВАЯ ЦЕННОСТЬ АУТСОРСИНГА: ЗА ЧТО ПЛАТЯТ ЗАКАЗЧИКИ

АУТСОРСИНГУ УЖЕ НЕДОСТАТОЧНО «ПРОДАВАТЬ ШТАТ»

Привычная модель аутсорсинга выглядит так: заказчику не хватает сотрудников — поставщик восполняет этот дефицит. Чем больше работы, тем больше людей требуется. Для заказчика выгода понятна. Ему не приходится самостоятельно нанимать и обучать команду, заниматься её развитием и мотивацией, создавать инфраструктуру и подстраивать численность сотрудников под нагрузку.

ИИ меняет эту логику. Инструменты на базе искусственного интеллекта и ИИ-агенты берут на себя часть задач, поэтому связь между объёмом работы и размером команды становится слабее. На этом фоне предложение «мы предоставим вам еще двадцать специалистов» теряет привлекательность. Заказчику уже не так важно, сколько операторов работает на проекте. Важнее, сколько обращений решено, как быстро и насколько качественно.

ЗА ЧТО В НОВЫХ РЕАЛИЯХ ПЛАТИТЬ BPO-ПОСТАВЩИКАМ

Если число выделенных специалистов перестаёт быть основным мерилом ценности, на передний план выходят технологии, специализированная экспертиза и способность управлять сложными процессами.

Готовая технологическая среда. Поставщик предоставляет не только команду, но и готовые платформы, инструменты автоматизации, аналитику и ИИ-решения. Если бы заказчик создавал такую среду самостоятельно, ему пришлось бы вкладываться в разработку, внедрение и постоянную поддержку — а это требует времени, денег и внутренних специалистов.

Специализированная экспертиза, а именно знание отраслевых процессов, законодательства, требований безопасности и бизнес-модели заказчика. ИИ может выполнять типовые операции, но для настройки правил, работы с нестандартными случаями и оценки рисков по-прежнему нужны профильные специалисты.

Интеграция и оркестрация. CRM, контакт-центр, базы знаний, ИИ-агенты и внутренние сервисы должны не просто обмениваться данными, а работать как единая система. Вендор, нарастивший экспертизу, соединяет эти компоненты, распределяет задачи между людьми и ИИ, контролирует качество и совершенствует систему по мере изменения бизнеса.

Так аутсорсинговый партнёр соединяет главное и из поставщика превращается в оператора гибридного процесса, который отвечает за объединение человеческого ресурса и технологий, а также за согласованный с заказчиком результат.

Да, оценивать эффективность работы поставщика только по числу сотрудников, отработанным часам или фиксированному объему задач становится некорректно. Вопрос смещается с «сколько ресурсов вы предоставите?» на «какой бизнес-эффект вы обеспечите?».

Всё шире распространяется оплата за результат. Однако полностью привязать вознаграждение к таким показателям, как, например, решение вопроса с первого обращения, снижение стоимости обслуживания, повышение удовлетворённости или удержание клиентов, удаётся не всегда. Например, на то, насколько успешно операторы КЦ справляются с поддержкой клиентов, влияет качество продукта, цены, правила обслуживания и другие решения заказчика.

Поэтому наиболее жизнеспособна смешанная модель: базовая часть покрывает готовность команды и инфраструктуры, а переменная зависит от согласованных результатов. При этом показатели скорости и экономии необходимо уравновешивать требованиями к качеству, безопасности и соблюдению законодательства.

ПРЕВЕНТИВНЫЙ СЕРВИС: ПРОАКТИВНОСТЬ ВЫХОДИТ НА НОВЫЙ УРОВЕНЬ

Сегодня компании умеют обнаруживать сбои. Следующий шаг, на который не все решаются — не ждать обращения клиента, а самим сообщать о проблеме и предлагать решение. Еще один шаг вперед — предугадывать и устранять первопричину проблемы, чтобы клиенту вообще не пришлось обращаться за помощью.

Проактивный клиентский сервис предполагает, что компания реагирует на проблему еще до того, как клиент успел сформулировать жалобу.

Раньше компании часто опасались, что проактивное информирование увеличит поток обращений. Однако развитие ИИ-агентов и баз знаний делает такой подход экономически более привлекательным: дополнительные вопросы теперь можно обработать автоматически, так что бизнесу проще инвестировать в предупреждение проблемы, а не в устранение последствий.

Кроме того, продвинутые ИИ-системы могут предупреждать о риске возникновения проблем, чтобы их предотвращать. Это и есть превентивный клиентский сервис: когда бизнес устраняет первопричин проблемы на основе данных, и у клиента не возникает необходимости обращаться на линию.

Схема и таблицы в статье подготовлены на основе статьи Ranjan Sapkota et al. AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual taxonomy, applications and challenges // Information Fusion 126 (2026)