Как AI-агенты заменяют и заменят менеджеров

Ещё год назад я довольно активно защищал команды аккаунт-менеджеров, поддержки и клиентского сервиса от бездумной автоматизации и внедрения AI.

Моя позиция была простой. Да, автоматизация нужна. Да, AI может помогать. Но заменить людей он ещё долго не сможет. Потому что работа с клиентами — это контекст, отношения, нюансы и живое общение. И без людей здесь никак. Я часто говорил компаниям: не пытайтесь автоматизировать то, где нужен человеческий контакт.

Но за последний год моя позиция сильно изменилась. И произошло это после одного кейса.

С чего всё началось

Я много работал с клиентскими базами B2B SaaS-компаний. И почти везде видел одну и ту же проблему: команды аккаунт-менеджеров ежедневно делают огромное количество типовых действий.

То есть большая часть работы — это ручной анализ базы. И в какой-то момент я решил проверить гипотезу: а что если эту часть работы отдать системе? Сделать MVP-версию сервиса, который будет анализировать клиентскую базу и помогать команде работать с ней. Честно говоря, сначала это был скорее эксперимент.

Как построили тест

Чтобы понять, работает это или нет, мы с командой компании сделали простую вещь: разделили клиентскую базу на несколько сопоставимых выборок и год сравнивали две модели работы.

Как работает система

Модуль подключается к CRM (в этом кейсе — Bitrix24) и регулярно собирает ключевые переменные по каждому клиенту: активность, историю оплат, дату последнего контакта, использование продукта, статус, динамику взаимодействий. Дальше данные нормализуются.

После этого AI-агент постоянно анализирует базу и ищет отклонения от норм:

Когда система находит сигнал, AI-агент подбирает сценарий из библиотеки плейбуков и стандартов, которые я набрал с годами. После этого формируется готовая задача менеджеру — она автоматически ставится в систему задач.

Для части клиентов система также запускает автоматические коммуникации: отправить письмо, отправить сообщение, запустить простой сценарий. Менеджер подключается там, где нужен живой контакт.

Сейчас эта конструкция собрана у меня в отдельный продукт — цифровой помощник менеджера в CRM. Отличие от кейса выше в том, что он включается слоями: сначала просто отвечает на вопросы по клиенту в чате, потом сам приносит сигналы и задачи, и только затем берёт на себя простые касания.

Что показал эксперимент

Сокращение команды с 30 до 16 человек — не самый интересный для меня показатель. Интереснее сравнение моделей: на «ручной» части базы выручка снижалась примерно на 10% в год — типичная ситуация для многих SaaS-бизнесов, где часть базы постепенно деградирует. Группа с AI-агентом за 6 месяцев выросла на 20%. Разница между моделями оказалась довольно очевидной.

Что изменилось в работе команды

AI-агент снял с менеджеров огромный пласт рутины — фотография рабочего дня изменилась на 35%. Им больше не нужно каждый день анализировать базу, искать проблемы, вспоминать сценарии действий и думать, кому писать. AI делает это автоматически и ставит уже готовую задачу.

Параллельно клиентов разделили по экономике. Клиенты со средним и ниже среднего чеком обрабатываются автоматическими сценариями. Менеджеры подключаются только там, где нужен персональный подход: крупные клиенты, стратегические клиенты, сложные ситуации.

Что изменилось у меня в голове

Этот кейс довольно сильно поменял моё мнение. Я по-прежнему считаю, что работа с крупными клиентами требует людей. Но теперь я гораздо лучше понимаю одну вещь: огромная часть работы с клиентской базой — это повторяемые действия, типовые сигналы и стандартные сценарии. И такие вещи AI автоматизирует очень хорошо.

Особенно сейчас, когда многие компании начинают резать косты, повышать операционную эффективность, бороться за каждого клиента и работать с удержанием и ростом выручки из базы. На этом фоне подобные системы будут появляться всё чаще.

Как это может выглядеть через 10 лет

Мне кажется, через 10 лет структура клиентских команд сильно изменится. Примерно так:

То есть менеджеры постепенно превратятся в персональных консультантов для крупных клиентов, а не операторов клиентской базы. И если честно, после этого кейса я почти уверен, что этот процесс будет только ускоряться.