Не промптами едиными: как история обращений помогает развивать базу знаний
Автоматизировать поддержку хотят все. Большая часть вопросов пользователей повторяется, и так и хочется завернуть ответы на них в какой-нибудь алгоритм. Подходов много, но один из самых распространённых — векторный поиск: мы пытаемся понять, о чём пишет пользователь, находим в базе знаний семантически близкие статьи и просим LLM составить ответ на их основе.В презентации всё выглядит шикарно. Бот понимает вопрос, находит нужные материалы, формулирует ответ. Остаётся немного настроить — и можно отпускать сотрудников заниматься чем-нибудь более интересным.
Apple рассматривала план по увольнению около 5 тысяч сотрудников службы поддержки AppleCare для замены их нейросетями
Apple рассматривала возможность увольнения около 5 тыс. сотрудников службы поддержки AppleCare для замены их искусственным интеллектом. Однако компания отложила эти планы на неопределённый срок, пишет обозреватель Bloomberg Марк Гурман.
Британские общественники призвали оставить возможность пообщаться с человеком в службах поддержки
Британская благотворительная организация Citizens Advice
ИИ убивает службу поддержки — даже несмотря на зелёные метрики
Привет! Я Сергей Козлов, директор CRM-системы «Мегаплан» и базы знаний с ИИ-помощником Collabis.
Жизнь после RAG: MCP, логи и автоматический анализ тикетов Jira
Привет, Хабр! Меня зовут Илья Парамошин, я ведущий инженер в МТС Web Services. В прошлый раз я рассказывал об архитектуре RAG-помощника для технической поддержки: индексации Confluence и Jira, гибридном поиске, генерации ответов с цитатами и оценке качества поиска. А недавно мы опубликовали продолжение — о том, как построили ИИ-агента для анализа тикетов.
Сапожник с сапогами
ИИ на службе... на службе технической поддержки. История про то, как использование больших языковых моделей помогло оптимизировать работу службы технической поддержки крупного Холдинга. А также размышления про то, к чему это может привести в итоге.Когда перед департаментом информационных технологий крупного отечественного Холдинга встала задача внедрения инструментов ИИ в бизнес-процессы Холдинга, то одним из перспективных направлений приложения усилий была выбрана оптимизация работы собственной службы технической поддержки с помощью больших языковых моделей.
Как мы «вскрывали кейсы»: практика управления повторяющимися обращениями
Привет, Хабр! Меня зовут Светлана Долгополова. Я менеджер бизнес-приложений в Ингосстрахе и уже несколько лет отвечаю за сопровождение систем и сервисов, используемых в нашей компании.Моя зона ответственности – стабильность работы сервисов на проде. В 2025 году наша команда техподдержки столкнулась с ростом нагрузки в связи с увеличением количества поддерживаемых систем, а следовательно, и с ростом заявок.Ниже – мой опыт участия во внедрении методов улучшения наших внутренних процессов работы с заявками и сокращения воронки обращений от пользователей.
От оператора до менеджера продукта: как я построил карьеру в финтехе без опыта
Привет! Я Алексей, мне 31 год, и почти десять лет я работаю в ЮMoney — сейчас на должности менеджера продукта. Как правило, крупные компании берут на такую позицию внешних кандидатов с опытом и наработанными твёрдыми навыками. У меня же опыта работы в этой сфере не было, зато я хорошо знал продукт благодаря многолетней работе в службе поддержки. Это и стало ключевым фактором при выборе кандидата.
Эти метрики вредят службе поддержки: чему обучить сотрудников, чтобы не терять клиентов
Служба поддержки может блестяще укладываться в метрику SLA (service level agreement) и «закрывать» сотни чатов в день. Парадокс, но при этом обычно повышается температура: выгорают сотрудники, подгорает у клиентов и они уходят, и, как следствие, сгорает синим пламенем прибыль компании. Ещё один парадокс: это руководство компании само поставило специалистов в такие условия.
