ДИСКУССИОННЫЕ ГРУППЫ (круглые столы)

Дискуссия, на которой можно и нужно вместе поработать и определить будущее технологии!

• Что произошло за последние полгода? Что пробовали внедрить, что получилось, что не получилось, какие уроки вынесли.
• Взрыв нагрузки и дефицит кадров. По данным Forrester, 58% операторов постоянно под стрессом, но зато рутинные запросы уже всё чаще обрабатывает ИИ. Как AI-помощники снимают перегруз и повышают удовлетворённость?
• От экспериментов к повседневной практике. Требования к ИТ-инфраструктуре, обучению и управлению проектами для успешного внедрения помощников для операторов.
• Бум спроса на Copilot-решения. Главная цель — ускорить сервис и разгрузить агентов. А еще снизить текучесть и ускорить вывод после обучения на целевые показатели. Но где тут подводные камни и как подсчитать реальный ROI?
• Ошибки внедрения. Без чёткого плана, обучения операторов работе в паре с ИИ и в целом «принятия» ИИ людьми - проект рискует стать дорогой игрушкой. Как избежать провалов?
• Этика и доверие. Галлюцинации нейросетей, утечка данных, ответственность за ошибки — всё это требует новых правил и прозрачности для клиентов и персонала.
• Роль человека в эпоху ИИ. Контакт-центр превращается в «смешанную» команду: какие компетенции прокачивать операторам, и как пересмотреть KPI, чтобы синергия человека и AI работала на результат?

• Нужен ли контакт-центру онлайн-суфлёр, если уже есть скрипты, обучение и контроль качества?
• Может ли онлайн-суфлёр реально влиять на бизнес-показатели, или это просто удобный инструмент для операторов?
• Как правильно интегрировать суфлёр в процессы, чтобы не усложнить работу, а упростить?
• Всегда ли нужна база знаний, или суфлер может работать и без неё?
• Где проходит граница между помощью оператору и полной заменой его решением ИИ
• Не мешает ли суфлер живому диалогу? Как найти баланс?

• Задачи, которые компании, использующие возможности LLM-ассистентов, решают в настоящее время. И планируют использовать в будущем
• Какие сложности возникают в ходе применения LLM-ассистентов. С чем сталкивались вы и как преодолевали?
• Насколько можно доверять результатам работы LLM-ассистентов
• Негативный опыт применения генеративного ИИ в анализе коммуникаций, делимся негативом. Отказались ли вы после этого от применения технологии? Или временно поставили на паузу? Или выдохнули и продолжили её эксплуатировать?
• Кейсы успешного применения LLM-ассистентов. Послужило ли успешное применение технологии основанием для того, чтобы поручить ей больше задач. В какие новые области вы движетесь или планируете?

• Как изменяется нагрузка на операторов в условиях внедрения ИИ: снимает ли автоматизация рутинные задачи или клиенты всё равно требуют "живого" общения и нестандартных решений?
  • Какие задачи по-прежнему остаются только в зоне ответственности человека?
  • Как меняется профиль обращений и ожиданий клиентов при массовом внедрении ИИ?
• Кадровый голод: способен ли искусственный интеллект действительно решить проблему нехватки операторов или он создаёт новые вызовы для HR и обучения персонала?
  • Какие новые компетенции становятся востребованными для сотрудников контактных центров?
  • Как меняется роль оператора в гибридной среде "человек + ИИ"?
• Зависимость от ИИ-вендоров: как строить устойчивую стратегию развития контактного центра, чтобы не оказаться заложником одной платформы или поставщика технологий?
  • Какие риски и ограничения возникают при выборе вендора и модели LLM?
  • Как обеспечить гибкость и независимость в долгосрочной перспективе?
• Безопасность и доверие в эпоху дипфейков: как меняются угрозы для контактных центров с появлением реалистичных синтетических голосов и видео?
  • Какие сценарии мошенничества с использованием дипфейков уже встречаются на рынке?
  • Какие меры и процедуры реально работают для защиты клиентов и сотрудников от новых видов атак?
• Снижение нагрузки на колл-центры: какие технологии и организационные подходы действительно работают, а какие создают иллюзию эффективности?
  • Как оценить реальное влияние ИИ и автоматизации на качество обслуживания и удовлетворенность клиентов?
  • Какие метрики и подходы позволяют объективно измерять успех в снижении нагрузки?

• Можно ли удержать только деньгами?
• Какие принципы финансовой мотивации лучше работают в контакт-центрах?
• Какие методы нефинансовой мотивации работают лучше всего? Кейсы нестандартных подходов к финансовой мотивации
• Когда руководитель — основной демотиватор: что делать?
• Различные подходы к мотивации представителей разных поколений: действительно ли зумеров мотивирует не то же самое, что миллениалов?

• ChatGPT vs. методисты: заменит ли ИИ живых экспертов в создании контента?
• Кейсы использования ИИ: что уже используется в контактных центрах? Обменяемся опытом, обсудим предложения внешних провайдеров и интересными кейсами
• Внешние провайдеры или внутренние решения: что и когда выбрать?
• ROI: как посчитать эффективность от внедрения ИИ в обучении?
• ​​​​​​​Чего боятся L&D-специалисты: есть ли сопротивление и как с ним работать?

• Как эффективно сочетать rule-based и генеративные модели для точного и быстрого обслуживания клиентов?
• Обсуждение способов интеграции двух систем: когда использовать строгие правила, а когда включать генеративные модели для более гибкого и точного обслуживания клиентов.
• Как создать каскадную модель обработки запросов для оптимального распределения задач между алгоритмами?
• Разбор подходов к построению каскадных систем, где запросы проходят несколько уровней обработки, начиная с простых и заканчивая более сложными алгоритмами, чтобы эффективно распределить задачи между ботами и операторами.
• Когда нужна многоуровневая классификация запросов, а когда достаточно одного этапа распознавания для маршрутизации?
• Обсуждение, когда в процессе обработки запросов целесообразно использовать многоуровневую классификацию, а когда достаточно одного этапа распознавания для точной маршрутизации к соответствующему решению.
• Как определить, какие запросы и этапы взаимодействия можно автоматизировать, а где необходим человек для повышения качества обслуживания
• Анализ того, какие этапы в процессе обслуживания можно полностью автоматизировать с помощью ИИ, а где необходимо сохранить участие человека для обеспечения высокого качества, особенно в сложных или эмоционально насыщенных запросах.
• Какие стратегии эффективного переключения между чат-ботом и оператором существуют для обеспечения оптимального клиентского опыта?
• Обсуждение методов и механизмов переключения между чат-ботом и оператором: когда и как это делать, чтобы сохранить высокий уровень обслуживания и удовлетворение клиента, минимизируя время ожидания и улучшая точность решений.

• Есть ли онбординг в контакт-центрах и как он влияет на раннюю текучесть и эффективность найма?
• Какие инструменты онбординга самые эффективные, а какие не работают?
• Как оценить влияние онбординга на эффективность найма и обосновать вложения в организацию онбординга?
• Какие методы обучения новичков работают лучше всего, а от чего отказались?
• Как организовать систему бадди и наставничества для мягкого погружения новичков в контакт-центрах?

• Как вы понимаете высказывание Клауса Мёллера: «Качество внешнего сервиса никогда не превысит качество внутреннего»?
• Что именно делает операторов контактных центров счастливыми на работе? Какие факторы влияют на их удовлетворенность и мотивацию?
• Каковы лучшие практики для создания позитивной корпоративной культуры, которая поддерживает благополучие операторов?
• Какие инициативы уже показали свою эффективность?
• Как технологии, такие как искусственный интеллект и автоматизация, могут помочь операторам в их повседневной работе и снизить уровень стресса? Как найти баланс между автоматизацией и человеческим взаимодействием?
• Как можно измерить уровень счастья операторов и его влияние на качество обслуживания клиентов? Какие метрики и инструменты могут помочь в этом?
• Как обеспечить эффективное обучение и развитие операторов, чтобы они чувствовали себя уверенно и комфортно в своей роли?
• Как это сказывается на их взаимодействии с клиентами?
• Какую роль играют обратная связь и признание со стороны руководства в повышении уровня удовлетворенности операторов?
• Какие методы наиболее эффективны для этого?
• Как справляться с выгоранием и стрессом среди операторов, особенно в условиях высокой нагрузки? Какие стратегии могут помочь поддерживать эмоциональное здоровье команды?

• Что в вашем понимании персонализация?
• На всех ли этапах взаимодействия нужна персонализация общения с клиентом?
• Есть ли в ваших компаниях фокус на проекты по персонализации взаимодействия с клиентами? Какие именно, расскажите подробнее?
• На какие показатели должна влиять персонализация взаимодействия? Есть ли примеры успешного внедрения персонализации с влиянием на бизнес-метрики
• Как к персонализации относятся сами сотрудники контакт-центра? Видят ли они в этом необходимость?

• Существует ли идеальный портрет кандидата 2025?
• Какие источники найма мы игнорируем и почему?
• Заменит ли рекрутера ИИ или робот?
• Теория поколений – миф или реальность?
• Должны ли отличаться подходы к мотивации и обучению разновозрастных команд?

• Основные трудности формирования команды из гибридных сотрудников (интерактивное обсуждение)
• Эффективное управление гибридными сотрудниками:
• Управление графиками сотрудников с гибридным графиком:
• Успехи и неудачи внедрения разных систем управления гибридными сотрудниками на примерах

• Какие ключевые данные необходимы для успешной персонализации?
• Как создать ощущение индивидуального подхода, не вызывая ощущения слежки ("Большой Брат")?
• Возможно ли заранее спрогнозировать потребность клиента ещё до того, как он её озвучит?
• Примеры удачных практик в области персонализации чат-ботов.
• Существуют ли этически приемлемые способы хранения и обработки персональных данных клиента?
• Есть ли идеальный баланс между предоставлением дополнительной ценности клиенту и соблюдением конфиденциальности?