AI-агенты в клиентском сервисе: главные кейсы 2025.

2025 год стал моментом, когда ИИ‑агенты начали массово внедряться в бизнес‑процессы. Под ИИ‑агентом понимают автономную систему, способную рассуждать и выполнять действия для достижения цели. В клиентском сервисе такие решения особенно востребованы: они берут на себя рутину, ускоряют поддержку и снижают нагрузку на операторов.

Мы собрали лучшие кейсы за 2025 год:

1. P7 Офис (российский офисный пакет)
2. WinWork (платформа для автоматизации работы с самозанятыми и ИП)
3. ПАО МФК «Займер» (микрофинансовая компания, платформа онлайн-кредитования)
4. Smartavia (авиакомпания)
5. Skillfactory (онлайн-школа)
6. КНАУФ (производитель строительных материалов)
7. ОкиДоки (сервис поддержки клиентов, исходя из контекста)
8. «Периодика» (компания из кейса, тема не уточнена)

---

1. P7 Офис — ИИ‑ассистент первой линии

О компании: P7 Офис — российский офисный пакет с редакторами документов, таблиц и презентаций.

Проблема: рост аудитории до 10 млн пользователей привёл к перегрузке поддержки: долгие ответы, ограниченные часы работы, высокие затраты.

Решение: внедрение ИИ‑агента на платформе Wikibot.

Результаты:

• время ответа сократилось до <60 секунд;
• точность ответов превысила 85%;
• нагрузка на операторов снизилась на 40%;
• обработано более 28 000 обращений.

Кейс: https://generation-ai.ru/cases/r7

---

2. WinWork — рост обращений в 2 раза без расширения штата

О компании: WinWork — платформа для работы с самозанятыми, ИП и физлицами на ГПХ. Более 2500 компаний‑клиентов.

Проблема: количество обращений выросло с ~5000 до 10 000+ в месяц. Требовалась автоматизация без увеличения команды.

Решение: ИИ‑агент Wikibot, интегрированный с UseDesk.

Результаты:

• штат поддержки остался прежним;
• CSI удержан на уровне 93%.

Кейс: https://wikibot.pro/blog/winwork

---

3. ПАО МФК «Займер» — ИИ‑агент в службе взыскания

О компании: «Займер» — крупнейшая российская платформа моментального онлайн‑кредитования (≈60 млрд руб. выдач в год).

Что внутри кейса:

• автоматизация работы с просроченной задолженностью;
• отслеживание метрик PTP, KPR, CSI, NCE;
• разбор вызовов и решений;
• интеграция ИИ‑агента в команду как нового «сотрудника».

Кейс: https://wikibot.pro/blog/zaymer

---

4. Smartavia — ИИ‑агент для помощи пассажирам

О компании: Smartavia — одна из самых быстрорастущих авиакомпаний России.

Проблема: до 10 000 обращений в месяц.

Решение: внедрение ИИ‑агента Wikibot.

Результаты:

• до 75% запросов закрываются без участия оператора;
• удовлетворённость пассажиров — 90%;
• круглосуточная поддержка без роста штата.

Кейс: https://wikibot.pro/blog/smartavia

Внутри кейса также приведены примеры использования ИИ‑чат‑ботов в мировой авиации.

---

Другие кейсы:

• Кейс 5. Онлайн-школа Skillfactory: ускорение ответов поддержки, ИИ-агент обрабатывает более 40% обращений. https://wikibot.pro/blog/case-skillfactory
• Кейс 6. Виртуальный помощник КНАУФ: интеллектуальный FAQ для клиентов на базе RAG-технологии. https://generation-ai.ru/cases/knauf-base
• Кейс 7. ИИ-агент для поддержки клиентов ОкиДоки: экономика проекта и ключевая метрика инноватора https://wikibot.pro/blog/case-okidoki
• Кейс 8. «Периодика»: Как сделать поддержку более человечной, используя ИИ «за кадром» https://wikibot.pro/blog/periodica

Антикейс

Не все проекты по внедрению ИИ заканчиваются успехом. В кейсе — история компании, которая пыталась автоматизировать техподдержку с помощью бота, но столкнулась с сложностями.

Бот дает полезные ответы лишь в 15–20% случаев. Почему так вышло:

• У компании более 100 позиций специализированного оборудования.
• Запросы пользователей сильно различаются по уровню и формату.
• Объём обращений оказался недостаточным, чтобы инвестировать в точные инструкции для всех ситуаций.

Всё это превратило ИИ в неэффективного помощника.

В статье — честный разбор ошибок, выводы и рекомендации: как сузить цели, когда стоит подключать оператора и почему иногда проще расширить штат, чем обучать бота.

Антикейс: https://wikibot.pro/blog/ai-bot-anti-case