Российская компания targetai, разрабатывающая решения для автоматизации клиентского сервиса на базе генеративного искусственного интеллекта, представила новый продукт на своей платформе — targetnova, который меняет логику запуска ИИ-агентов в контактном центре и включает в себя механизм непрерывного обучения ИИ на реальных действиях операторов. Продукт предназначен для клиентоориентированных компаний, которые хотят начать автоматизацию контактного центра без потери контроля над качеством и без риска критических ошибок в нестандартных сценариях.
«Любой, кто внедрял ИИ-агента в контактный центр, знает: красивое демо и реальный запуск разделяют минимум пару месяцев напряжённой работы, — рассказал Андрей Зименков, генеральный директор targetai, — Нужно подключиться к внутренним API, получить доступ к базам данных, согласовать это с ИТ-командой заказчика, настроить интеграции с CRM, ERP и тикет-системами. Потом — обучить агента на базе знаний и регламентах, написать сценарии, протестировать их в лабораторных условиях и убедиться, что агент не сломается на первом нестандартном звонке. И всё равно оказывается, что агент, обученный на документах, не видел ни одного реального кейса — и на живых клиентах начинает удивлять. С помощью targetnova вместо месяцев интеграций и разметки данных можно за 1 неделю запустить полноценного рабочего агента на линии. Продукт не подключается к API и не читает регламенты. Он смотрит на экран — буквально так же, как смотрит оператор — и учится на том, что видит».
Продукт targetnova поставляется в виде расширения для браузеров на базе Chromium — Chrome, Яндекс.Браузер, Opera, Arc и подобных — а также в виде средств автоматизации десктопных приложений. Для интерпретации любого интерфейса targetnova использует компьютерное зрение и анализ структуры страницы: агент видит экран так же, как его видит оператор, и инжектирует рекомендации следующего действия прямо в привычное рабочее место — без отдельных окон, переключений и обучения новому инструменту. Накопленные трейсы действий операторов используются для контролируемого дообучение на размеченных примерах (Supervised Fine Tuning): модель непрерывно дообучается на реальных траекториях, автоматически улучшая логику агента без участия разработчиков.
Ключевая идея targetnova — управляемый рост автономности. Агент не выпускается на клиентов сразу и целиком. Сначала он работает в режиме суфлёра: подсказывает оператору следующий шаг, тот подтверждает или корректирует — и тем самым дообучает модель прямо в ходе рабочей смены. Накопленные и проверенные сценарии переводятся в автопилот. Сложные и нестандартные кейсы остаются у человека. Автоматизация расширяется только туда, где качество уже доказано на реальных данных, а не в лабораторных условиях. Это один из первых продуктов на российском рынке, где экспертиза лучших операторов не уходит вместе с ними при увольнении, а превращается в стандарт работы всей команды.
Результат такого внедрения: снижение нагрузки на операторов на
«Главный барьер для масштабирования ИИ-агентов в клиентском сервисе — не технология, а доверие. Бизнес останавливает автоматизацию там, где боится потерять контроль над качеством. targetnova меняет логику: агент учится у лучших операторов на реальных кейсах и получает автономность только там, где уже доказал её на практике. Это и есть безопасная агентизация», — рассказал Андрей Зименков, генеральный директор targetai.
targetnova стал четвёртым продуктом в линейке targetai наряду с омниканальной
