Компании Узбекистана всё чаще обращаются к разработчикам искусственного интеллекта не за чат-ботами, а за решениями конкретных бизнес-проблем. Речь идёт о сокращении времени ответа клиентам, объединении разрозненных данных и автоматизации документооборота. Об этом рассказал основатель и генеральный директор ташкентской компании AISolution, партнёра OpenAI со статусом Select Partner, Аббос Хамидов. По его словам, быстрее всего окупаются проекты в сфере обработки обращений и клиентского обслуживания. Готовый ИИ-ассистент для малого бизнеса стоит от 1000 долларов, а корпоративная платформа с интеграцией в 1С — примерно 10–30 тыс. долларов.
Активнее всего такие решения используют образовательные организации, агентства по обучению за рубежом, розничные сети, дистрибьюторы и некоторые банки. В производстве, строительстве и государственном секторе внедрение пока чаще ограничивается пилотными проектами или отдельными модулями. Хамидов отмечает, что заказчики всё чаще хотят связать ИИ с 1С, CRM и складскими системами, чтобы устранить расхождения в данных и уменьшить объём ручной работы. При этом одной из особенностей местного рынка остаётся многоязычие: клиенты свободно переключаются между узбекским и русским языками, используя как кириллицу, так и латиницу, с чем глобальные инструменты справляются не всегда успешно.
По словам руководителя AISolution, первые результаты автоматизации клиентского сервиса могут появиться уже через несколько недель. В одном из агентств время ответа сократилось с 2–3 часов до менее чем минуты, а число записей на консультацию за первый месяц выросло на 40%. В IT-школе, где систему внедрили за две недели, конверсия увеличилась на 35% за шесть недель. ИИ при этом не заменяет менеджеров: он выясняет потребности и бюджет потенциального клиента, отсеивает случайные обращения и передаёт сотрудникам заинтересованных покупателей вместе с историей переписки. Хамидов рекомендует заранее определять измеримые критерии эффективности — от скорости ответа до конверсии и количества ошибок, поскольку само число обработанных сообщений не отражает реальной пользы для бизнеса.
