"Мы просто не хотели больше терять людей и деньги". С этой честной фразы основателя Nextbot начинается наш разговор, который сразу выбивается из рамок привычного интервью об IT. Вместо заумных айтишних терминов Константин Бегенеев легко и с завидной предпринимательской прагматичностью, рассказывает о новом тренде — ИИ-помощниках. Мы беседуем о выгорающих операторах, "глупых" чат-ботах, болях бизнеса и, конечно, о самом главном — заменит ли искусственный интеллект человека. — Константин, расскажите, что такое Nextbot и как вообще родилась идея создания?  — Вы знаете, что сегодня уже есть много ИИ-инструментов для отдельных специалистов — маркетологов, копирайтеров, дизайнеров. А мы зашли с другой стороны и создали инструмент для бизнеса — Nextbot. Это сервис, на базе которого мы собираем нейросотрудников под любые задачи: консультантов, ассистентов, службу поддержки 24/7 на любом языке, менеджеров по продажам или кураторов. А началось все с собственной потребности. Как предприниматель я постоянно сталкивался с одной проблемой: люди пишут ночью. Клиентов много, ночных запросов много, а сотрудники ночью хотят спать. При этом неотвеченный запрос для бизнеса — это почти всегда напрямую потерянные деньги. — То есть клиент просто уходит? — Да, клиент уходит. Чаще всего на рынке происходит так: кто утром раньше проснулся и ответил — у того и купили. И передо мной встала четкая задача: эту ночную коммуникацию нужно как-то решить. Я помню, как мои менеджеры постоянно сидели в телефоне, где переписка шла нон-стоп.  Тогда я стал думать, как им помочь. И мы попробовали для себя разработать базовых ассистентов и агентов. Тогда только-только начинался хайп вокруг нейросетей, да даже хайпа еще толком не было — была только модель ChatGPT-3.5. Многие сегодня даже не представляют, как сложно было настраивать то, что сейчас запускается в два клика. Эту модель нужно было буквально собирать по кирпичикам. Потом вышла модель GPT-4 Turbo, и мы сразу подключили её. Да, она была довольно дорогой, как многие тогда считали, но для бизнеса она всё равно окупалась моментально. Это несопоставимо дешевле, чем платить зарплату человеку за ночные смены. Если пересчитать, сколько ты тратишь на токены и ответы нейросети и сколько выручки или чистой прибыли получаешь взамен, математика сходится безоговорочно. И когда я понял, что система работает, я собрал команду и начал масштабировать продукт. — Сегодня многие компании используют ИИ. Но часто под этим скрывается бот, который раздражает клиента. В чем разница между обычным ботом и AI-агентом? — Обычный чат-бот — это жесткая, линейная структура. Что вы в него заранее запрограммировали, то он и ответит. Если вопрос клиента хотя бы немного отклоняется от сценария, бот "ломается" и пишет: "Связываю вас с оператором". Это действительно раздражает. AI-агент работает совершенно иначе. У него нет жесткого шаблонного скрипта. Он генерирует ответ на лету, исходя из смысла вопроса клиента. Как живой менеджер: вы ведь не ответите двум разным людям абсолютно одинаковыми канцелярскими фразами? Вот и AI-агент тоже. Сегодня агенты перестали быть просто "автоответчиками". Если клиент задает нестандартный вопрос, агент поймет его по смыслу и корректно ответит. Он понимает контекст, считывает подтекст и удерживает диалог. Но здесь всё зависит от того, насколько в него качественно заложена информация. Если поступил специфический запрос, и ИИ-бот не знает, что ответить, он отправляет уведомление менеджеру. И в беседу включается живой человек. Но я всегда говорю, ИИ-бот — это не какая-то магия. Это как новый сотрудник, которого сначала надо контролировать и обучать. Фото из личного архива Константина Бегенеева — Какие задачи бизнеса можно поручить Nextbot? — Давайте разберем на конкретном примере. Условно, у вас есть интернет-магазин косметики, где работают пять консультантов с зарплатой по 200 тысяч тенге каждый. В сумме это миллион в месяц. При этом 80% их времени уходит на однотипные вопросы: "Есть ли в наличии серые тени?", "Сколько стоит доставка?", "Есть ли кисти для румян?". Все эти рутинные задачи легко может забирать ИИ-консультант. В отделе можно оставить всего одного сотрудника для контроля и нестандартных ситуаций. Итог: вместо миллиона тенге на зарплаты, ваши расходы составят всего 200 тысяч. У нас есть продукты двух типов. Первый — напрямую для бизнеса, когда компания решает свои внутренние задачи. Это обработка первой линии коммуникации, поддержка клиентов или автоматический анализ данных.  Например, B2B-сектор: предприниматели заказывают у крупного поставщика товары. Агент может полностью автоматизировать этот процесс. Раньше клиенты надиктовывали голосовые в WhatsApp или звонили голосом: "Мне нужно 10 коробок этого и пять того", а менеджеры вручную вбивали это в 1С. AI-агент может сам принять такой заказ, сверить остатки в базе и сформировать документ. Второе направление — это работа с командами разработчиков и интеграторов. Они берут нашу платформу и встраивают её в свою инфраструктуру, чтобы не создавать велосипед с нуля. Представьте IT-компанию, которая разрабатывает мобильное приложение для крупной сети фитнес-клубов. Им нужно внедрить туда умного ассистента: чтобы он прямо в чате приложения бронировал тренировки, продлевал абонементы и подбирал персонального тренера.Писать такой модуль с нуля — это месяцы работы, сложная разработка и огромный бюджет. Вместо этого разработчики берут платформу Nextbot как готовый "движок", встраивают его в своё приложение и просто настраивают под задачи клиента. Также у нас есть AI-агенты для телефонии. Они могут полноценно разговаривать на русском, казахском и смешанном русско-казахском языках, понимать запрос клиента и выполнять действия в CRM-системе. То есть человек разговаривает не с роботом, который только сообщает информацию, а с полноценным голосовым помощником. Еще одна актуальная задача — защита данных. У нас есть агент, который умеет находить персональные и чувствительные данные в текстах, документах и фотографиях. Он может автоматически скрывать или шифровать их, заполнять документы и договоры, не передавая данные крупным внешним AI-моделям. — Кто ваши основные клиенты?  — Абсолютно разные сферы. Наш главный критерий — наличие входящего потока обращений от клиентов. Если вам постоянно пишут — вам 100% нужна автоматизация. Зачем сидеть и переписываться вручную, выгорая на работе, если это можно делегировать? Например, бот может работать как HR-агент. То есть он проводит первичный отбор, задает базовые вопросы, собирает ответы и передает HR-специалисту уже тёплого, квалифицированного кандидата. Допустим нам нужны сотрудники с опытом от 3 лет, со знанием казахского и русского языков. Бот в переписке задаёт эти вопросы, фиксирует, заносит в таблицу, и если всё совпадает, приглашает на собеседование с реальным HR-менеджером. А HR не тратит время на 100 нецелевых звонков и переписок. Или вот еще кейс магазина ювелирных изделий. У них  работает AI-агент сразу в четырех WhatsApp-номерах и двух Instagram-аккаунтах. Он сократил время ответа клиентам с 56 часов до одной минуты, персонализировал коммуникацию и снял значительную часть нагрузки с колл-центра. Сейчас агент помогает обслуживать около 30% клиентов, которые совершают покупки онлайн или офлайн.  Еще один показательный пример — школа английского языка. AI-агент работает там уже два года. Его основная задача — записывать потенциальных клиентов на пробное занятие, когда менеджеры отдела продаж уже не на связи. Мы сравнивали конверсию AI-агента с результатами людей. У основательницы школы Марины конверсия составляет около 10%, у менеджеров отдела продаж — 7–8%, а AI-агент стабильно показывает 5–6%. При этом наш клиент — это не микробизнес. У совсем маленьких компаний нет нужного объема трафика, они еще не готовы к системной автоматизации. Наш клиент — это компания, которая уже пришла к необходимости системности, как минимум поставила CRM-систему. — А если выделить топ-3 сфер, кто это чаще всего? — Сфера услуг и онлайн-записи: бьюти-индустрия, косметология, частные клиники. Все, где клиенту нужно быстро подобрать время и записаться на прием. Instagram-бизнес и E-commerce: продажи любых товаров через соцсети. В Instagram всегда колоссальный поток комментариев и сообщений в директ. И чаще всего это лежит мёртвым грузом и всё, никто это не отрабатывает. А также продажа автомобилей и недвижимости: компании, работающие с крупным чеком. — Сколько времени нужно, чтобы внедрить ИИ-помощника? — Все зависит от сложности задачи, которую мы ему ставим. У каждого бизнеса есть свой tone of voice, своя специфика, свои бизнес-процессы, под это все нужно подстроиться и понять как правильно все выстроить. Как правило первый тестовый агент может быть сделан через день, но он будет сырой. Еще через неделю-две можно будет вывести его в боевой режим и через месяц-два мы получим результат. Все это время мы его контролируем, смотрим, чтобы он отвечал точнее. Качество работы ИИ на 90% зависит от того, насколько структурирована база знаний компании: какие услуги она предоставляет, какие товары продает, по какой цене, от чего зависит стоимость и другие важные данные. Фото из личного архива Константина Бегенеева — Какой самый нестандартный агент был создан на базе вашей платформы? — Когда мы видим, что интеграторы - наши партнёры делают, мы думаем: "Ничего себе, а что, так можно было?". Например, компания из Чехии, внедрила себе агента, который отвечает на письма в почте, ведет полноценную переписку. Такой еmail-маркетинг. А другая компания сделала агента, который отвечает на комментарии в 2ГИС. Потому что человек же не всегда успевает ответить. А ИИ-агент отвечает без проблем. — То есть мы подходим к тому, чего все боятся - ИИ-помощник может заменить человека? — Я бы не ставил вопрос так, ИИ — это не замена человеку, а спасение от рутины. Сложные сделки, личные встречи, эмпатия и стратегические решения остаются за людьми. А нейросотрудники берут на себя рутинную переписку, помогая бизнесу продавать лучше, больше и не терять клиентов. Например, бывают товары, которые покупаются сразу. У нас есть такие кейсы, когда недорогие товары, порядка 10 тысяч тенге, быстро продавались. И там с первой линии сразу 8 менеджеров по продажам исключили, но увеличили штат тех, кто делает отгрузку. Поэтому люди в любом случае будут нужны. — Как вы думаете, в ближайшие годы, как это все изменит нашу работу? — Рынок ИИ-агентов изменит бизнес так же фундаментально, как в своё время изменило мир появление электричества. Но настоящий прорыв произойдет только тогда, когда компании перестроят всю свою внутреннюю логику. Сейчас большинство компаний внедряют ИИ поверх старых процессов — без изменения общей системы, как когда-то лампочки подключали через адаптеры, потому что розеток ещё не существовало. Главная проблема: 99% существующих программ и сервисов (например, CRM) создавались людьми для людей. Они не адаптированы для работы агентов, из-за чего интеграция происходит через "костыли" и перегружает контекст лишней информацией. Настоящий прорыв произойдет, когда компании полностью перестроят бизнес-логику и сервисы так, чтобы агенты могли бесшовно взаимодействовать с системами и между собой. Думаю, что в будущем у каждого бизнеса появится свой ИИ-помощник, а люди наконец освободятся от рутины для задач, где нужны стратегия, творчество и эмпатия.