У сучасному діловому світі швидкість прийняття рішень і рівень сервісу стають ключовими показниками успіху. Компанії, що обслуговують тисячі або мільйони клієнтів, зіштовхуються з постійним потоком запитань, змін, скарг та важливої внутрішньої інформації. Менеджери, оператори кол-центрів та технічні відділи часто витрачають дорогоцінні хвилини на пошук відповідей у сотнях документів, внутрішніх регламентах та базах знань. Рутинні запити сповільнюють роботу, а клієнти змушені чекати. Щоб залишатися конкурентними, бізнеси впроваджують автоматизацію: чат-боти відповідають на типові запитання, CRM-системи маршрутизують звернення, а тікет-системи відстежують виконання. Проте класичні інструменти більше не задовольняють потреби зростаючої аудиторії. На сцену виходить генеративний штучний інтелект — технологія, яка не просто знаходить потрібний документ, а прогнозує наміри клієнта, аналізує контекст і пропонує найкращі рішення. Яскравим прикладом є британський Lloyds Bank, який у липні 2025 року оголосив про запуск власного генеративного AI‑хабу Athena для підтримки співробітників і клієнтів. Ця новина привернула увагу ІТ‑спільноти, оскільки показала, наскільки швидко генертивні моделі можуть трансформувати навіть консервативні фінансові установи. У цій статті ми розповімо, що таке генеративний AI‑хаб, як працює рішення Athena, чому воно важливе для бізнесу і які уроки можна застосувати в українських компаніях. Ми також розглянемо кроки інтеграції подібних інструментів із тікет‑системою HelpDeskStar, перешкоди на шляху автоматизації та майбутні тенденції. Проблеми управління знаннями та клієнтського сервісу Щоденна робота служби підтримки — це баланс між великою кількістю запитів і обмеженим часом. Оператори кол-центрів і менеджери з обслуговування повинні володіти актуальною інформацією про продукти, тарифи, процедури безпеки, логістичні правила, законодавчі обмеження та внутрішні політики. У великих організаціях база знань може складатися з тисяч документів і статей. Знайти правильну відповідь у такому масиві — завдання, яке займає хвилини, а іноді — години. Коли клієнт очікує на лінії, кожна зайва секунда знижує його лояльність. Класичні пошукові системи і навіть сучасні CRM часто не розуміють суті запиту: вони шукають ключові слова, але не враховують намір. Наприклад, запит «як змінити адресу доставки» може бути прихований під описом «редагування профілю», і оператору доведеться вручну прочитати кілька статей, щоб відповісти. Зростання обсягів інформації супроводжується ще однією проблемою: необхідністю верифікувати та оновлювати дані. У галузях, де правила змінюються щотижня (логістика, фінтех, охорона здоров’я), неактуальна інформація може призвести до штрафів або втрати довіри клієнтів. Тому компанії витрачають ресурси на постійне оновлення баз знань, а співробітники — на перевірку даних. Водночас відділи підтримки стикаються з високими очікуваннями клієнтів. За даними досліджень, понад 70% користувачів очікують миттєвих відповідей в чатах і не бажають чекати довше ніж дві хвилини на телефонній лінії. Для B2B‑аудиторії оперативність має ще більшу вагу: затримка у відповіді може призвести до простою логістичного процесу або зупинки виробництва. Отже, основні виклики в управлінні знаннями та підтримці: Обсяг та складність інформації. База знань зростає швидше, ніж працівники встигають її опановувати. Повільний пошук. Навіть досвідченим співробітникам важко швидко знайти точну відповідь. Непорозуміння намірів. Системи часто не розуміють контексту запитів, що спричиняє додатковий пошук. Відсутність персоналізації. Відповіді однакові для всіх клієнтів, без урахування їхніх потреб чи історії взаємодій. Оновлення даних. Потрібно регулярно оновлювати інформацію та відстежувати зміни в законодавстві й технологіях. Такі проблеми не лише знижують ефективність роботи, а й змушують компанії шукати нові рішення. І одне з них — генеративні AI‑хаби. Кейс Lloyds Bank: як Athena скорочує час та підвищує якість сервісу У липні 2025 року один із найбільших банків Великобританії — Lloyds Bank — повідомив про запуск генеративного AI‑хабу Athena. Це перша масштабна ініціатива банку з впровадження генеративного ШІ для покращення внутрішніх процесів і клієнтського сервісу. За даними видання Finextra, Athena діє як єдиний центр знань для всіх співробітників, що взаємодіють із клієнтами, у тому числі у відділеннях, контакт‑центрах і бек‑офісах Після інтеграції Athena співробітники отримали можливість швидко аналізувати понад 13 000 статей внутрішньої бази даних. Алгоритми використовують генеративний підхід: вони розуміють контекст запиту, узагальнюють інформацію та пропонують чіткі рекомендації. Це дозволило скоротити час пошуку відповіді з 59 секунд до 20 секунд — на 66% швидше за традиційні інструменти. Для телефонних команд банку це означає економію близько 4000 робочих годин щороку, які раніше витрачалися на пошук інформації. За перші шість місяців роботи 2025 року систему Athena використали понад 21 000 співробітників, здійснивши 2,1 мільйона запитів. Банк планує збільшити кількість користувачів і довести кількість запитів до 40 мільйонів до кінця року. Це свідчить про високу адаптацію AI‑хабу та довіру з боку працівників. Представники Lloyds відзначають, що Athena стає не просто інструментом пошуку, а основою для майбутніх AI‑агентів, які виконуватимуть різноманітні завдання: від фінансових консультацій до автоматичного збору звітності. Банк уже співпрацює з інженерами Google для побудови платформи на базі Vertex AI, щоб розробляти агентів для різних сценаріїв. Очікується, що нова платформа принесе щонайменше 50 млн фунтів додаткового доходу та покращить продуктивність у 2025 році. Цей досвід демонструє, як генеративний ШІ може трансформувати роботу великого фінансового інституту: не лише скоротити час відповіді, а й підвищити якість обслуговування, знизити навантаження на співробітників, забезпечити гнучкість та масштабованість. Важливо також зазначити, що Athena — це лише перший крок. Банк вже планує розширити функціонал, включивши чат‑боти для прямих консультацій клієнтів, а також автоматизовані системи перевірки кредитних заявок. Тобто генеративний ШІ не обмежується пошуком інформації: він може стати повноцінним цифровим співробітником. Уроки для бізнесу: що можуть взяти логістичні та e‑commerce компанії Чому кейс банку має цікавити логістичні компанії, рітейл та інші B2B‑сектори? Відповідь проста: більшість компаній стикаються з тими самими проблемами — величезні обсяги даних, повільний доступ до знань, необхідність швидко відповісти клієнтам. Те, що працює у фінансовій індустрії, можна адаптувати до будь‑якого бізнесу. Для логістики автоматизація пошуку інформації може зменшити час обробки запитів про статус доставки чи розміщення вантажів. Оператори складів і кур’єри щодня стикаються з різними інструкціями, нормативами та маршрутами. Генеративний AI‑хаб допоможе їм швидко знайти правила митного оформлення, уточнити обмеження на перевезення небезпечних вантажів або відстежити запізнення. Це скоротить час простою машин і зменшить витрати. В e‑commerce бізнесі сфера обслуговування клієнтів часто включає питання про статус замовлення, повернення товару, гарантійні умови, акції. Генеративний ШІ може аналізувати ці запити, пропонувати готові відповіді і направляти клієнта по вірному сценарію. Авангардні рішення, як у Freshdesk чи Zendesk, вже використовують AI‑агентів для класифікації тікетів, запитів на повернення або анулювання, підказують оператору найкращий час для відповідного заходу тощо. Фінансовий сектор традиційно відрізняється високими вимогами до безпеки та регулювання. Якщо банки успішно впроваджують генеративний ШІ у такому середовищі, то і ваш бізнес може це зробити. Важливо забезпечити відповідність вимогам GDPR та локальних законів, використовуючи шифрування, контроль доступу та аудит. Уроки, які варто запам'ятати: Централізація знань. Створіть єдине сховище інформації, доступне для всіх відділів. Це може бути база знань або інтегрована CRM. Розуміння намірів. Використовуйте ШІ, який аналізує контекст запиту, а не просто шукає ключові слова. Навчання на власних даних. Генеративні моделі потрібно адаптувати до специфіки вашої галузі; для цього використовуйте історичні тікети та стандартизовані відповіді. Інтеграція з тікет‑системою. Без зв’язку між базою знань і системою управління зверненнями (наприклад, HelpDeskStar) неможливо забезпечити повний цикл обслуговування. Дотримання безпеки. Використовуйте сучасні протоколи шифрування, анонімізацію даних та контролюйте доступ. Це особливо важливо при обробці персональної інформації. Сприймайте генеративний ШІ не як магічну таблетку, а як інструмент, який посилює команду. Люди залишаються важливими: вони контролюють відповіді, коригують моделі, працюють із нестандартними ситуаціями і забезпечують «людську» емпатію. Як інтегрувати AI‑хаб зі своєю тікет‑системою Після того як ви усвідомили переваги генеративного ШІ, постає питання: як інтегрувати подібний хаб із вашою системою обробки звернень? Розглянемо кроки на прикладі HelpDeskStar — української тікет‑системи, яка дозволяє компаніям централізувати комунікацію з клієнтами і колегами. 1. Аналіз потреб і даних. Почніть із аудиту своєї бази знань. Які документи, інструкції, регламенти використовуються найчастіше? Які запити займають найбільше часу на пошук? Визначте пріоритетні теми для автоматизації. 2. Вибір технологічного рішення. Ринок пропонує різні генеративні моделі: власні корпоративні (на базі open‑source), комерційні пропозиції від Google, OpenAI, Anthropic. Вибір залежить від того, які дані ви можете передати в обробку, які вимоги до безпеки та бюджету. 3. Побудова API‑інтеграції. Інструменти на кшталт HelpDeskStar надають API для роботи з тікетами, користувачами і базою знань. AI‑хаб повинен мати можливість підключатися до цих інтерфейсів: отримувати текст запиту, створювати або оновлювати тікети, ініціювати обробку даних. Це також передбачає авторизацію та логування, щоб забезпечити відповідність політикам безпеки. 4. Навчання та тестування. Перед тим як допустити AI‑хаб до реальних клієнтів, протестуйте його на внутрішніх даних. Створіть «пісочницю», де модель буде тренуватися на історичних тікетах. Перевіряйте якість відповідей, робіть корекції і вводьте додаткові правила (наприклад, заборона на розкриття конфіденційної інформації). 5. Впровадження поетапно. Почніть із одного напряму: наприклад, автоматичні відповіді на запитання про статус замовлення або інструкції для кур’єрів. Дайте співробітникам час адаптуватися, слухайте їхній зворотний зв’язок. Далі можна масштабувати рішення на інші відділи. 6. Моніторинг і оптимізація. Навіть після запуску AI‑хабу необхідно постійно відстежувати його ефективність: кількість запитів, середній час відповіді, рівень задоволеності клієнтів. Система має бути гнучкою — на основі нових даних і змін у бізнес‑процесах модель потрібно перенавчати. 7. Захист персональних даних. Дотримуйтесь принципів конфіденційності: не передавайте до AI‑хабу зайвих персональних даних, анонімізуйте поля з іменами та адресами. Перевіряйте, що підрядники дотримуються міжнародних стандартів безпеки, таких як ISO/IEC 27001 або SOC 2. Важливо: інтеграція AI‑хабу не повинна порушувати існуючі процеси компанії. Завдання технології — доповнювати людей, а не підміняти їх. Успішні проекти починаються з підтримки керівництва і завершуються навчанням персоналу. Переваги генеративного ШІ для клієнтського сервісу та внутрішніх процесів Коли ми розглядаємо впровадження генеративних моделей у сервісні підрозділи, важливо оцінити, які саме переваги вони дають. Використовуючи приклад Athena і потенційні сценарії для логістики та e‑commerce, можна виділити кілька ключових напрямів. Швидкість обробки запитів. Зменшення часу пошуку інформації до 20 секунд, як у випадку Lloyds, означає, що клієнт отримує відповідь у кілька разів швидше. Це підвищує рівень задоволеності та зменшує навантаження на операторів. Скорочення витрат на персонал. Автоматизований хаб вивільняє тисячі годин роботи, що дозволяє перенаправити ресурси на складніші завдання: аналітику, розвиток нових продуктів або підтримку VIP‑клієнтів. Підвищення якості відповідей. Генеративні моделі формують відповіді на основі великих масивів інформації, пропонуючи найбільш релевантні та вичерпні варіанти. Вони враховують контекст, історію запитань та особливості клієнта. Прогнозування потреб. ШІ може аналізувати патерни звернень і пропонувати рекомендації до того, як клієнт поставить запитання. Наприклад, якщо система бачить, що клієнт часто питає про час доставки, вона може автоматично ініціювати повідомлення з трекінгом. Інтеграція з іншими системами. AI‑хаби можна поєднати з CRM, ERP, складськими програмами, платіжними шлюзами. Це створює єдину екосистему, де всі дані доступні в одному місці. Навчання персоналу. AI‑асистенти можуть використовуватися як інструмент навчання для нових співробітників: вони пропонують посилання на релевантні статті, пояснюють процедури та скорочують час onboarding. Підвищення конкурентоспроможності. Компанії, що впроваджують генеративний ШІ, демонструють сучасний підхід і привертають увагу партнерів та клієнтів. Це також може стати PR‑перевагою. Важливо також згадати, що переваги генеративних моделей проявляються у внутрішніх процесах: прискорення створення звітів, аналіз фінансових документів, виявлення аномалій, автоматичне заповнення форм. Це звільняє співробітників від рутинної роботи і дає можливість зосередитись на стратегічних завданнях. Виклики, ризики та етичні аспекти використання ШІ Попри переваги, впровадження генеративного ШІ пов’язане з рядом викликів. Перед тим як інтегрувати такі моделі у свою систему, важливо врахувати потенційні ризики. Точність та контроль якості. Генеративні системи можуть генерувати упевнені, але неправильні відповіді. Цей феномен, відомий як галюцинації, потребує регулярного моніторингу та корекції. Підприємства мають впровадити механізми перевірки: наприклад, узгоджувати відповіді AI з базою знань або давати можливість співробітнику затвердити відповідь перед відправкою. Дотримання конфіденційності. Коли ШІ працює з персональними даними, необхідно гарантувати, що інформація не потрапить до третіх осіб. Компанії мають користуватися локальними інстанціями моделей або шифрувати дані, щоб запобігти витокам. Етичні аспекти. ШІ може відображати або навіть посилювати упередження, що містяться у навчальних даних. Це особливо важливо в контексті HR‑вирішень, фінансового скорингу чи оцінки клієнтів. Компанії повинні робити аудит даних і впроваджувати принципи етичного AI. Витрати на розробку та підтримку. Незважаючи на економію, впровадження генеративного AI‑хабу вимагає інвестицій: ліцензії, обладнання, оплата хмарних сервісів, робота інженерів та дата‑саєнтистів. Необхідно оцінити бюджет і прогноз окупності. Підготовка персоналу. Автоматизація змінює роботу співробітників: вони повинні розуміти, як взаємодіяти з AI, перевіряти його відповіді та навчати модель. Це вимагає часу й бажання вчитися. Залежність від постачальників. Використання сторонніх генеративних платформ передбачає, що ви довіряєте обробку своїх даних сторонній компанії. Варто укладати контракти з чіткими умовами конфіденційності та можливості міграції. Щоб мінімізувати ці ризики, необхідно: встановити процедури верифікації відповідей (людина в ланцюзі); регулярно оновлювати та очищати дані, щоб уникнути упереджень; використовувати безпечні канали зв’язку та шифрування; підписувати угоди про рівень сервісу (SLA) з постачальниками AI; проводити тренінги для співробітників щодо роботи з AI; залучати юристів для оцінки відповідності регуляторним вимогам. Етика та безпека — це не разова задача, а процес, який супроводжує весь життєвий цикл AI‑рішення. Майбутнє генеративних AI‑асистентів: від банків до логістики Досвід Lloyds Bank — лише початок. Компанії з різних галузей експериментують з агентними AI‑системами. Наприклад, SoundHound розширює використання голосових помічників у клініках і госпіталях, а Microsoft готує запуск Copilot Vision, що аналізує робочий стіл користувача для автоматизації завдань. У логістиці вже тестують AI‑агентів для планування маршрутів у реальному часі, прогнозування заторів, оптимізації заповнення складів. У сфері e‑commerce — для генерування описів товарів, персоналізованих рекомендацій і обробки зворотного зв’язку. Багато компаній впроваджують multimodal AI: системи аналізують текст, зображення, голос і навіть відео, щоб розуміти клієнта краще. Ще один тренд — no-code платформи, які дозволяють створювати міні‑додатки на базі ШІ без залучення програмістів. Це відкриває шлях до швидкого прототипування інноваційних рішень навіть для невеликих компаній. Водночас на ринку з’являються так звані "агентні платформи", що дозволяють створювати цілі ланцюжки дій: від пошуку інформації до оформлення замовлення чи здійснення платежу. Усі ці тенденції підводять нас до світу, де штучний інтелект стане повноцінним членом команди. Але найуспішніші підприємства будуть ті, що знайдуть баланс між автоматизацією та людською експертизою. Люди залишаються неперевершеними у вирішенні нестандартних проблем, комунікації та емпатії. Для бізнесу, що розглядає інтеграцію з HelpDeskStar, варто вже сьогодні оцінити тренди та започаткувати інновації. Не потрібно впроваджувати усе й одразу: розпочніть з маленького пілотного проєкту, виміряйте результат, покращуйте та масштабуйтесь. Питання та відповіді Скільки коштує впровадження генеративного AI‑хабу? Вартість залежить від обсягу даних, вибору платформи та рівня інтеграції. Пілотний проект можна почати на основі хмарних сервісів із помірною підпискою, а масштабування потребуватиме інвестицій у власну інфраструктуру, оплату ліцензій та роботу фахівців з машинного навчання. Чи може AI повністю замінити живих операторів? Ні. Генеративний ШІ прискорює відповіді на типові запити та допомагає знаходити інформацію, але складні ситуації, емоційні розмови і нестандартні проблеми вимагають людської участі. Найкращі результати досягаються, коли AI працює у тандемі з людьми. Які дані потрібні для навчання AI‑хабу? Для створення ефективного хабу потрібні структуровані документи, історичні тікети, інструкції та політики компанії. Чим більше різноманітних даних, тим краще модель зможе зрозуміти нюанси запитів. Висновок і заклик до дії Генеративний штучний інтелект швидко стає невід’ємною частиною бізнес‑процесів у різних галузях. Приклад Lloyds Bank із запуском AI‑хабу Athena демонструє, що навіть консервативні організації можуть досягати вагомих результатів: скорочувати час відповіді, економити тисячі годин і підвищувати якість обслуговування. Для українських компаній це можливість отримати конкурентну перевагу та вибудувати більш гнучку і прозору систему підтримки. Використовуючи HelpDeskStar у поєднанні з генеративним ШІ, ви зможете структуризувати базу знань, швидко знаходити відповіді та автоматизувати рутинні завдання. Не відкладайте інновації: почніть із аналізу своїх процесів, визначте найбільш трудомісткі запити та протестуйте AI‑асистента на окремому напрямку. Надалі — масштабування і навчання команди. Майбутнє сервісу вже тут, і ви можете бути серед перших, хто використає його переваги. Було/стало: сценарій із життя логістичної компанії Було. Уявімо, що логістична компанія «Швидкий Вантаж» щодня отримує сотні дзвінків від водіїв, кур’єрів і клієнтів. Кожен запит — це окрема історія: один водій зупинився на кордоні та потребує інструкцій щодо митного оформлення, інший — не може знайти адресу доставки, третій — запитує, які документи потрібні для перевезення ліків. Оператори в офісі відкривають кілька вікон браузера, заходять у корпоративні папки, телефонують колегам з юридичного відділу, шукають відповіді у чатах. Клієнти чекають по 10–15 хвилин, водії нервуються, а до бази знань потрапляють лише частина інформації. Підсумок: хаос, помилки, зайві витрати. Стало. Після впровадження генеративного AI‑хабу та інтеграції з тікет‑системою HelpDeskStar ситуація змінюється. Водій пише в чат: «Стою на кордоні, як оформити вантаж?» Тікет‑система створює звернення, AI‑хаб одразу розпізнає намір і знаходить актуальну процедуру митного оформлення. Система генерує зрозумілу інструкцію, додає посилання на шаблони документів і надсилає відповідь водієві за 30 секунд. Оператор лише перевіряє відповідь і підтверджує відправку. Так само обробляються запитання про затримки, зміни маршрутів, повернення товарів: у кожному випадку AI‑хаб використовує накопичений досвід, законодавчі бази та корпоративні політики. Кількість помилок скорочується, час відповіді зменшується у кілька разів, клієнти отримують персоналізовану підтримку, а оператори можуть зосередитись на складних питаннях. Логістична компанія фіксує зменшення витрат на гарячу лінію, підвищення ефективності та збільшення задоволеності водіїв. Що роблять конкуренти: порівняння функціоналу Freshdesk і Zendesk Щоб краще зрозуміти тенденції, варто подивитися на інших гравців ринку, які вже впроваджують генеративні та агентні рішення. Freshdesk та Zendesk — дві популярні системи підтримки, що активно розвивають власні AI‑платформи. Freshdesk + Vortex IQ. У липні 2025 року компанія Vortex IQ оголосила про запуск MCP‑сервера для інтеграції AI‑агентів із системою Freshdesk. Це рішення дозволяє агентам читати й класифікувати тікети, автоматично запускати робочі процеси, підключатися до систем замовлень та відправлень, щоб надавати персоналізовані відповіді. AI‑агент може відстежувати перевищення SLA, визначати емоційний тон та намір звернення, а також інтегруватися з платформами на кшталт Shopify, Magento або Klaviyo【49642669418841†L130-L153】. Серед прикладів використання — автоматичне повідомлення про статус замовлення: AI‑агент впізнає тікети із запитами «Де моє замовлення», підтягує інформацію про доставку з логістичної системи й формує відповідь без участі оператора【49642669418841†L164-L170】. Інший сценарій — обробка повернень, коли AI перевіряє правомірність повернення, запускає процедуру, оновлює дані в CRM і закриває тікет【49642669418841†L176-L182】. Такий підхід дозволяє компаніям e‑commerce знизити навантаження на персонал і підвищити якість сервісу. Zendesk. У липні 2025 року Zendesk представив нову хвилю оновлень, які просувають бачення «Resolution Platform» — платформи, що фокусується на результаті. Серед ключових функцій — AI‑агенти для електронної пошти, здатні автоматично відповідати на понад 50% листів, враховуючи тон бренду【118415096594941†L82-L86】. Компанія також впровадила систему Agentic AI³, що дозволяє агентам самостійно приймати рішення та завершувати повний цикл обслуговування без ручного налаштування. Додатково Zendesk презентував: безкодовий конструктор Action Builder для автоматизації робочих процесів, функцію Custom QA для налаштування перевірки якості відповідей, Generative Search для миттєвого пошуку в довідковому центрі, а також механізми автоматичного редагування персональних даних у тікетах【118415096594941†L76-L116】. Система відстежує ефективність агентів у режимі реального часу, пропонує рекомендації щодо покращення та підтримує багатомовні статті. У порівнянні з Freshdesk, де AI‑агенти часто використовуються як окрема надбудова, Zendesk інтегрує AI на всіх етапах: від створення заявок до аналітики. Проте обидві платформи підтверджують одну істину: майбутнє підтримки — за агентними системами, які вміють вчитися, адаптуватися та працювати поруч із людьми. Проміжні висновки та рекомендації Аналізуючи кейс Lloyds Bank, сценарій логістичної компанії та інновації конкурентів, можна зробити кілька проміжних висновків: Генеративний ШІ вже сьогодні дає реальні результати: скорочує час пошуку, підвищує якість обслуговування та економить ресурси. Для впровадження AI‑хабу потрібен аудит даних і стратегічне бачення, але результат — це довгострокове підвищення ефективності. Логістичні та e‑commerce компанії можуть отримати найбільший ефект від автоматизації стандартних запитів і структуризації комунікацій. Конкурентні рішення демонструють, що майбутнє — за агентними системами, які здатні працювати у різних каналах і враховувати тон бренду. HelpDeskStar, завдяки відкритим API та підтримці української мови, може стати платформою для інтеграції таких рішень у локальний бізнес. На основі цих висновків компаніям варто уважно стежити за новинами в галузі AI, експериментувати з пілотними проектами та ділитися досвідом з партнерськими організаціями. Спільнота навколо HelpDeskStar активно обмінюється практиками, що дозволяє прискорювати впровадження інновацій. Було/стало: сценарій із життя логістичної компанії Було. Уявімо, що логістична компанія «Швидкий Вантаж» щодня отримує сотні дзвінків від водіїв, кур’єрів і клієнтів. Кожен запит — це окрема історія: один водій зупинився на кордоні та потребує інструкцій щодо митного оформлення, інший — не може знайти адресу доставки, третій — запитує, які документи потрібні для перевезення ліків. Оператори в офісі відкривають кілька вікон браузера, заходять у корпоративні папки, телефонують колегам з юридичного відділу, шукають відповіді у чатах. Клієнти чекають по 10–15 хвилин, водії нервуються, а до бази знань потрапляють лише частина інформації. Підсумок: хаос, помилки, зайві витрати. Стало. Після впровадження генеративного AI‑хабу та інтеграції з тікет‑системою HelpDeskStar ситуація змінюється. Водій пише в чат: «Стою на кордоні, як оформити вантаж?» Тікет‑система створює звернення, AI‑хаб одразу розпізнає намір і знаходить актуальну процедуру митного оформлення. Система генерує зрозумілу інструкцію, додає посилання на шаблони документів і надсилає відповідь водієві за 30 секунд. Оператор лише перевіряє відповідь і підтверджує відправку. Так само обробляються запитання про затримки, зміни маршрутів, повернення товарів: у кожному випадку AI‑хаб використовує накопичений досвід, законодавчі бази та корпоративні політики. Кількість помилок скорочується, час відповіді зменшується у кілька разів, клієнти отримують персоналізовану підтримку, а оператори можуть зосередитись на складних питаннях. Логістична компанія фіксує зменшення витрат на гарячу лінію, підвищення ефективності та збільшення задоволеності водіїв. Що роблять конкуренти: порівняння функціоналу Freshdesk і Zendesk Щоб краще зрозуміти тенденції, варто подивитися на інших гравців ринку, які вже впроваджують генеративні та агентні рішення. Freshdesk та Zendesk — дві популярні системи підтримки, що активно розвивають власні AI‑платформи. Freshdesk + Vortex IQ. У липні 2025 року компанія Vortex IQ оголосила про запуск MCP‑сервера для інтеграції AI‑агентів із системою Freshdesk. Це рішення дозволяє агентам читати й класифікувати тікети, автоматично запускати робочі процеси, підключатися до систем замовлень та відправлень, щоб надавати персоналізовані відповіді. AI‑агент може відстежувати перевищення SLA, визначати емоційний тон та намір звернення, а також інтегруватися з платформами на кшталт Shopify, Magento або Klaviyo【49642669418841†L130-L153】. Серед прикладів використання — автоматичне повідомлення про статус замовлення: AI‑агент впізнає тікети із запитами «Де моє замовлення», підтягує інформацію про доставку з логістичної системи й формує відповідь без участі оператора【49642669418841†L164-L170】. Інший сценарій — обробка повернень, коли AI перевіряє правомірність повернення, запускає процедуру, оновлює дані в CRM і закриває тікет【49642669418841†L176-L182】. Такий підхід дозволяє компаніям e‑commerce знизити навантаження на персонал і підвищити якість сервісу. Zendesk. У липні 2025 року Zendesk представив нову хвилю оновлень, які просувають бачення «Resolution Platform» — платформи, що фокусується на результаті. Серед ключових функцій — AI‑агенти для електронної пошти, здатні автоматично відповідати на понад 50% листів, враховуючи тон бренду【118415096594941†L82-L86】. Компанія також впровадила систему Agentic AI³, що дозволяє агентам самостійно приймати рішення та завершувати повний цикл обслуговування без ручного налаштування. Додатково Zendesk презентував: безкодовий конструктор Action Builder для автоматизації робочих процесів, функцію Custom QA для налаштування перевірки якості відповідей, Generative Search для миттєвого пошуку в довідковому центрі, а також механізми автоматичного редагування персональних даних у тікетах【118415096594941†L76-L116】. Система відстежує ефективність агентів у режимі реального часу, пропонує рекомендації щодо покращення та підтримує багатомовні статті. У порівнянні з Freshdesk, де AI‑агенти часто використовуються як окрема надбудова, Zendesk інтегрує AI на всіх етапах: від створення заявок до аналітики. Проте обидві платформи підтверджують одну істину: майбутнє підтримки — за агентними системами, які вміють вчитися, адаптуватися та працювати поруч із людьми. Проміжні висновки та рекомендації Аналізуючи кейс Lloyds Bank, сценарій логістичної компанії та інновації конкурентів, можна зробити кілька проміжних висновків: Генеративний ШІ вже сьогодні дає реальні результати: скорочує час пошуку, підвищує якість обслуговування та економить ресурси. Для впровадження AI‑хабу потрібен аудит даних і стратегічне бачення, але результат — це довгострокове підвищення ефективності. Логістичні та e‑commerce компанії можуть отримати найбільший ефект від автоматизації стандартних запитів і структуризації комунікацій. Конкурентні рішення демонструють, що майбутнє — за агентними системами, які здатні працювати у різних каналах і враховувати тон бренду. HelpDeskStar, завдяки відкритим API та підтримці української мови, може стати платформою для інтеграції таких рішень у локальний бізнес. На основі цих висновків компаніям варто уважно стежити за новинами в галузі AI, експериментувати з пілотними проектами та ділитися досвідом з партнерськими організаціями. Спільнота навколо HelpDeskStar активно обмінюється практиками, що дозволяє прискорювати впровадження інновацій. Як оцінити успіх впровадження AI‑хабу Після запуску генеративного AI‑рішення важливо не лише радіти інноваціям, а й фіксувати реальні результати. Правильно визначені метрики допоможуть переконатися, що інвестиції окупаються, а процеси дійсно стають ефективнішими. Основні показники: Середній час відповіді. Порівнюйте час, який операторам потрібен для пошуку відповіді до та після впровадження AI. Зменшення цього показника прямо впливає на задоволеність клієнтів. Кількість тікетів, вирішених без участі людини. Відсоток звернень, які AI обробляє самостійно, показує рівень автоматизації та ефективність сценаріїв. Рівень SLA. Вимірюйте, чи досягаються узгоджені показники часу відповіді та вирішення. AI має допомогти утримувати SLA на високому рівні. Показник NPS або CSAT. Опитування клієнтів після взаємодії покаже, чи змінився рівень їхнього задоволення від сервісу. Економія ресурсів. Визначайте, скільки годин роботи звільнилося, чи зменшилась потреба в овертаймах, як змінилися витрати на персонал. Не забувайте про якісні показники: коментарі співробітників щодо зручності інструменту, рівень стресу на роботі, готовність клієнтів звертатися знову. Збираючи статистику та відгуки, ви зможете коригувати модель, додавати нові сценарії або підвищувати точність відповідей. Поширені помилки при впровадженні AI‑рішень Навіть найкраща технологія може не дати очікуваного результату, якщо її використовувати неправильно. Ось кілька типових помилок, яких слід уникати: Недооцінка підготовки даних. Брудні або застарілі дані призводять до неправильних відповідей. Потрібно постійно підтримувати базу знань у актуальному стані. Відсутність людини у процесі. Повна автоматизація без контролю може призвести до помилкових або некоректних відповідей. Обов’язково передбачайте механізм перевірки. Ігнорування навчання персоналу. Співробітники повинні розуміти, як користуватися новим інструментом, як фіксувати помилки та передавати зворотний зв’язок розробникам. Нереалістичні очікування. Генеративний ШІ не вирішить усі проблеми миттєво. Необхідно визначити конкретні сфери, де він дійсно корисний, і поступово розширювати використання. Недостатня увага безпеці. Обробка конфіденційних даних вимагає чітких політик та технічних заходів. Не можна передавати дані у відкриті моделі без відповідних гарантій. Попередньо пропрацювавши ці аспекти, ви зможете уникнути більшість труднощів і отримати максимальний ефект від автоматизації. Як оцінити успіх впровадження AI‑хабу Після запуску генеративного AI‑рішення важливо не лише радіти інноваціям, а й фіксувати реальні результати. Правильно визначені метрики допоможуть переконатися, що інвестиції окупаються, а процеси дійсно стають ефективнішими. Основні показники: Середній час відповіді. Порівнюйте час, який операторам потрібен для пошуку відповіді до та після впровадження AI. Зменшення цього показника прямо впливає на задоволеність клієнтів. Кількість тікетів, вирішених без участі людини. Відсоток звернень, які AI обробляє самостійно, показує рівень автоматизації та ефективність сценаріїв. Рівень SLA. Вимірюйте, чи досягаються узгоджені показники часу відповіді та вирішення. AI має допомогти утримувати SLA на високому рівні. Показник NPS або CSAT. Опитування клієнтів після взаємодії покаже, чи змінився рівень їхнього задоволення від сервісу. Економія ресурсів. Визначайте, скільки годин роботи звільнилося, чи зменшилась потреба в овертаймах, як змінилися витрати на персонал. Не забувайте про якісні показники: коментарі співробітників щодо зручності інструменту, рівень стресу на роботі, готовність клієнтів звертатися знову. Збираючи статистику та відгуки, ви зможете коригувати модель, додавати нові сценарії або підвищувати точність відповідей. Поширені помилки при впровадженні AI‑рішень Навіть найкраща технологія може не дати очікуваного результату, якщо її використовувати неправильно. Ось кілька типових помилок, яких слід уникати: Недооцінка підготовки даних. Брудні або застарілі дані призводять до неправильних відповідей. Потрібно постійно підтримувати базу знань у актуальному стані. Відсутність людини у процесі. Повна автоматизація без контролю може призвести до помилкових або некоректних відповідей. Обов’язково передбачайте механізм перевірки. Ігнорування навчання персоналу. Співробітники повинні розуміти, як користуватися новим інструментом, як фіксувати помилки та передавати зворотний зв’язок розробникам. Нереалістичні очікування. Генеративний ШІ не вирішить усі проблеми миттєво. Необхідно визначити конкретні сфери, де він дійсно корисний, і поступово розширювати використання. Недостатня увага безпеці. Обробка конфіденційних даних вимагає чітких політик та технічних заходів. Не можна передавати дані у відкриті моделі без відповідних гарантій. Попередньо пропрацювавши ці аспекти, ви зможете уникнути більшість труднощів і отримати максимальний ефект від автоматизації.