Будущее ивент-индустрии: ИИ и общение с клиентами

Когда “позови оператора” больше не работает

Сюжет простой и болезненно знакомый: Сотрудник Сбера пытается дозвониться до живого оператора через корпоративный номер. Говорит разными интонациями: “Позови оператора”, “Свяжи с человеком”, пробует варианты. Каждый раз — только робот, никакого человека.

В какой-то момент он сдаётся и просит меня (клиента) позвонить со своего телефона.

Автор звонит — и сразу попадает на живого оператора, без заклинаний и голосовых квестов. Сотрудник жалуется: “После внедрения ИИ стало только сложнее”.

Это не просто забавная сценка, а идеальная иллюстрация того, как сейчас устроен искусственный интеллект в клиентском сервисе:

он управляет маршрутизацией звонков,
он запоминает поведение клиента,
он может помечать абонента как “проблемного”,
и иногда до человека проще дозвониться, если ты не сотрудник, а обычный клиент.

Для ивент-индустрии это уже не теория. Банки просто бегут впереди: всё, что сегодня происходит в Сбере, через год-два окажется в колл-центрах площадок, агентств, билетных сервисов и подрядчиков.

Что это за ИИ в клиентском сервисе на самом деле

Не магия, а фильтр с очень жёсткими правилами

ИИ в клиентском сервисе — это не один “умный робот”, а целый набор систем:

Speech-to-text — распознаёт, что вы говорите.
NLP-модель — анализирует фразы (“позови оператора”, “хочу человека”).
Правила маршрутизации — решают, что с вами делать:
- оставить в IVR,
- переключить на бота,
- соединить с человеком,
- вообще не допустить до живого оператора.
Скоринг клиента — насколько вы “выгодны” или “проблемны”.
История взаимодействий — сколько раз вы уже звонили, ругались, жаловались, проверяли лимиты, спорили по транзакциям и т.д.

В итоге это такая “система допуска к человеку”:

Новому клиенту, который звонит с мобильного и приносит деньги, — зелёный коридор к оператору.
Сотруднику, который тестирует систему, звонит часто и ведёт себя “подозрительно”, — красный коридор с подписью “пусть ещё пообщается с роботом”.

Почему сотрудника “не пустили”, а меня — да

Логика может быть примерно такой (для простоты):

Номер сотрудника:
- часто звонит,
- повторяет одно и то же,
- возможно, отмечен как “служебный”,
- по поведенческим признакам похож на “тестировщика” или “зануду”.
➜ Система решает: “человеческий оператор не нужен, он не клиент”.
Ваш номер:
- новый,
- нет конфликтной истории,
- выглядит как реальный клиент.
➜ Система: “Окей, давай дадим человека — мало ли, премиальный клиент”.

В результате получается абсурд:

чем ближе ты к компании, тем сложнее тебе в ней найти живого человека.

Как это перекладывается на ивент-индустрию

Теперь самое интересное: а при чём тут ивенты?

ИИ в банке уже решает:

кого подпустить к оператору;
кого держать на боте;
с кем общаться “по скрипту”, а кто достоин живого диалога.

Ровно то же самое в ближайшие годы будет происходить:

в ивент-агентствах,
на площадках,
у технических подрядчиков,
в билетных сервисах,
у организаторов форумов, фестивалей, конференций.

Давайте разложим по конкретным сценариям.

Примеры применения ИИ в ивент-индустрии

1. AI-бот вместо первого уровня колл-центра

Сценарий: вы проводите форум на 2 000 участников.

За 2 недели до события:

постоянные звонки:
- “Во сколько регистрация?”
- “А парковка есть?”
- “Вы пришлёте счёт ещё раз?”
- “Я не получил билет”.

Вместо того чтобы сажать двух несчастных координаторов на телефон с 09:00 до 22:00, вы:

запускаете голосового ИИ-бота, который:
- понимает вопросы,
- отвечает по сценариям,
- отправляет ссылки на сайт и личный кабинет,
- записывает сложные запросы в CRM.

Чем это похоже на Сбер:

часть людей до живого менеджера просто не дойдёт — их запрос решит бот;
кто-то будет настойчиво просить оператора;
и тут важно не превратиться в того самого “Сбера”, где оператор — как секретный уровень.

Критический момент:

Нужно чётко задать правила, когда бот обязан отдать человека оператору:

VIP-клиент,
спонсор,
подрядчик по крупному контракту,
участник, у которого уже есть негативный опыт.

2. ИИ-фильтр запросов от подрядчиков

Ситуация: вы — крупное ивент-агентство.

Вам каждый день:

пишут шоу-команды,
звонят площадки,
предлагают свет, звук, кейтеринг,
присылают “уникальные” шоу-программы.

Человек физически не может всё прочитать/прослушать.

Решение:

ИИ-помощник в почте и мессенджерах, который:
- понимает, о чём запрос,
- вытаскивает ключевые параметры (бюджет, формат, город, даты),
- сортирует по приоритетам,
- помечает “мусор” и “потенциально интересное”,
- формирует краткие резюме:
  - “шоу на 3 человека, средний чек, можно тестировать”,
  - “площадка вне города, маленький зал, не подходит под нашу ЦА”.

Параллель со Сбером:

если ИИ “решит”, что какие-то письма — мусор, — эти подрядчики никогда не дойдут до живого человека.

Вот тут и важно не превратиться в “цифровой Сбер”, который блокирует всех “подозрительных”, включая тех, кто может принести вам миллион.

3. ИИ-ассистент на стойке регистрации

Событие: большая конференция.

На входе — стойка регистрации, очередь, нервные гости.

Вместо одного администратора и трёх волонтёров вы ставите:

стойку с экраном и микрофоном,
там живёт ИИ-ассистент:

Что он делает:

отвечает на вопросы по программе,
подсказывает, где зал,
помогает найти спикера,
даёт информацию о трансфере/парковке,
может сфотографировать QR-код и показать, где ваша зона.

А теперь представьте:

одному участнику ИИ отвечает, всё ок;
другому — “не понимаю, повторите”;
третьему — вообще ничего не даёт, потому что у него странное произношение, шум, акцент.

Если вы не предусмотрите “выход к человеку”, у вас будет ровно то же, что в кейсе с Сбером:

одни быстро получают сервис,
другим приходится пробиваться через систему,
кто-то уходит с ощущением: “Ну да, классный у вас будущий мир”.

4. ИИ для пост-ивент сервиса и опросов

После мероприятия:

ИИ звонит участникам,
задаёт несколько вопросов:
- “Понравилось ли вам мероприятие?”
- “Что улучшить в программе/кейтеринге/звукоряде?”
собирает обратную связь,
автоматически классифицирует ответы:
- “жалобы”,
- “предложения”,
- “похвала”.

Если человек говорит: “Хочу поговорить с организатором”,

— ИИ обязан соединить его с живым менеджером, а не превращать это в голосовой квест.

Подводные камни: как не стать “банком, в который не дозвониться”

ИИ в клиентском сервисе и ивент-индустрии — мощный инструмент. Но если внедрять его бездумно, вы получите:

1. Невидимая дискриминация клиентов

Бот “любит” тех, кто говорит чётко и коротко.
Клиенты с акцентом, речевыми особенностями, нестандартной формулировкой вопросов — получают худший опыт.

В банке это неприятно.

На мероприятиях — может быть критично:

спикер, VIP-гость, партнёр попадает в “сложных”, потому что говорит нестандартно.

2. “Цифровой фейс-контроль” без ответственности

Система по сути решает:

“Ты достоин оператора”
“Ты ещё посидишь с ботом”

Но:

никто не объясняет правила,
клиент не понимает, почему он не может попасть к человеку,
сотрудники сами могут не знать, как его “вытащить” из этого фильтра.

3. Потеря эмпатии бренда

Ивент-бизнес и банковский клиентский сервис объединяет одно:

люди ожидают эмоционального контакта.

Когда бренд прячется за:

ботов,
чат-ИИ,
голосовых ассистентов,

и не даёт дороги к живому человеку, —

это воспринимается как:

“Вы мне не рады, вы экономите на мне время и деньги.”

4. Сломанные сценарии для внутренних команд

История со Сбером показывает ещё один момент:

Внутренние пользователи (сотрудники) часто попадают в самые жёсткие фильтры, потому что их поведение “аномальное”:
- много звонков,
- необычные фразы,
- тестирование системы.

В ивент-компаниях это может вылиться в:

продажники, которые не могут сами протестировать сценарий звонка;
координаторы, которые не могут быстро дозвониться до “своего” колл-центра;
площадка, которая не может проверить, как работает бот для гостей.

Практический чек-лист для ивент-компаний по внедрению ИИ в сервис

Часть 1. Проработка логики

Определите, кто всегда должен проходить к человеку
- VIP-клиенты и спонсоры
- Спикеры и артисты
- Крупные подрядчики
- Постоянные заказчики
Задайте понятные триггеры “Позови оператора”
- Если клиент трижды сказал “хочу поговорить с человеком” — соединить.
- Если клиент ругается / говорит “жалоба” — соединить.
- Если запрос не решён за N шагов — соединить.
Пропишите приоритеты по каналам
- Телефон
- Telegram / WhatsApp
- Почта
- ЛК на сайте
И решили заранее, где ИИ — фильтр, а где человек — по умолчанию.

Часть 2. Контроль качества

Регулярно проверяйте, кто застрял на ИИ-уровне
- раз в неделю выгрузка: “кто часто обращается, но не доходит до оператора”;
- ручной разбор таких случаев.
Тестируйте систему чужими голосами и сценариями
- не только “идеальной” дикцией;
- попробуйте разные интонации, шумы, акценты;
- попросите знакомых позвонить как “обычные клиенты”.
Даёте ли вы человеку “кнопку выхода”?
- кнопка “сразу оператор” для платных тарифов / VIP;
- понятная фраза: “Соедините с организатором мероприятия”.

Часть 3. Коммуникация и честность

Объясните, где у вас ИИ, а где живой человек
- это повышает доверие;
- снимает ощущение “обмана”, когда клиент понимает, что общается с ботом.
Не обещайте “24/7 поддержку”, если это просто бот без выхода к человеку
- честнее сказать: “24/7 отвечает ИИ-помощник, а команда подключается с 10:00 до 19:00 по будням”.
Обучите команду, как “выдёргивать” клиента из системы
- если кто-то застрял на боте — должен быть быстрый внутренний протокол:
  - найти контакт,
  - перезвонить вручную.

Как к этому относиться: будет ли ИИ “увольнять людей”?

В кейсе Сбера есть тонкая, но важная ирония:

сотрудник жалуется: “После внедрения ИИ стало сложнее”.
автор думает: “Расслабься, скоро и тебя заменят ИИ”.

И это не столько шутка, сколько честная перспектива:

первый уровень поддержки — будет всё больше автоматизирован,
люди останутся там, где нужен:
- сложный разбор,
- нестандартное решение,
- конфликтная ситуация,
- персональное отношение.

В ивент-индустрии:

уйдут позиции “девочка на телефоне, которая всем всё объясняет по 100 раз в день”;
вырастет роль людей, которые:
- проектируют сервис-цепочки,
- задают логику ИИ,
- принимают сложные решения,
- работают с крупными клиентами и партнёрами лично.

То есть место людей никуда не пропадает, оно просто сдвигается выше по уровню ответственности.

Главная ловушка — остаться в роли:

“я просто отвечаю на звонки, но ничего не решаю”.

Эта роль действительно будет постепенно отдаваться ИИ — и в банках, и в ивентах.

Практические выводы для ивент-индустрии

ИИ в сервисе — не игрушка, а новая “входная дверь” к вашему бренду То, как бот разговаривает с клиентом, равно тому, как “встречает” его ваша команда.
Не делайте оператора “секретным уровнем” Если человек честно просит: “позовите живого человека” — дайте ему эту опцию.
Зафиксируйте, кто всегда должен проходить через все фильтры Спонсоры, артисты, площадки, VIP-клиенты — их нельзя оставлять один на один с ботом.
Смотрите не только на эффективность, но и на справедливость ИИ может экономить деньги, но одновременно “отрубать” от сервиса целые группы людей.
Учитесь проектировать ИИ-сценарии, а не только “работать с возражениями” В будущем ценность специалиста — не в том, как он говорит по телефону, а в том, как он настроил систему, которая говорит вместо него.

Дополнительные материалы

👉 Оригинальный пост в Telegram:

Читать историю про ИИ и живого оператора в канале “Филонов код”