На рынке России под названием «голосовой робот» скрываются принципиально разные технологии. Одни решения давно устарели и раздражают клиентов, другие работают как цифровые сотрудники и реально влияют на выручку. Разбираемся простым языком, как не ошибиться с выбором и подобрать решение под задачи бизнеса.
Еще несколько лет назад голосовые роботы воспринимались как эксперимент — что-то на грани автоматического обзвона и «робота с железным голосом», который раздражает клиентов и быстро кладут трубку. Сегодня ситуация кардинально изменилась. Под одним и тем же названием «голосовой робот» на рынке России скрываются принципиально разные технологии, которые решают совершенно разные бизнес-задачи. И именно здесь большинство компаний совершают ключевую ошибку — выбирают не тот класс решений.
Проблема в том, что для ЛПРов все выглядит одинаково: робот звонит, что-то говорит, задаёт вопросы. Но на практике разница между решениями такая же, как между кнопочным телефоном и современным смартфоном. Функция вроде одна — разговор. А возможности, эффективность и экономический эффект — из разных миров.
Если упростить картину рынка, сегодня в России можно выделить три поколения голосовых роботов.
Первое поколение — это классические скриптовые решения. Они появились раньше всех и работают по жёсткому сценарию: робот задаёт вопрос и ждёт строго определённого ответа. Любое отклонение — и диалог ломается. Такие роботы подходят только для самых простых задач: подтверждение заказа, короткий опрос, NPS. Они не понимают свободную речь, не умеют работать с возражениями и очень быстро начинают раздражать клиентов. В 2025 году использовать их для сложных процессов — значит сознательно терять конверсии.
Второе поколение — так называемые NLU-роботы. Они уже умеют распознавать смысл фраз в рамках заранее заданных интентов. Это шаг вперёд, но всё ещё компромисс. Такой робот не генерирует речь, а выбирает подходящую фразу из подготовленного набора. Он справляется с записью на услуги, напоминаниями, простой маршрутизацией входящих звонков. Но как только разговор выходит за рамки сценария, снова требуется человек. Для сервисных задач — допустимо. Для продаж и сложных диалогов — ограниченно.
И, наконец, Третье поколение — генеративные голосовые роботы. Это уже не «бот с репликами», а цифровой сотрудник, который формирует речь в реальном времени, понимает контекст разговора, реагирует на эмоции клиента и меняет логику диалога по ходу общения. Такой робот не выбирает фразу — он создаёт её. Именно поэтому разговор с ним ощущается живым и естественным, а не как общение с автоответчиком.
Принципиальное отличие генеративных решений в архитектуре. Во время одного звонка одновременно работают несколько нейросетей: одна распознаёт речь, другая анализирует эмоциональный фон, третья понимает смысл, четвёртая формирует ответ, пятая выбирает стиль общения, а шестая следит за логикой сценария. В результате робот может вести диалог так же, как это делает опытный менеджер: задавать уточняющие вопросы, отрабатывать возражения, подстраиваться под темп и стиль клиента.
Именно поэтому разные классы роботов подходят под разные задачи. Скриптовые — для однотипных операций без диалога. NLU — для простых входящих сценариев. Генеративные — для всего, где важны продажи, квалификация лидов, первая линия обработки входящих обращений, консультации и работа с нестандартными запросами. Фактически генеративный робот может выполнять функции оператора, менеджера по продажам или сотрудника первой линии поддержки.
Интересно, что большинство неудачных внедрений голосовых роботов происходят не из-за самой идеи автоматизации, а из-за неправильного выбора технологии. Компании часто берут самое дешёвое решение, пытаются закрыть им сложные процессы, сталкиваются с негативом клиентов и делают вывод, что «роботы не работают». Хотя на самом деле не работает именно этот класс решений для данных задач.
Чтобы не попасть в эту ловушку, достаточно задать себе несколько простых вопросов. Нужно ли роботу понимать свободную речь? Будут ли в диалогах нестандартные ответы? Нужна ли отработка возражений? Много ли сценариев и веток? Важна ли естественность общения? Нужна ли быстрая масштабируемость? В большинстве случаев честные ответы на эти вопросы быстро приводят к пониманию, что старые скриптовые подходы уже не соответствуют реальности бизнеса.
Голосовые роботы перестали быть «экспериментом для галочки». Сегодня это полноценный инструмент роста, который влияет на выручку, скорость обработки запросов и качество клиентского сервиса. И разница между решениями здесь критична. Поэтому выбирать стоит не «робота вообще», а конкретную технологию под конкретные бизнес-задачи. Именно это и определяет результат.
Мы, со своей стороны, изначально пошли в сторону генеративной модели, потому что видим рынок не как автоматизацию звонков, а как автоматизацию коммуникаций. Куда пойдете вы - решать Вам!