Материал подготовлен компанией Twilio
Представьте себе: вся инфраструктура данных клиентов на крупных предприятиях построена для мира, которого давно уже нет. Раньше было просто: маркетинг работал партиями, кампании планировались днями, а персонализация — это просто подставить имя в письмо. Вот и всё.
Но потом пришёл разговорный AI. И всё изменилось.
Теперь агентам нужно знать буквально всё в реальном времени: что только что сказал клиент, в каком тоне, какое у него настроение, вся история взаимодействий с брендом. Нужно ловить каждый сигнал — интонацию, срочность, намерение, эмоции. Это совсем другая категория данных. А системы, на которые полагаются компании, так и не были созданы, чтобы это всё фиксировать и обрабатывать с нужной скоростью.
Проблема: AI не видит контекст
Последствия уже видны в статистике удовлетворённости клиентов. Согласно отчёту Twilio, более половины потребителей (54%) говорят, что AI почти никогда не помнит их предыдущих взаимодействий. Только 15% верят, что живой агент получит полную информацию после передачи от AI. Итог: опыт, где всё повторяется, везде трения, и каждый переход между агентами — это какой-то беспорядок.
Парадокс в том: данных не мало, их переизбыток. Но разговорный AI требует живой, мобильной памяти о том, что происходило. А в большинстве компаний такой инфраструктуры просто нет. Старые CRM и CDP хороши для статичных данных, но они никогда не создавались для потока разговора, который разворачивается секунду за секундой.
Решение в одном: нужна память прямо внутри системы коммуникаций, а не попытка прицепить её потом к старым базам данных.
Волна агентного AI, но есть подвох
Эта проблема становится критической прямо сейчас. Две трети компаний (63%) уже на финальной стадии разработки или полностью запустили разговорный AI для продаж и поддержки.
Но вот что странно: 90% организаций думают, что клиенты довольны AI-опытом. При этом довольны только 59% потребителей. Разница не в том, что AI говорит медленно или неловко. Дело в том, может ли он реально понять, ответить с учётом контекста и решить проблему, или просто передаст на человека.
Вот пример. Клиент звонит о задержке заказа. Если бы была нормальная память о разговорах, AI мог бы сразу его узнать, вспомнить предыдущий заказ, деталь о задержке, предложить решение и компенсацию — всё без повторений. Но в большинстве компаний эти данные лежат в разных системах, которые не могут быстро друг друга достать.
Где ломается архитектура данных
Корпоративные системы данных создавались для маркетинга и поддержки, для структурированной информации и пакетной обработки. Совсем не для той динамичной памяти, которая нужна живому диалогу. Три главных проблемы:
Задержки убивают разговор. Когда данные клиента в одной системе, а разговор в другой, каждый обмен требует запросов, которые добавляют 200-500 миллисекунд. И вот уже диалог становится робким, неживым.
Из-за этого теряются оттенки. Сигналы, которые делают разговор живым (интонация, срочность, эмоции, обещания, данные на лету) — всё это не попадает в старые CRM. Они создавались для структурированных данных, а не для той сложной информации, которая нужна AI.
Данные в разных местах — опыт в разных местах. AI агент в одной системе, живой агент в другой, маркетинг автоматизация в третьей, данные в четвёртой. Контекст исчезает на каждом переходе.
Нужна инфраструктура, где разговоры и данные клиентов объединены с самого начала.
Что даёт объединённая память
Компании, которые рассматривают память разговоров как основу — они уже видят преимущества:
Плавные переходы. Когда память объединена, человек получает полный контекст сразу, и пропадает та мёртвая пауза «дайте мне секунду, я посмотрю ваш аккаунт».
Персонализация по масштабу. 88% потребителей ждут персонализации, но больше половины компаний говорят, что это сложно. Когда память встроена в сами коммуникации, агенты персонализируют на лету, по тому, что клиент хочет прямо сейчас.
Понимание в реальном времени. Единая память показывает, насколько хороши разговоры, какие метрики, и эти инсайты тут же улучшают AI модели.
Настоящая автоматизация. Вот здесь самое интересное: AI перестаёт быть просто транзакцией, становится агентом, который принимает сложные решения. Например, переносит перелёт расстроенному клиенту и дарует компенсацию в зависимости от уровня лояльности.
Это вопрос инфраструктуры
Волна агентного AI заставляет переписывать всю архитектуру данных клиентов на предприятиях.
Решение — не просто обновить CDP или CRM. Дело в том, что память разговоров — это отдельная категория, которая требует захвата в реальном времени, доступа на миллисекундах и сохранения всех оттенков диалога. Это возможно только если эти возможности встроены прямо в коммуникационную инфраструктуру.
Компании, которые видят это как задачу интеграции систем, проиграют тем, кто рассматривает память как основу. Когда память встроена в платформу, которая работает в каждой точке контакта с клиентом, контекст следует за клиентом между каналами, задержек нет, и непрерывные взаимодействия становятся реальностью.
Лидеры — это не те, у кого самые сложные AI модели. Это те, кто первыми решил инфраструктурную проблему. Они поняли: агентный AI не может выполнить свои обещания без нового класса данных, который создан специально для скорости, тонкости и непрерывности разговорных опытов.
Робин Грохол — старший вице-президент по продуктам, данным, идентификации и безопасности в Twilio.
Спонсируемые материалы создаются компаниями, которые платят за публикацию или имеют деловые отношения с VentureBeat. Они всегда чётко обозначены. Для справок: sales@venturebeat.com.
Тема памяти AI, контекста в разговорах и инфраструктуры данных — это не просто технический вопрос, это основа будущего сервиса. Хотите разбираться в этом глубже и не пропустить, как компании решают эти проблемы?🔔 Следите за новостями в мире AI и разбирайтесь в технологиях, которые меняют бизнес — подпишитесь на канал «ProAI» в Telegram!