PROFIT Contact Day 2026: как синергия людей и AI пересобирает клиентский опыт

В 2026 году главным пунктом для бизнеса становится не просто автоматизация рутины, а способность выстраивать бесшовный, интеллектуальный и безопасный диалог с потребителем в реальном времени. Казахстанский рынок, подстегиваемый жесткой конкуренцией в финтехе, ритейле и динамичным развитием GovTech-экосистемы, оказался на передовой этой трансформации. Каковы реальные метрики эффективности внедрения ИИ-агентов в отечественном банкинге? Готовы ли казахстанские облачные провайдеры обеспечить необходимый уровень отказоустойчивости для распределенных контакт-центров? Где сегодня проходит грань между идеальной автоматизацией и незаменимой человеческой эмпатией? Эти и другие вопросы обсудили на прошедшей в Алматы конференции PROFIT Contact Day.

Мероприятие собрало ИТ-директоров, руководителей контакт-центров, CX-стратегов и ведущих технологических провайдеров, — участниками гибридной конференции стало более 1,5 тыс. человек, и почти 300 из них присутствовали офлайн. Примечательно, что в этом году вектор дискуссий сместился с теоретического обсуждения потенциала нейросетей к анализу практических кейсов — от развертывания автономных ИИ-агентов на базе больших языковых моделей (LLM) до модернизации облачной инфраструктуры и защиты чувствительных клиентских данных. Но обо всем — по порядку.

Клиентский сервис, данные и искусственный интеллект

Конференцию открыл Дмитрий Аристархов, исполнительный вице-президент Национальной Ассоциации Контактных Центров (Россия). Он обратил внимание на фундаментальный сдвиг в индустрии клиентского сервиса — этап хайпа вокруг тотальной автоматизации официально завершен, уступив место концепции совместного интеллекта (модель Human + AI = Exceptional CX).

«Вместо неконструктивных споров о том, заменит ли Искусственный интеллект человека, индустрия переходит к созданию единых гибридных систем, где алгоритмы мгновенно обрабатывают массивы данных, ведут предиктивный анализ и берут на себя рутину, а за оператором-человеком закрепляется монополия на эмпатию, решение нестандартных задач и понимание сложного контекста. Как следствие, кардинально меняется и роль топ-менеджера — из простого „контролера операций“ руководитель превращается в CX-архитектора, проектировщика комплексных цифровых экосистем. Технологии больше не поддерживают процессы. Они формируют опыт клиента и результаты бизнеса. И это зона ответственности руководителей КЦ и СХ», — говорит эксперт.

Дмитрий Аристархов представил результаты масштабного исследования НАКК «Передовые технологии для контакт-центров и СХ», охватившего более 350 руководителей из 8+ стран. Сегодня 92% компаний инвестирует в технологические решения ради улучшения клиентского опыта, 70% — ради роста выручки и продаж, и лишь 68% — для прямого снижения затрат. Спикер призвал бизнес отказаться от иллюзии, что боты могут полностью заменить человеческий контакт, обратив внимание на важный инсайт: на текущий момент менее 20% клиентов готовы полностью доверять ИИ-ботам — большинство по-прежнему требует быстрой связи с «живым» оператором.

Таким образом, оценивая технологические приоритеты индустрии на ближайшие 2-3 года, Дмитрий Аристархов выделил три ключевых фокуса внедрения ИИ:

— строгое соответствие стандартам безопасности, комплаенса и конфиденциальности данных (67% опрошенных назвали это наивысшим приоритетом);
— обеспечение абсолютно бесшовной передачи контекста от бота к оператору (67%);
— качественное понимание естественного языка (58%).

Об устаревших и актуальных практиках в технологиях работы с клиентами порассуждала Елена Войтова, эксперт по управлению контакт-центрами и клиентским опытом, основатель Лаборатории системного сервиса. Она отметила — единственно верным объектом управления в Customer Experience является сведение к минимуму усилий клиента (метрика CES), а не автоматизация ради самой автоматизации. При этом Елена обратила внимание на парадокс современного цифрового рынка: технологий в контакт-центрах становится все больше, однако клиентские усилия снижаются далеко не всегда.

Эксперт также продемонстрировала пять опасных ловушек устаревшего менеджмента — замена людей «бездушными роботами», тотальный контроль ради штрафов, фрагментация (расслоение) метрик, процессов и ИИ-систем, из-за чего клиент оказывается «за забором» компании. В качестве решения Лаборатория системного сервиса предлагает комплексный 3D-анализ метрик, связывающий воедино показатели операционной эффективности (AHT, SL) с клиентской оценкой (CES, CSAT, CDSAT) и прямыми финансовыми результатами бизнеса (LTV, отток, стоимость контакта).

«Нейросети должны выступать в роли гибкого экзоскелета для оператора, забирая на себя рутину, интеллектуальный суфлер и 100% автоматический ИИ-мониторинг качества. При этом за человеком необходимо закрепить те зоны, где алгоритмы бессильны — искреннюю эмпатию, развитый эмоциональный интеллект, решение нестандартных кросс-продуктовых кейсов и принятие финальной ответственности. Будущее КЦ решается не только технологиями. Оно решается тем, как мы управляем усилиями клиента. И выигрывает не тот, у кого больше ИИ, а тот, у кого меньше клиентских усилий», — подчеркнула Елена Войтова.

Подробнее о работе с данными в контексте CX рассказала Розалия Шамсудинова, СХ-исследователь АО «Евразийский банк». Она высказала мысль о том, что в 2026 году современные ИИ-агенты полностью пересобрали этап Product Discovery, позволив сократить классический цикл проверки продуктовых гипотез с традиционных трех месяцев до одного дня. Опираясь на макроданные отчета Digital 2025 по Казахстану, согласно которым в 2026 году цифровая экосистема страны насчитывает 19,2 млн интернет-пользователей (+8% с 2023 года) и 26,6 млн мобильных подключений (+5%), эксперт подчеркнула экспоненциальное давление входящего потока информации (тысяч минут звонков, транзакций с LTV-разметкой и отзывов). В этих условиях традиционные инструменты обработки больших данных уже не справляются с нагрузкой, требуя внедрения принципиально новых автоматизированных подходов. И новая парадигма СХ-исследований базируется на жестком разделении обязанностей: искусственный интеллект забирает на себя до 70% операционной рутины, но 100% финальных выводов и стратегических решений остается за человеком.

На примере глобальной программы Technovation Girls Kazakhstan, где в 2026 году более 20 команд старшего дивизиона вышло в полуфинал благодаря интеграции ИИ в мобильную разработку, Розалия Шамсудинова показала эффективность связки Base44 и ИИ. Вместо использования громоздких монолитных систем современная СХ-команда оперирует пулом нейросетевых агентов.

«Инструмент NotebookLM применяется для проведения бенчмарков и выявления точных драйверов NPS/CSAT без галлюцинаций, ИИ-сервис Granola автоматически транскрибирует и тегирует глубинные интервью, Claude за минуты кластеризует десятки тысяч открытых комментариев по категориям, а платформы Gamma, Lovable, Replit и база знаний Obsidian мгновенно преобразуют разрозненные сигналы в интерактивные дашборды, ИИ-копилоты и готовые презентации. А интеграция n8n, Zapier и Chatbase позволяет автоматически собирать сигналы из веб-форм, чатов поддержки и соцсетей, силами ИИ классифицировать их по тональности, оценивать риски оттока клиентов и мгновенно заводить готовые задачи в Jira или Linear. Мы пытаемся дать лучший продукт, который оптимизирует нашу работу», — пояснила спикер.

Ирина Литвинская, менеджер контакт-центра ОАО «Банк БелВЭБ» (Республика Беларусь), рассказала о построении и наполнении базы знаний на основе особенностей теории поколений. Она представила концепцию построения корпоративной базы знаний как «живого организма», адаптированного под специфику теории поколений. Ирина наглядно продемонстрировала, почему традиционные, ориентированные исключительно на сухую информацию базы знаний не работают в современных реалиях, подчеркнув необходимость их трансформации вокруг потребностей людей.

Тему об интеллектуальных коммуникациях продолжил Дмитрий Праздников, начальник отдела по развитию продуктов Beeline Business. Он отметил, что клиентские коммуникации окончательно преодолели этап фрагментации и превратились из традиционной сервисной статьи расходов в полноценный, управляемый и монетизируемый бизнес-актив. Объединение разрозненных каналов связи в бесшовную интеллектуальную экосистему позволяет компаниям не просто принимать обращения, а комплексно защищать, измерять и масштабировать клиентский опыт.

В качестве технологического фундамента этой концепции спикер продемонстрировал линейку специализированных сервисов Beeline Бизнес, уделив особое внимание проблеме безопасности данных, которую решает флагманский продукт для анонимизации звонков Proxy Call. Виртуальный номер-посредник между клиентом и конечным исполнителем защищает базу от утечек, снижает число спам-звонков на 70% и стимулирует рост повторных покупок.

В портфель компании также вошли решения Caller ID (повышает контактность на 20%), облачный контакт-центр со сроком запуска от 15 рабочих дней и двуязычная речевая аналитика (поддерживает русский и казахский языки). Последний инструмент переводит 100% звонков в структурированные данные, обеспечивая рост конверсии продаж до 20% и снижение оттока клиентов на 5-7%, в то время как AI-боты на омниканальной чат-платформе автоматизируют от 50% до 90% рутинного трафика с точностью ответов 80-99%.

Дмитрий Праздников призвал корпоративный сектор переосмыслить подход к инфраструктуре общения с потребителем, подчеркнув ее прямую связь с финансовой эффективностью предприятия: «Коммуникация с клиентом перестает быть просто связью, а становится полноценным активом. И этот актив можно растить, улучшать, модернизировать, автоматизировать и самое главное — монетизировать».

С презентацией об управлении клиентскими путями с помощью AI выступил Алексей Шеметов, Head of CX в IEK Group. Он рассказал о масштабном изменении — переходе от изолированного контроля каналов к стратегическому управлению клиентскими путями (CJM).

Алексей привел кейс по обработке результатов масштабного VoC-исследования с массивом из 9-10 тысяч открытых клиентских комментариев, где алгоритмы ИИ ускоряют кластеризацию сценариев, суммаризацию болей и проведение сложного драйвер-анализа (включая расчет корреляции, регрессии и относительной важности факторов лояльности). Внедрение прозрачной сквозной скоринговой модели Journey Impact Score (произведение объема, боли, влияния КЦ, ценности и реализуемости за 30–90 дней) в сочетании с метриками усилий (CES) и кросс-канального FCR позволяет компаниям сформировать жесткий портфель гипотез для владельцев процессов.

Алексей подчеркнул критическую важность проектной ответственности — без владельца и закрытия петли аналитика превращается в презентацию, а не в инструмент изменения клиентского опыта: «Современный КЦ должен эволюционировать в кросс-канальный центр предиктивной диагностики путей, используя генеративный искусственный интеллект не в качестве внешнего чат-бота, а как мощный внутренний инструмент аналитики для менеджмента».

Забота или экономия? Реальное влияние ИИ на клиентский путь

Панельная дискуссия PROFIT Contact Day 2026 развернулась вокруг ключевого противоречия современной индустрии клиентского сервиса — агрессивного внедрения искусственного интеллекта и его реального влияния на удовлетворенность потребителей. Ведущие эксперты обсудили, почему автоматизация часто маскирует операционный хаос, как меняются метрики эффективности и какие новые профессии рождаются на стыке ИТ и контакт-центров.

Первый блок дискуссии касался так называемой «Заботы бота» — действительно ли повсеместное внедрение автоматизации улучшает клиентский опыт или оно служит исключительно инструментом оптимизации затрат? Отраслевой опыт показывает, что агрессивное внедрение ИИ далеко не всегда конвертируется в лояльность, а за красивыми отчетами автоматизации часто скрывается сломанный клиентский путь.

Руководитель проектного отдела Freedom Life Дмитрий Голоус отметил, что при грамотной настройке цифровые каналы способны полностью закрывать стандартные потребности пользователей без привлечения людей. Он убежден, что негативное восприятие технологий связано исключительно с качеством их проработки на стороне конкретной компании.

«Если бот работает корректно и правильно отрабатывает запросы, то человек, наоборот, хочет взаимодействовать с автоматизацией, а не с живым оператором. Общая оценка удовлетворенности при этом остается стабильной, но количество успешно обработанных кейсов растет. Если клиент упрямо требует соединить его с оператором, это значит лишь одно — у вас в компании просто неадекватный бот», — подчеркивает Дмитрий Голоус.

В своем выступлении на конференции он представил кейс развертывания внутреннего ИИ-помощника Corporate GPT («Корпоративный ИИ: когда база знаний начинает разговаривать»), призванного ликвидировать типичную проблему операторов — «Я не смог найти инструкцию». Практический опыт Freedom Life показал, что создание и обучение базового ИИ-ассистента силами всего одного квалифицированного ИТ-специалиста заняло две недели. Его пилотирование ведется в компании уже два месяца. Система функционирует на внутреннем корпоративном сайте, обрабатывая запросы на естественном языке за секунды и выдавая ссылки на действующие регламенты во входящей линии, текстовых чатах и исходящем телемаркетинге. При этом ИИ способен на основе контекста сопоставлять сокращенный сленг сотрудников с реальными продуктами компании.

Особую специфику разделения сервисных сценариев на консультационные и рекламационные подсветила начальник отдела поддержки клиентов ОАО «Тундук» Айзирек Мамадалиева. В государственном секторе, где преобладают сложные инциденты, стандартная автоматизация на первой линии часто оказывается бессильной, что заставляет искать новые гибридные форматы работы. Айзирек Мамадалиева поделилась деталями практики своей организации: «В нашей структуре около 80% входящего потока — это прямые жалобы, поэтому бота мы пускаем исключительно в роли навигатора, а остальное отдаем операторам. При этом мы успешно внедрили искусственный интеллект во внутренний контур для помощи собственному персоналу, обучив его на наших регламентах и сайтах. Алгоритм сам генерирует подсказки в реальном времени, избавляя сотрудников от необходимости открывать одновременно по десять окон с базами данных».

Директор службы по клиентскому опыту Freedom Telecom Operations Яна Тарасевич обратила внимание коллег на то, что в технологически зрелых компаниях боты уже забирают на себя более половины всего трафика, но этот рост должен жестко контролироваться международными стандартами. Бизнесу необходимо ориентироваться на измеримые метрики эффективности, такие как Contact Resolution, и выстраивать лаконичный тон общения без избыточных «прелюдий».

«Клиент обращается в контакт-центр в первую очередь за тем, чтобы быстро решить свой вопрос, а не ради абстрактной заботы со стороны алгоритма. Неумелое и слепое применение искусственного интеллекта без сильной базы процессов неизбежно генерирует отток аудитории и антилояльность. Задача будущего для нейросетей — научиться предотвращать появление проблем у пользователей, а не просто реактивно работать с ними», — считает Яна Тарасевич.

В своем выступлении совместно с Игорем Верещакой, руководителем проектов Yandex SpeechSense в Yandex Cloud, она подробнее рассказала, как AI меняет управление лояльностью. Внедрение интеллектуальной речевой аналитики полностью ликвидирует «слепые зоны» традиционного менеджмента, масштабируя сбор ключевых метрик лояльности, урегулирования и контроля качества с ручных выборок до 100% автоматизированного охвата всех текстовых, голосовых и оффлайн-коммуникаций в реальном времени. Практические кейсы Freedom Telecom, выстроившего процессы по международным стандартам COPC, наглядно подтвердили этот тезис — развернутая ИИ-модель масштабировала оценку удовлетворенности CSI на весь массив обращений с точностью совпадения в 90% и минимальным гэпом в 0,1 п. по сравнению с традиционным клиентским респонс-рейтом в 10-15%. В блоке урегулирования вопросов автоматизация метрики FCR позволила полностью обнулить операционные затраты на платные SMS-опросы, зафиксировав долю решенных кейсов на уровне 68,5% в мае 2026 года (против 55% в марте) параллельно с ИИ-классификацией корневых причин эскалаций. На уровне оценки качества работы сотрудников (Quality Control) алгоритмы взяли на себя мониторинг 100% звонков при точности распознавания речи (S2T) в 90% для русского и 82% для казахского языков, что свело расходы на ручной аудит к нулю, а высвободившуюся QA-команду трансформировало в инженеров разметки моделей и промпт-дизайнеров. Наконец, интеграция большой скоринговой ИИ-модели на базе более чем 100 поведенческих признаков позволила компании уйти от реактивного удержания к предиктивному анализу оттока, обеспечив дополнительные +2% к показателю удержания. Этот технологический комплекс реализован на платформе Yandex Speech Sense, поддерживающей работу ИИ-моделей YandexGPT, Qwen или DeepSeek (в облачном, гибридном или on-premise форматах) со сквозной No-Code интеграцией с CRM-системами и виртуальными АТС от amoCRM до Ростелекома.

Продолжая тему оцифровки эффективности, управляющий директор по развитию контакт-центра KT Cloud Lab Анар Улманова отметила, что в секторе аутсорсинга крупные заказчики начали выставлять жесткие KPI к ИИ-решениям, требуя закрытия вопросов с первого обращения. Она также развенчала миф о том, что линейный персонал контакт-центров сегодня состоит исключительно из «нестабильного поколения TikTok», указав на зрелость рынка и утверждение официального профстандарта отрасли в Казахстане.

Так, 30 июля 2025 года утвержден профессиональный стандарт «Деятельность справочно-информационных служб» (приказ МЦР РК № 394/НҚ), который официально закрепил 10 ключевых позиций контакт-центров в качестве признанных профессий в нормативных актах Минтруда РК. Тем не менее, из-за стремительного прогресса стандарт уже требует актуализации для включения новых ИИ-компетенций. Важным шагом на пути легитимизации рынка также стало открытие на базе КТ Cloud Lab аккредитованного НПП РК «Атамекен» Центра признания профессиональных квалификаций, который проводит двухэтапную (онлайн-тестирование и письменное решение кейсов) сертификацию специалистов с 3 по 7 уровни квалификации.

«Сделать бот по-настоящему заботливым — это задача естественного интеллекта людей, которые прописывают логику и обучают модели. Поэтому превращать клиентов в вынужденных тестировщиков для сырых ИИ-алгоритмов — крайне плохая идея, разрушающая доверие к бренду. Залогом безупречного СХ является гибридный симбиоз компетентного человека и „умного“ ИИ, поскольку даже самая сильная языковая модель в связке со слабым оператором дает плохой результат из-за неспособности сотрудника верифицировать подсказки робота или вовремя перехватить управление», — подчеркнула Анар Улманова

Новым вектором автоматизации была признана мультиагентная модель, когда вместо одного «монолитного» чат-бота разворачивается распределенная экосистема цифровых ассистентов с узкими ролями. Основатель «Апекс Берг Контакт-Центр Консалтинг» Олег Зельдин пояснил, что это повышает качество ответов и решает проблему ограниченного окна памяти больших языковых моделей, но требует жесткой ИТ-гигиены и появления новых кросс-функциональных специалистов.

«Использование системы специализированных AI-агентов значительно повышает качество работы искусственного интеллекта, поскольку один алгоритм способен перепроверять и корректировать действия другого. При этом главный риск для клиентского опыта кроется не в самой модели, а в компаниях, которые не умеют внедрять изменения и пытаются автоматизировать хаос. ИТ-специалисты обладают специфическим алгоритмическим мышлением, поэтому ставить задачи бизнесового уровня и контролировать архитектуру знаний должны именно менеджеры клиентского сервиса», — говорит эксперт.

Олег Зельдин рассказал о новой версии глобального стандарта COPC CX 8.0, которая вышла весной 2026 года. Каркас стандарта жестко связывает управление через четыре макроблока: лидерство и планирование (переводящее технологии в прямую зону ответственности руководства); проектирование и внедрение (очерчивающее границы алгоритмов и человека через шлюзы контроля); управление процессами (распространяющее непрерывную калибровку и обучение на ИИ так же, как на персонал); результаты, замыкающие систему через измерительные приложения.

В завершение панельной дискуссии Дмитрий Аристархов привел данные глобальных отчетов, согласно которым уровень доверия к ботам в мире не превышает 20%, а показатели CSAT стагнируют. Он призвал менеджмент смотреть на автоматизацию шире, не ограничиваясь сиюминутным желанием сократить расходы на персонал.

«Бизнес внедряет автоматизацию ради снижения затрат, но если боты живут отдельно, а клиентский опыт замеряется третьим подразделением, компания никогда не увидит скрытых издержек от повторных звонков. Нагрузка на операторов может формально сократиться, но из-за нерешенных ботом проблем лавинообразно вырастет число возвратов в канал. Понять, получает ли клиент реальную заботу, можно только через сквозной контроль всего сервисного пути, а не на основе изолированных отчетов», — высказался эксперт.

ИИ-инструменты и кое-что еще…

Андрей Карабиди, AI-практик операционного изменения, выступил с личным кейсом создания персональной операционной системы MavroNIK (MavroNIK AI Operating System / AI Chief of Staff). Феномен современного «вайб-кодинга» полностью стер технологические барьеры, позволяя любому руководителю без ИТ-бэкграунда самостоятельно пересобрать операционный хаос в структурированную сеть профильных ИИ-агентов, которая не вытесняет людей, а многократно расширяет их возможности и освобождает ментальный ресурс для ключевых решений.

Так, не имея навыков разработки, Андрей Карабиди всего за 30 дней с помощью ИИ-помощников Codeium и Claude выстроил масштабную экосистему из 10 специализированных доменных контуров, охватывающих задачи, CX, продажи, операции, финансы, персонал, базу знаний, аналитику, продукт и контент.

«Платформа функционирует по жесткому принципу контролируемой автономии — нейросети выполняют всю аналитическую рутину, но любые критические действия (внешние сообщения, финансовые или кадровые транзакции) требуют обязательного подтверждения человека. В рамках интенсивного месячного спринта я развернул на виртуальном сервере телефонию Asterisk с транскрибацией и синтезом речи, интегрировал сквозные каналы взаимодействия (Telegram, WhatsApp, почту, диктофонные аудиозаписи и умный дом Яндекс Алиса), внедрил базу знаний на RAG и концепцию WikiLLM Андрея Карпатого, настроил автоматическое пополнение системы материалами Telegram-канала „Клиентский сервис — искусство служить людям“ компании АпексБерг, мигрировал файловую структуру на MongoDB с бэкапами и сгенерировал Android APK-приложение. Роботизированная экосистема уже включает субагентов для парсинга вакансий, робота-шопоголика, ИИ-оценщика недвижимости по нормативам Министерства финансов и автономного агента, который на прошлой неделе официально устроился на работу в реальный бизнес», — сделал обзор кейса Андрей Карабиди.

Интересно, что прямо со сцены во время конференции ее участникам был продемонстрирован живой звонок MavroNIK — система мгновенно распознает контекст живой речи, обрабатывает поручения на естественном языке и автоматически отправляет верифицированные таски сотрудникам в мессенджеры.

О недооцененном факторе эффективности контакт‑центра рассказал Руслан Шагимарданов, менеджер по продажам продуктов Poly в HP. Речь идет об аппаратном «нулевом километре» клиентского сервиса — профессиональных гарнитурах. Зачастую они закупаются бизнесом по остаточному принципу, как обычная компьютерная периферия. И в этом кроется серьезная ошибка.

«Гарнитура — это не просто аксессуар, а критически важный рабочий инструмент оператора, от которого напрямую зависит качество транскрибации и скоринга внедренных в КЦ систем искусственного интеллекта, работающих по непреложному правилу „garbage in, garbage out“ (мусор на входе — мусор на выходе). Пока компании гордятся бюджетами на CRM и омниканальность, клиент в критических и эмоциональных ситуациях слышит исключительно голос человека, а использование дешевых наушников за 20 долларов приводит к улавливанию микрофоном посторонних шумов (гула кондиционеров, диалогов соседей), что фатально искажает аудиопоток для ИИ-агентов, неспособных разделять замусоренный спектр звука», — предостерегает эксперт.

Опираясь на колоссальный технологический опыт бренда Poly, создававшего гарнитуры для NASA с 1960-х годов и защищавшего связь даже на Луне, Руслан Шагимарданов представил специализированные проводные серии гарнитур для контакт-центров — Poly EncorePro (базовую 300 с защитой слуха G616, универсальную 500 и премиальную 700), а также выпущенную в 2026 году флагманскую линейку для гибридных сценариев работы HP Poly Mission. Устройства серии Mission базируются на работе мощных встроенных DSP-процессоров с технологией интеллектуального шумоподавления и делятся на три уровня: базовую Mission 400 (с 1 микрофоном), расширенную 600 (с 2 микрофонами и индикатором Busy Light) и максимальную 800 (до 4 микрофонов и активным подавлением шума ANC). Все они имеют официальную сертификацию от Zoom и Microsoft Teams. К слову, в Алматы для бесплатного пилотирования оборудования открыт полноценный сертифицированный демо-центр компании.

Итоги PROFIT Contact Day 2026

Подводя итог конференции, можно сказать о главном и очевидном выводе для бизнеса, который задумывается о клиентском сервисе и так или иначе имеет дело с КЦ — технологии больше не функционируют изолированно от бизнес-процессов. Трансформация контакт-центров в ключевой, измеримый и монетизируемый цифровой актив компании — это уже состоявшийся факт. И в новой ИИ-реальности победят не те, кто просто быстрее внедрит очередную LLM-модель, а те, кто сможет перестроить мышление и объединить людей, данные и алгоритмы в непрерывную карту единого клиентского пути.

Посмотреть фоторепортаж с конференции PROFIT Contact Day 2026

Видеозапись конференции: