Поделиться
targetai представил омниканальное CX-решение targetspace для совместной работы людей-операторов и ИИ-агентов
Российская компания targetai, разрабатывающая решения для автоматизации клиентского сервиса на базе генеративного искусственного интеллекта, объявила о запуске нового омниканального СХ-решения — targetspace — предназначенного для модернизации контакт-центров и служб клиентской поддержки. Об этом CNews сообщили представители targetai.
Решение предназначено для бизнесов, которые хотят трансформировать свой клиентский сервис в AI-native, не переписывая программный код и используя существующую телефонную инфраструктуру.
targetspace поддерживает омниканальные коммуникации, включая голосовые и текстовые каналы: телефонию, мессенджеры, социальные сети, email и веб-виджеты и приложения. В решении реализовано объединение обращения одного клиента из разных каналов в единый профиль (так называемая функция identity resolution) и выделение ключевых сущностей в диалоге — ФИО, контакты, номер заказа, тема обращения — для быстрого заполнения карточки оператором. Одной из ключевых особенностей является встроенный механизм обучения ИИ-агентов на действиях операторов (human-in-the-loop), позволяющий адаптировать систему под реальные сценарии взаимодействия без длительного этапа разметки данных.
«Контакт-центры — один из самых консервативных сегментов корпоративного ПО: здесь до сих пор лидерские позиции занимают решения с интерфейсами родом из начала нулевых. targetspace входит в этот рынок с позиции AI-first: искусственный интеллект — не модуль, не плагин и не интеграция «сбоку», а базовый слой архитектуры, позволяющий легко и бесшовно внедрять GenAI в действующие процессы клиентского сервиса», – отметил Андрей Зименков, генеральный директор targetai.
Ключевая идея решения targetspace — не единый универсальный сценарий автоматизации, а градуированная модель, в которой бизнес настраивает степень участия ИИ в зависимости от своих задачи и потребностей своих клиентов:
Автономный агент — самостоятельно закрывает первую линию поддержки до 80% обращений; настраиваемые правила эскалации передают диалог оператору вместе с полным контекстом.
Агент-суфлер — подсказывает оператору-человеку следующий шаг в режиме реального времени, как в тексте, так и в голосовом канале; имеет доступ к базам знаний и интеграциям.
Незримый помощник — работает в фоне: авто-классификация тематики, тегирование, суммаризация диалога, оценка «температуры» разговора, предгенерация ответов.
Играющий тренер — режим дообучения с оператором в режиме Human-in-the-Loop (HITL). Платформа регистрирует и размечает действия живого сотрудника, создавая датасет для постоянного обучения и совершенствования ИИ-агентов.
В ближайших релизах планируется реализация функционала Агент-оценщик — автоматический контроль качества: проверяет диалоги операторов на соответствие корпоративным регламентам и чек-листам, отмечает отклонения, формирует сводку по сотрудникам. Снимает с супервизоров рутину выборочного прослушивания и дает сплошной QA-охват.
Решение targetspace ориентировано на три ключевых сценария внедрения ИИ в клиентский сервис: трансформацию зрелого контакт-центра в AI-native с полным спектром сценариев использования агентов и ускоренным возвратом инвестиций в LLM-инфраструктуру; greenfield-подход для строительства сервиса с нуля на одной платформе вместо разрозненных систем разных вендоров; а также плавное внедрение ИИ, начиная с режимов суфлера и незримого помощника без немедленного развертывания автономных агентов.
Решение targetspace интегрируется с корпоративными системами, включая CRM и ERP, поддерживает готовые коннекторы к Bitrix24, amoCRM, «1C», а также подключение к маркетплейсам Wildberries, Ozon и «Яндекс Маркет». Доступен бесшовный API-экспорт всех ключевых сущностей: сессии, роли, поведение агента, логика эскалаций. targetspace может разворачиваться как в облаке, так и в контуре заказчика, стоимость обслуживания 10 рабочих мест начинается от 250 тыс. руб. в год.
«Рынок контакт-центров двадцать лет жил по одной логике: купи систему, потом отдельно купи бота, потом попробуй их состыковать. Мы строили targetspace от обратного: сначала — среда, в которой агент и оператор — равноправные участники одного процесса. SIP снаружи, WebRTC внутри, ИИ — в фундаменте. Это не апгрейд существующей модели, а принципиально другой подход», – сказал Дмитрий Зубрецкий, технический директор targetai.
Ранее в 2026 г. targetai представил подписку на «внедрение сервисов ИИ» targetcare, которая предполагает участие специалистов компании на всех этапах внедрения инструментов ИИ — от диагностики текущих процессов обслуживания клиентов до запуска и развития ИИ-агентов. На этапе внедрения специалисты targetai интегрируют ИИ-агентов в имеющиеся корпоративные системы заказчика — CRM, ERP, другие информационные платформы, а также настраивают базы знаний и модели Retrieval-Augmented Generation (RAG), дообучают модели под специфику заказчика и подключают голосовые и текстовые каналы (интерфейсы) коммуникаций. Обеспечивается полное соответствие требованиям GDPR и российского законодательства о персональных данных (152-ФЗ).
«Бизнес активно тестирует технологии генеративного ИИ, однако многие проекты остаются на стадии пилотов и не переходят в промышленную эксплуатацию. Особенно это заметно в сегменте клиентского сервиса, где рынок долгое время развивался вокруг legacy-инфраструктуры и классических call-центров, — сказал генеральный директор targetai Андрей Зименков. — Наша задача с targetspace — переосмыслить эту модель и создать AI-native платформу, в которой ИИ-агенты и операторы работают в едином контуре, дополняя друг друга. Мы видим, что бизнесу сегодня нужны не отдельные ИИ-инструменты, а полноценная среда для масштабируемой автоматизации клиентских коммуникаций».
Короткая ссылка
