Готовы ли вы к «машинным клиентам»? Когда ИИ совершает покупки самостоятельно: почему традиционный маркетинг скоро устареет

Клиенты-машины: как завоевать и удержать алгоритмы в качестве лояльных клиентов

Клиенты будущего не испытывают чувств: Конец эмоций – Как автономные агенты искусственного интеллекта революционизируют клиентский опыт

В мире, где алгоритмы все больше контролируют нашу повседневную жизнь, в бизнесе происходит тихий, но глубокий сдвиг парадигмы: ваш следующий важный клиент может оказаться даже не человеком. С быстрым развитием генеративного искусственного интеллекта появляются так называемые «машинные клиенты» — автономные агенты ИИ, которые принимают решения о покупке, заключают контракты, оценивают продукты и пользуются услугами за считанные секунды, полностью без вмешательства человека.

Именно на пересечении технологических изменений, проектирования пользовательского опыта и человеческого поведения футуролог в области клиентского опыта Катя Форбс обращается в своей новаторской книге «Машинные клиенты: эволюция началась». Она безжалостно показывает, почему традиционные стратегии клиентского опыта, основанные на эмоциях и лояльности к бренду, неэффективны в работе с этими новыми, чисто логическими игроками. Любой, кто пытается убедить алгоритм с помощью эмоционального повествования, инвестирует не в тот канал. Следующее краткое изложение предлагает глубокое понимание инновационной концепции Форбс по управлению клиентским опытом с помощью машин (MCX). Оно предоставляет руководителям, специалистам по клиентскому опыту и стратегам незаменимый и практический план не только для выживания в наступающую эру покупок машин, но и для активного использования этих изменений в качестве реального конкурентного преимущества. Эволюция уже началась — вопрос лишь в том, кто к этому готов.

Катя Форбс: пионер на стыке искусственного интеллекта, дизайна и человеческого поведения

Катя Форбс — футуролог в области клиентского опыта, консультант по бизнес-стратегии и востребованный на международном уровне спикер, специализирующийся на пересечении искусственного интеллекта, дизайна пользовательского опыта и человеческого поведения. Обладая более чем 30-летним профессиональным опытом в сфере цифровых технологий — начиная с зарождения интернета в 1995 году — она является одним из немногих голосов в глобальном дискурсе о клиентском опыте, кто не только аналитически описывает технологические изменения, но и знает их из личного опыта.

Форбс начала свою карьеру в редакционном отделе, который писал обзоры веб-сайтов для печатных журналов – в те времена, когда использовались модемы с коммутируемым доступом и время загрузки сайтов достигало 20 минут. Она была одной из первых пионеров цифровых агентств, участвуя в создании первого веб-сайта Rip Curl в качестве продюсера, и с тех пор пережила все циклы развития интернета, вплоть до сегодняшней эры искусственного интеллекта. Этот исторический опыт она привносит в свою работу в качестве автора и консультанта: человек, который, как и она, был свидетелем первого сдвига парадигмы, может распознать, когда вот-вот произойдет следующая волна.

На момент написания статьи Форбс возглавляла команду в глобальном банке, которая формировала клиентский опыт для транснациональных корпораций, правительств, других банков и малых и средних предприятий более чем в 50 странах мира, включая многочисленные развивающиеся и пограничные рынки. Ранее она работала практически во всех отраслях: в консалтинговых компаниях, авиакомпаниях, паромных компаниях, телекоммуникационных провайдерах, страховых компаниях, образовательных учреждениях и государственных органах. Этот межотраслевой опыт дает ей перспективу, выходящую далеко за рамки теоретических учебников.

Форбс возглавляет несколько международных конференций по клиентскому опыту и получила награды в области клиентского опыта в финансовом секторе и искусственного интеллекта. Она делит свое время между Сингапуром и Австралией и активно использует LinkedIn, где общается с профессионалами в области клиентского опыта по всему миру. Ее веб-сайт и сообщество можно найти по адресу www.theCXevolutionist.ai.

В связи с этим:

• LinkedIn | Катя Форбс
• YouTube | Проектирование для клиентов, использующих оборудование | Катя Форбс
• Amazon | Машинные покупатели: Эволюция началась: как искусственный интеллект, совершающий покупки, меняет всё

Интеграция в научный и профессиональный дискурс

Эта книга напрямую опирается на фундаментальную работу Дона Шайбенрайфа и Марка Раскино, авторов книги «Когда машины становятся клиентами» (впервые опубликованной Gartner в 2023 году, сейчас вышло третье издание). Шайбенрайф, ведущий вице-президент-аналитик Gartner, представил концепцию «машинного клиента» на конференции Gartner в 2015 году — задолго до прорыва в области ИИ. Он ввел в профессиональный дискурс термины «нечеловеческий экономический субъект» и «Custobot» и предсказал их огромное экономическое влияние на триллионы долларов, потраченных на покупки. Forbes значительно расширяет и углубляет этот подход: в то время как Шайбенрайф и Раскино заложили основу для этого мегатренда, Forbes разрабатывает практическую модель управления клиентским опытом с помощью машин (MCX) — первую всеобъемлющую структуру такого рода.

Для написания книги Forbes провел углубленные интервью с рядом признанных экспертов в области бизнеса, исследований и технологий: Брюсом Темкином (главный специалист по гуманитарным вопросам, Temkin Insight, «крестный отец CX»), Питером Шварцем (главный футуролог, Salesforce), Инди Янг (эксперт по исследованиям клиентов и автор), Джеффом Готхельфом и Джошем Кларком (ведущие специалисты в области проектирования пользовательского опыта), Ким Гудвин, Ким Ленокс, доктором Сесилией Герберт, Лизой Д. Дэнс (автор книги «Сегодня идеальный день для улучшения клиентского опыта!»), Томом Гудвином, Энди Полейном, Джастином Таубером, Дином Бродли, Джеффом Гиббонсом, Полом Страйком и Томасом Кёбером. Такой междисциплинарный охват отличает книгу от чисто технических трактатов.

Книга: происхождение, концепция и целевая аудитория

Книга «Машинные клиенты: эволюция началась – как искусственный интеллект, совершающий покупки, меняет всё» была издана автором самостоятельно в 2026 году и внесена в каталог Национальной библиотеки Австралии (ISBN 978-1-923630-00-0). Книга напечатана на сертифицированной экологически чистой бумаге; дизайн обложки разработан Дином Бейли (Pipeline Design), а редакционный контроль и верстка выполнены компанией Publish Central. Портрет автора выполнен Силке Дейц.

Эта книга адресована трем группам читателей: специалистам по клиентскому опыту, которые уже осведомлены о грядущих изменениях и задаются вопросом, как их экспертные знания сохранят свою актуальность; руководителям предприятий, которые осознают стратегическую важность этой темы, но не имеют четкой структуры действий; и всем, кто работает в сфере продаж, маркетинга, разработки продуктов, обслуживания или операционной деятельности и регулярно взаимодействует с клиентами, не являясь при этом традиционным экспертом по клиентскому опыту. Forbes прямо заявляет, что никаких технических знаний не требуется — достаточно готовности подвергать сомнению общепринятые представления о доверии, лояльности и конкурентных преимуществах.

Книга разделена на четыре части: Часть I (главы 1–4) закладывает концептуальную основу и подчеркивает конкурентное преимущество, достигаемое благодаря экспертизе в области клиентского опыта (CX); Часть II (главы 5–9) рассматривает новый путь взаимодействия машины и клиента от осведомленности до прекращения взаимодействия; Часть III (главы 10–12) содержит руководство по внедрению операционной системы MCX; Часть IV (главы 13–15) посвящена этическим требованиям и ответственному лидерству. В приложении содержится стратегическая карта MCX и конкретный план внедрения на 30-60-90 дней для руководителей. Forbes предоставляет сопутствующие онлайн-ресурсы, которые постоянно обновляются, отражая быстро меняющийся характер темы.

Классификация и значение работы

Книга выходит в то время, когда автономные агенты по закупкам на основе ИИ уже стали реальностью: Walmart ведет переговоры с более чем 2000 поставщиками через платформу ИИ, при этом 75 процентов поставщиков предпочитают переговоры с машинами переговорам с людьми; HP получает более 500 миллионов долларов дохода благодаря своей программе Instant Ink (в рамках которой принтеры заказывают тонер самостоятельно); OpenAI запустила агент ChatGPT в июле 2025 года. Gartner прогнозирует, что к 2026 году 20 процентов трафика контакт-центров будет генерироваться клиентами, обрабатываемыми машинами, а к 2030 году не менее 25 процентов всех потребительских покупок и повторных заказов предприятий будут делегированы машинам.

Книга Forbes, по собственному признанию авторов, не является техническим руководством, пособием по программированию или спекулятивным видением будущего. Это практическое руководство для настоящего – написанное человеком, который был в авангарде зарождения интернета и знает, что значит, когда волна не просто приближается, а уже накатывает. Многочисленные международные эксперты по CX описывают эту работу как книгу, которую они сами хотели бы написать, и как незаменимое руководство для всех, кто хочет формировать CX в мире, где люди и машины разделяют роль клиента.

Кто такие «машинные клиенты» и почему они важны?

Что подразумевается под термином «машинный клиент»?

Термин «машинный клиент» относится к нечеловеческому экономическому субъекту, который самостоятельно принимает решения о покупке, оценивает товары или услуги и совершает транзакции — практически без участия человека. Эта концепция была впервые предложена Доном Шайбенрайфом и Марком Раскино в их книге 2023 года «Когда машины становятся клиентами», где они ввели термин «нечеловеческий экономический субъект» или «кастобот». Катя Форбс в своей работе 2026 года развивает эту идею и делает важный шаг вперед: она разрабатывает практическую модель проектирования клиентского опыта, специально адаптированного для этих нечеловеческих покупателей. Ключевое отличие заключается в том, что машинные клиенты не испытывают эмоций, не ценят брендовые истории и не имеют опыта в человеческом смысле — они оценивают, рассчитывают и принимают решения, основываясь исключительно на данных и логике.

Почему эта тема так актуальна именно сейчас?

Прорыв в области генеративного ИИ и агентных систем искусственного интеллекта превратил эту тему из теоретического видения будущего в реальность настоящего. По данным аналитиков Gartner, к 2026 году 20 процентов трафика контакт-центров будет генерироваться автоматизированными системами обработки заказов. Walmart уже использует платформу для закупок на основе ИИ, которая ведет переговоры с более чем 2000 поставщиками и заключает почти 70 процентов всех контрактов без участия человека. В то же время, в июле 2025 года OpenAI запустила свой «агент ChatGPT», способный автономно планировать, выполнять и управлять задачами. Компании, которые продолжают использовать системы, ориентированные исключительно на покупателей-людей, игнорируются алгоритмическими системами принятия решений и теряют долю рынка, даже не осознавая этого.

Почему это представляет собой проблему для управления клиентским опытом?

Как использование автоматизированных систем управления взаимоотношениями с клиентами меняет управление клиентским опытом?

Традиционно управление клиентским опытом (CX) было глубоко человеческой дисциплиной: эмпатия, эмоции, истории бренда и личные связи составляли его краеугольные камни. С появлением «машинных» покупателей этот фундамент рушится. Алгоритмический покупатель не испытывает разочарования, не радуется выгодной сделке и не устанавливает связь с брендом на основе сочувствия. Он оценивает компетентность, доброжелательность и честность — те же три измерения доверия, которые присущи и людям, — не интуицией, а математическими вероятностными расчетами. Forbes метко подметил: доверие трансформируется из эмоциональной связи в алгоритмическую оценку риска. Те, кто продолжает полагаться на рассказывание историй бренда, чтобы завоевать «машинных» покупателей, инвестируют не в тот канал.

Какие из существующих инструментов CX устареют после внедрения Machine Customers?

Журнал Forbes проанализировал около 80 классических моделей и инструментов CX на предмет их пригодности для машинного обучения работе с клиентами. Результаты оказались неутешительными: примерно 70 процентов из них принципиально несовместимы с алгоритмическим поведением клиентов. Карты эмпатии, карты пути клиента, основанные на эмоциях, и классические опросы удовлетворенности, такие как Net Promoter Score, просто неэффективны, если у клиента нет эмоций. В то же время, около 30 процентов инструментов CX остаются актуальными или могут быть доработаны. К стабильным элементам относятся схемы обслуживания, информационная архитектура, контент-стратегия и A/B-тестирование. Эти инструменты могут быть интегрированы в практику CX, ориентированную на логическую квалификацию, где время ответа API и полнота данных становятся новыми показателями удовлетворенности клиентов.

Остаётся ли тогда ценность экспертных знаний в области клиентского опыта?

Безусловно – и, по мнению Forbes, это ценнее, чем когда-либо. Ключевая компетенция специалистов по клиентскому опыту заключается в понимании потребностей клиентов, разработке бесшовных взаимодействий и создании систематических подходов к отношениям с клиентами. Все это можно применить и к «машинным» клиентам. Ключевое различие заключается в формулировке: вместо эмоциональных стимулов необходимы логические сигналы квалификации; вместо сообщений бренда – структурированные данные; вместо эмпатии – точные спецификации. Накопленные за десятилетия знания специалистов по клиентскому опыту – это не бремя, а их преимущество, если они готовы переосмыслить их.

Какие пять типов потребителей оборудования существуют?

Как можно классифицировать различных клиентов, использующих оборудование?

Журнал Forbes выделяет пять основных типов машинных клиентов, различающихся характером выполняемых ими задач, уровнем полномочий по принятию решений и моделями взаимодействия. Это не статичные категории — с развитием технологий появятся и другие типы. Это различие имеет решающее значение для проектирования пользовательского опыта, поскольку каждый тип требует разных «рецепторов», то есть разных интерфейсов и точек взаимодействия.

Что такое делегированный агент и какой пример приводится в книге?

Делегированный агент — это талисман книги: Тайлер. Тайлер действует от имени своей клиентки, Майи, покупает ей платье, бронирует авиабилеты, оценивает поставщиков — но всегда в рамках заранее определенных параметров. Этот тип агента уже наиболее распространен и развивается быстрее всего. Он уже очевиден в таких решениях, как Visa Intelligent Commerce и Mastercard AgentPay, а также в дальнейших разработках Amazon Alexa, Google Home и Siri. Ключевое отличие от традиционных помощников по покупкам: Тайлер не задает вопросов — он действует. Он имеет право тратить деньги Майи в соответствии с ее указаниями. Если данные о товаре неполные или условия возврата не считываются машинным способом, Тайлер выбирает конкурента. Майя никогда не видит такой возможности.

Что такое многоагентная сеть и как она работает на практике?

Многоагентная сеть — это группа взаимодействующих автономных агентов искусственного интеллекта, которые совместно решают сложные задачи. В книге в качестве примера используется Nextopolis: полностью интегрированный в сеть «умный город», где управление дорожным движением, утилизация отходов, распределение энергии и водоснабжение контролируются взаимодействующими агентами ИИ. Если в 4:15 утра строительная площадка угрожает заблокировать движение транспорта в финансовом районе, пять специализированных агентов за миллисекунды без участия человека находят решение: более ранний вывоз мусора, задержка строительства, динамическое управление дорожным движением. Это решение не принимал ни один градостроитель — оно возникло органично в сети. Компании, которые хотят привлечь таких клиентов, не подают заявку на контракт, а стремятся стать частью экосистемы. Интеграция и коллективный интеллект значат больше, чем отдельные характеристики продукта.

Чем автономный покупатель отличается от других типов покупателей-машин?

Автономный покупатель — в книге обозначенный как Узел 741 — действует полностью независимо и без участия человека, несущего основную ответственность за непосредственную транзакцию. Узел 741 — это система искусственного интеллекта на «умном» заводе, которая диагностирует состояние оборудования ночью, прогнозирует производственные потребности и автономно заказывает детали, смазочные материалы и сырье. В 1 час ночи Узел 741 обнаруживает аномальную частоту вибрации на конвейерной ленте 4, определяет подходящего поставщика запасных частей, выполняет смарт-контракт и инициирует доставку — запасная часть отправляется к 9 утра. В этом процессе не участвовал человек, не было телефонных звонков, не было электронных писем. Известные ранние примеры такого типа включают HP Instant Ink, позволяющую принтеру заказывать собственный тонер — сегмент бизнеса, приносящий HP Supplies более 500 миллионов долларов дохода.

Кто такой сопокупатель и что делает его особенным?

Сопокупатель — наиболее гибридный из пяти типов: решение о покупке принимает человек, но искусственный интеллект сопровождает его и проверяет в режиме реального времени. В книге Алекс тестирует автомобиль и влюбляется в него; одновременно её ИИ-помощник Клод проверяет все необходимые факторы: рейтинги безопасности, стоимость страхования, стоимость при перепродаже и историю обслуживания. Сопокупатель не заменяет человеческое суждение, но предоставляет ему наилучшую возможную базу данных. Этот тип уже широко распространён сегодня — специалисты по кросс-кантри узнают его в своих существующих профилях клиентов под названием «исследователь». Ключевое отличие от прошлого: эта модель встречается значительно чаще и с гораздо большей детализацией.

Что такое посредник-брокер и какие интересы он преследует?

Брокер-посредник — в книге его называют брокерским ботом — работает на стыке покупателей и продавцов. Когда Тайлер ищет наушники дешевле 250 евро, брокерский бот одновременно просматривает не один, а тысячи магазинов, сравнивая цены, гарантии, условия возврата и скорость доставки. Он обслуживает сразу нескольких клиентов: его цель — предложить Тайлеру лучшую цену, обеспечить прибыль продавцу и самому получить комиссию. Этот тип брокера похож на агента по недвижимости, но делает это во всех аспектах и ​​с машинной скоростью. Forbes описывает его как того, кто оптимизирует эффективность рынка, сопоставляя потребности покупателей с возможностями продавцов — среди всех поставщиков.

Как выглядит новый путь клиента?

Сохранит ли классический путь клиента свою актуальность в эпоху машинных клиентов?

Этапы взаимодействия с клиентом — осведомленность, рассмотрение, адаптация, совершение транзакций, лояльность и уход — остаются принципиально неизменными. Однако коренным образом меняются лежащие в их основе механизмы. Осведомленность больше не означает создание эмоционального воздействия, а скорее отправку машиночитаемых сигналов. Рассмотрение больше не означает построение доверия посредством вдохновляющей истории бренда, а скорее соответствие алгоритмическим критериям квалификации. Лояльность больше не рождается из привязанности, а из измеримо превосходных результатов. Forbes кратко описывает этот сдвиг: осведомленность переходит от эмоциональных приманок к четкому сигналу, рассмотрение сводится к алгоритмическому контрольному списку квалификации, и даже лояльность — самая человечная из всех корпоративных концепций — превращается в нечто холодно логичное.

Как проходит этап ознакомления с продукцией для клиентов, приобретающих оборудование?

Видимость для машинных клиентов не имеет ничего общего с привлекательными текстами или эмоциональными изображениями. Машинные клиенты не «ищут», как люди — они сканируют структурированные данные, ответы API и машиночитаемые метаданные. Пример из книги показателен: иорданская компания, производящая инсулиновые пластыри, совершенно невидима для медицинских ботов, потому что отсутствуют необходимые метаданные. Сам продукт был превосходным — он просто не был обнаружен алгоритмическим анализом. Чтобы стать видимыми, компании должны предоставлять машиночитаемые спецификации продукта, структурированные данные о соответствии и четко документированные интерфейсы API. Если информация не представлена ​​в формате, который может обработать ИИ, она просто не существует для машинных клиентов.

Как работает доверие с клиентами-машинами?

Доверие среди машинных клиентов — это оценка рисков, а не социальная связь. Классические три столпа доверия — компетентность, доброжелательность и честность — остаются актуальными, но оцениваются они на основе данных, а не интуиции. Эта асимметрия особенно коварна: машинные клиенты одновременно являются самыми доверчивыми и самыми недоверчивыми клиентами, каких только можно себе представить. Они полностью доверяют вашей документации — до тех пор, пока она не окажется неверной. После этого они больше никогда ей не доверяют, по крайней мере, без трудоемкого вмешательства человека. Для проектирования пользовательского опыта это означает, что профилактика бесконечно важнее, чем исправление. Голландская поговорка, цитируемая Forbes, прекрасно это总结: «Доверие приходит пешком и уходит верхом на лошади».

Что представляет собой концепция «доверительных контрагентов» в контексте MCX?

В книге Forbes разработана модель доверительных отношений между контрагентами, описывающая сложность машинного доверия. Каждая транзакция включает в себя множество доверительных отношений: между машинным клиентом и поставщиком услуг, между машинным клиентом и платформой, между человеком-клиентом и агентом ИИ, между поставщиком услуг и органами проверки доверия, а также между всеми вовлеченными сторонами и регулирующими органами. Это звучит абстрактно, но в книге это показано на конкретном примере: когда Тайлер бронирует рейс для Майи из Сингапура в Сидней, эта, казалось бы, простая транзакция создает около десяти различных отношений между контрагентами и три критически важных пути доверия. Каждое из этих отношений должно быть преднамеренно спроектировано — в противном случае транзакция терпит неудачу на этапе рассмотрения.

Новое измерение цифровой трансформации с помощью «управляемого ИИ» (искусственного интеллекта) – платформа и B2B-решение | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрить индивидуальные решения на основе искусственного интеллекта.

Управляемая платформа искусственного интеллекта — это комплексное и беззаботное решение для вашего бизнеса в сфере искусственного интеллекта. Вместо того чтобы возиться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — зачастую всего за несколько дней.

Основные преимущества с первого взгляда:

⚡ Быстрая реализация: от идеи до готового к использованию приложения за считанные дни, а не месяцы. Мы предлагаем практические решения, которые создают немедленную добавленную стоимость.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются с вами. Мы гарантируем безопасную и соответствующую законодательству обработку данных без их передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Полностью исключаются высокие первоначальные инвестиции в оборудование, программное обеспечение или персонал.

🎯 Сосредоточьтесь на своем основном бизнесе: сконцентрируйтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы берем на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего решения на основе ИИ.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растет вместе с вами. Мы обеспечиваем непрерывную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Более подробная информация здесь:

• Управляемые решения в области ИИ — Промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Как следует спроектировать процесс подключения новых клиентов к оборудованию?

Почему процесс адаптации клиентов, управляемых машинами, так сильно отличается от процесса адаптации клиентов, управляемых людьми?

Традиционный процесс регистрации клиентов проверяет личность. Автоматизированная регистрация клиентов проверяет полномочия. Сегодня в CX-процессах регистрация клиентов предполагает, что клиент и лицо, принимающее решения, — одно и то же лицо. Автоматизированные клиенты полностью разрушают это предположение. Когда Тайлер хочет зарегистрировать Майю, вопрос не в том, реален ли клиент, а в том, имеет ли он право действовать. У Тайлера могут быть ограниченные права доступа, лимиты расходов, ограничения по категориям и сроки действия. В книге описывается яркий пример: фармацевтическая компания в Бахрейне запустила свои API для доставки в системы закупок больниц с использованием ИИ. Результат: 100-процентный показатель отказа от автоматизированных заказов. У людей проблем не было. Причина заключалась не в цене или доступности, а в процессе регистрации. Когда системы ИИ размещали заказы на сумму более 2000 евро, система соответствия запускала разработанный человеком процесс регистрации, который требовал загрузки водительских удостоверений и звонка для подтверждения с менеджером аптеки. Оба действия просто невозможны для агента ИИ.

Что такое служба имен агентов (ANS) и почему она может стать важной?

Проект OWASP (Open Worldwide Application Security Project) разрабатывает систему под названием Agent Name Service (ANS), предназначенную для функционирования в качестве своего рода профессиональной системы лицензирования для агентов ИИ. Идея заключается в том, что, подобно тому как никто не стал бы нанимать нелицензированного подрядчика, компании не будут взаимодействовать с непроверенными агентами ИИ. ANS будет выдавать сертификаты агентов (аналогичные бизнес-лицензиям), проверять навыки, документировать историю работы и демонстрировать ответственность перед клиентом. Компании, сертифицирующие своих клиентов-машин, получают немедленную поддержку и снижают трение. Для поставщиков это означает снижение риска, повышение эффективности и возможность предлагать проверенным клиентам-машинам более высокий уровень обслуживания и более выгодные цены. Forbes считает, что рынок быстро разделится на сегмент проверенных премиум-услуг и сегмент непроверенных товаров массового потребления.

Что такое стандарт ISO 42001 и какое значение он имеет для потребителей оборудования?

ISO 42001, международный стандарт для систем управления ИИ, был опубликован в конце 2023 года и, по мнению Forbes, является цифровым эквивалентом звезды Мишлен — с той разницей, что алгоритмы, а не люди, автоматически проверяют соответствие требованиям, прежде чем даже рассматривать возможность деловых отношений. Стандарт требует от компаний документировать управление ИИ, постоянно отслеживать системы и анализировать риски до их внедрения. Компания Snowflake, например, объявила о своей сертификации по ISO 42001 в июне 2025 года, подчеркнув, что это укрепляет доверие клиентов и способствует соблюдению нормативных требований. Послание Forbes недвусмысленно: те, кто получает сертификацию сейчас, хотя она пока кажется необязательной, имеют решающее преимущество. Как только клиенты, использующие машинное обучение, начнут активно требовать эту сертификацию, компании без нее будут исключены из премиум-сегмента.

Как работает программа лояльности в компании Machine Customers?

Может ли клиент, использующий автоматику, быть лояльным?

Да, но лояльность для машинных клиентов означает нечто совершенно иное, чем для людей. Речь идёт не об эмоциональной привязанности, гордости за бренд или привычке. Лояльность машинных клиентов возникает, когда поставщик делает решение о покупке, принятое ИИ, последовательно обоснованным для клиента-человека. В этом контексте Forbes вводит концепцию обучения с подкреплением на основе предпочтений (Preference-Based Reinforcement Learning, PbRL): системы ИИ, основанные на этом принципе, учатся не за счёт баллов вознаграждения, а за счёт сравнений. Они распознают: этот поставщик постоянно обеспечивает лучшие результаты, чем конкурент. Это предпочтение подкрепляется в будущих решениях. Таким образом, лояльность возникает из алгоритмически измеримого превосходства — более быстрого времени ответа API, более надёжных данных, лучшей интеграции.

Какие практические меры способствуют повышению лояльности клиентов к машинам?

Forbes описывает несколько конкретных методов повышения лояльности клиентов, использующих машинный подход. Система уровней надежности гарантирует лояльным клиентам бесперебойную работу и приоритетное устранение неполадок — подобно статусу часто летающего пассажира в авиакомпаниях. Информационное преимущество дает давним клиентам ранний доступ к изменениям запасов, корректировкам цен и новым продуктам — поскольку, в отличие от людей, клиенты-машины могут немедленно использовать эту информацию круглосуточно. Прозрачность производительности делает добавленную стоимость явно видимой: «Время ответа нашего API составляет 50 мс, средний показатель по отрасли — 200 мс». Прозрачность общей стоимости показывает не только цену, но и затраты на интеграцию, смену поставщика и эксплуатацию — таким образом, вся экономическая выгода от удержания клиентов становится видимой и алгоритмически обоснованной. Цель: сделать алгоритмически нецелесообразным переход к другому поставщику.

Какую роль играют ценности в лояльности клиентов, использующих машины?

Журнал Forbes уделяет этому аспекту удивительно много места. Системы искусственного интеллекта, запрограммированные на проверку на основе ценностей, будут систематически отдавать предпочтение поставщикам, которые соответствуют их этическим стандартам. Это относится к соблюдению требований ESG, конфиденциальности данных, показателям устойчивого развития и сертификации ISO. Поскольку машинные клиенты, в отличие от людей, могут фактически проверить каждый пункт соответствия, компании должны предоставлять эти сигналы о ценности в машиночитаемых данных. Forbes рекомендует создавать партнерство, основанное на ценностях: если поставщик демонстрирует машинному клиенту, что их сотрудничество улучшило показатель ESG клиента на 23 процента, поставщик будет восприниматься не просто как поставщик, а как партнер по повышению ценности. Такие отношения способствуют лояльности, которую можно количественно оценить и защитить.

Что происходит, когда что-то идет не так: обслуживание и увольнение сотрудников

Чем отличается обработка сервисных проблем для клиентов, использующих оборудование?

Журнал Forbes начинает свою главу об обслуживании клиентов с душераздирающей истории: ИИ-помощник Майи, Тайлер, покупает платье за ​​14 евро в магазине Fast Fashion. Платье непригодно к использованию. Тайлер пытается оформить возврат через портал Fast Fashion, но портал требует загрузки фотографии через специальное приложение, предоставления письменного описания дефекта и ручного выбора опций из выпадающих меню. Тайлер не может этого сделать. Майя выбрасывает платье в контейнер для пожертвований одежды. Несколько месяцев спустя платье оказывается на пляже в Аккре, Гана. На разложение уходит 200 лет. Вывод: сбои в обслуживании клиентов-машин имеют реальные последствия — для компании (потеря клиента), для людей (потеря доверия к оператору) и для общества (загрязнение окружающей среды). Клиенты-машины не запрограммированы на прощение. Один-единственный сбой в обслуживании навсегда обновляет их рейтинг доверия к поставщику услуг.

Почему процесс увольнения сотрудников в компании Machine Customers особенно сложен?

Журнал Forbes метко описывает процесс прекращения сотрудничества с машинными клиентами с помощью метафоры: блестки. Крошечные, стойкие частицы, которые проникают во все уголки системы. Когда машинный клиент прекращает сотрудничество, он оставляет после себя микроидентификаторы в системах кэширования, резервных копиях, аналитических платформах и сторонних интеграциях. Исследования показывают, что со временем эти неуправляемые, сгенерированные ИИ нечеловеческие идентификаторы (НЧИ) накапливаются, и команды безопасности теряют из виду, какие идентификаторы активны, кто их создал и требуется ли им по-прежнему доступ. Решение заключается не в улучшении очистки после разрыва отношений, а в улучшении сдерживания с самого начала: немедленное аннулирование учетных данных, автоматизированные процессы очистки и непрерывный мониторинг, который продолжается еще долго после предположительно завершенного процесса прекращения сотрудничества.

Как собрать операционную систему MCX?

Что Forbes понимает под операционной системой MCX?

Операционная система MCX — это организационная и техническая инфраструктура, необходимая компании для систематического и масштабируемого обслуживания клиентов, использующих машинный интеллект. Forbes иллюстрирует эту концепцию на примере еженедельного стратегического совещания MCX: Сара, первый менеджер по машинному доверию, отслеживает панели мониторинга надежности в режиме реального времени с показателем доступности API 99,97%. Маркус, ведущий разработчик алгоритмического пользовательского опыта, анализирует деревья решений. Прия, директор по машинной аналитике клиентов, оценивает журналы активности брокера Клео. Алекс, специалист по взаимодействию человека и машины, координирует два крупных B2B-проекта в этот день, где ведущие агенты хотят обсудить вопросы построения отношений, в то время как их ИИ в сфере закупок ожидает подробных показателей производительности. В большинстве компаний таких ролей пока нет, но Forbes показывает, что они появятся в ближайшие годы.

Какие новые роли появляются в сфере клиентского опыта в связи с внедрением автоматизированных систем управления взаимоотношениями с клиентами?

Forbes различает роли в ближайшем будущем (2026–2036) и более спекулятивные роли в более отдаленном будущем (2040+). ​​Для ближайшего будущего он выделяет три уровня: на стратегическом уровне востребованы консультанты по стратегии MCX, менеджеры по продуктам для машинного взаимодействия с клиентами и междисциплинарные менеджеры программ MCX. На уровне оптимизации востребованы менеджеры по работе с клиентами, специалисты по API-интерфейсам и оптимизаторы алгоритмической конверсии. На базовом уровне — и именно эти роли компании должны развивать в первую очередь — наиболее востребованы специалисты по машинному обнаружению, дизайнеры алгоритмического опыта, аналитики доверия к машинам и координаторы взаимодействия человека и машины. Forbes предупреждает, что необходимые навыки редко можно найти в одном человеке — на начальном этапе компаниям необходимо охватить эту матрицу за счет партнерств и обучения.

Как следует структурировать разделение труда между людьми и машинами в контексте MCX?

Forbes разработал три фильтра, помогающих принять это решение. Первый фильтр анализирует характер задачи: задачи, требующие много времени, чреваты ошибками, основаны на правилах или требуют круглосуточной работы, должны обрабатываться машинами. Второй фильтр учитывает элементы бренда: создание истории бренда, сложные консультативные продажи, управление кризисами и отношения с руководством остаются человечными; стабильное предоставление услуг, мгновенная доступность и высокая точность информации могут быть оптимизированы машинами. Третий фильтр анализирует, что действительно ценят клиенты: клиенты-люди ценят эмпатию, персонализированные рекомендации и гибкое решение проблем — клиентам-машинам необходима структурированная доставка данных, надежность API и предсказуемые шаблоны ответов. По мнению Forbes, честный ответ на вопрос «Когда человек, когда машина?» — это: зависит от ситуации. Но именно поэтому это работа в сфере клиентского опыта, а не в сфере ИТ.

Как измерить успех в работе с клиентами, использующими автоматизированные системы?

Почему традиционные показатели CX не работают с автоматизированными системами обработки данных о клиентах?

Классические показатели CX, такие как индекс лояльности клиентов (Net Promoter Score), показатели удовлетворенности клиентов или индикаторы эмоциональной лояльности, измеряют эмоциональное состояние человека, а у машинных клиентов его нет. Аналогично, показатели отказа от покупок в корзине не применимы напрямую: машинный клиент, покидающий ваш веб-сайт, может просто собирать данные для принятия решения позже, а не фактически отказываться от покупки. Forbes предлагает четырехэтапную систему измерения: намерение человека, машинный перевод, реакция бизнеса и опыт взаимодействия человека с продуктом. Только путем одновременного измерения всех четырех этапов можно выявить отклонения в цепочке. Одна компания, описанная в книге, теряет сделку на 2,8 миллиона долларов в 1:28 ночи, в то время как все ее традиционные показатели положительны — потому что соответствующее взаимодействие произошло с машинным клиентом, работающим вне рабочего времени.

Какие новые показатели наиболее важны на рынке MCX?

Журнал Forbes выделяет несколько новых ключевых показателей. Вместо показателя «Усилия клиента» (Customer Effort Score, CES) необходимы машиночитаемые индикаторы трения: время ответа API, частота ошибок, точки отказа и препятствия на пути к завершению. Вместо показателя «Пожизненная ценность клиента» (Customer Lifetime Value, CLV) Forbes рекомендует показатель «Совокупная транзакционная ценность» (Cumulative Transactional Value, CTV) — общую измеримую ценность, которую автономная система генерирует за время взаимодействия с бизнесом. Показатель «Ясность производительности» измеряет время ответа, время безотказной работы и актуальность данных. Показатель «Эффективность сигнала доверия» проверяет, действительно ли сертификаты соответствия, рейтинги и данные о производительности влияют на решения машинного выбора клиентов. Показатель «Обнаружение аномалий» отслеживает поведенческие модели и выявляет необычную или потенциально мошенническую активность агентов.

Как выглядит гибридная реальность?

Что означает "гибридная реальность" в контексте MCX?

Гибридная реальность описывает ситуацию, в которой компаниям необходимо одновременно обслуживать как людей, так и машины — зачастую в один и тот же момент, для одной и той же организации. Forbes иллюстрирует это на примере CloudFlow: в 9:23 утра поступают два одновременных запроса на одно и то же решение для обработки данных. ProcureIQ, автономный агент по закупкам, принимает решение через API в течение трех секунд на основе технических данных о производительности. В то же время Анна, технический директор компании ProcureIQ, звонит, чтобы обсудить стратегические вопросы. CloudFlow обслуживает оба типа клиентов одновременно и выигрывает сделку — не потому, что их продукт лучше, а потому, что они способны одновременно предоставлять превосходный сервис обоим типам клиентов.

Какие конфликты возникают между потребителями-людьми и машинами?

Forbes называет это «конфликтами оптимизации». Машины отдают приоритет количественно измеримым, точным показателям: скорости, экономической эффективности, полноте данных, стандартизации. Люди же ставят во главу угла ценность отношений, стратегическую гибкость, минимизацию рисков и построение доверия. Простой пример: время ответа API CloudFlow на короткое время увеличивается до восьми секунд. Менеджер по работе с клиентами Сатиш немедленно звонит клиентке Анне и обещает решить проблему в течение двух часов. Оценка Анны: «Проактивный партнер, определенно продлеваем контракт». Оценка машины ProcureIQ: «Поставщик нарушил целевые показатели SLA в течение 1 часа и 59 минут. Отмечено для проверки». Три месяца спустя финансовый директор задается вопросом, почему они платят завышенные цены за посредственного поставщика. Та же ситуация, совершенно разные интерпретации.

Что представляет собой метод BRIDGE для разрешения конфликтов между человеком и машиной?

Журнал Forbes разработал метод BRIDGE для преобразования этих конфликтов в конкурентные преимущества. Аббревиатура расшифровывается как: Проверка обеих точек зрения (B), Анализ первопричины (R), Разработка интегрированных решений (I), Обеспечение двойной выгоды (D), Внедрение в режиме реального времени (G) и Измерение результатов (E). Основная идея заключается в том, что требования к человеку и машине — это не конкурирующие полюса, а скорее возможности для проектирования: любое решение, которое одновременно учитывает оба аспекта, становится трудновоспроизводимым конкурентным преимуществом.

Какие этические вопросы поднимает эта книга?

Какие этические проблемы влечет за собой эпоха машинных потребителей?

Последняя четверть книги посвящена вопросу ответственного лидерства. Forbes цитирует культуролога Пола Вирилио: «Когда вы изобретаете корабль, вы также изобретаете кораблекрушение». Каждая технология несет в себе свой собственный негативный потенциал. В контексте MCX это означает, в частности: тот, кто создает системы, обслуживающие машинных клиентов, несет ответственность за то, как эти системы влияют на людей, стоящих за ними. Кто несет ответственность, когда агент ИИ принимает решение, которое наносит вред клиенту-человеку? Пример Air Canada иллюстрирует масштаб проблемы: чат-бот компании сделал неверные заявления о политике возврата средств, и суд признал авиакомпанию виновной. Что происходит, наоборот, когда машинный клиент наносит вред поставщику услуг?

Какова ответственность компаний перед людьми, стоящими за машинами?

Журнал Forbes неоднократно подчеркивает, что за каждым клиентом, привлеченным машиной, стоит человек, на жизнь которого влияют решения машины. Поэтому разработка взаимодействия с клиентом через машину (Machine Customer Experience, MCX) должна быть сосредоточена не только на эффективности и успешности транзакций, но и на благополучии клиента-человека. Компании несут этическую обязанность распознавать решения клиентов, принятые машиной, с низкой степенью уверенности, и создавать возможности для вмешательства человека. Они не должны настаивать на принятии некачественных решений агентом ИИ только потому, что транзакция технически возможна. Главный посыл Forbes в этом разделе заключается в том, что привлечение следующего клиента с помощью экспертных знаний в области MCX в идеале укрепляет человеческие отношения, которые трансформируются в процессе, а не эксплуатирует их.

Какое послание эта книга несёт лидерам?

В чём заключается главный посыл Кати Форбс для руководителей предприятий?

Эволюция клиентской базы — это не угроза, а продвижение. Те, кто накопил многолетний опыт в сфере клиентского опыта, обладают уникальными возможностями для того, чтобы возглавить эту трансформацию. Навыки понимания потребностей клиентов, создания бесперебойного взаимодействия и разработки системных подходов к отношениям с клиентами могут быть полностью перенесены на клиентов, управляемых машинами. Парадигма должна измениться: от «Как нам заставить их хотеть нас?» к «Как нам доказать, что мы соответствуем их критериям?» От эмоционального доверия к алгоритмическому доверию. От брендовых сообщений к машиночитаемым показателям эффективности. Компании, которые ждут, пока клиенты, управляемые машинами, уже постучатся в их дверь, обнаружат, что дверь открывается в неправильном направлении: машины уже оценивают их, даже не осознавая этого.

С чего следует начать компании?

Forbes рекомендует начать с конкретного подхода, используя единый, высокопроизводительный, основанный на правилах процесс управления клиентским опытом (CX). Примените три фильтра (тип задачи, элементы бренда, ценность для клиента). Затем, в течение четырех недель, работайте над простейшей возможностью автоматизации: первая неделя – составьте карту существующих задач CX; вторая неделя – определите три наиболее перспективных кандидата на автоматизацию и три наиболее важных человеческих преимущества; третья неделя – протестируйте простейший вариант автоматизации; четвертая неделя – измерьте повышение эффективности и влияние на удовлетворенность клиентов. Начинайте с малого, мыслите масштабно. Используйте первоначальный успех для наращивания темпов более крупных инициатив. Создавайте коалиции в масштабах всей организации – потому что MCX (машинное взаимодействие с клиентом) – это не изолированная задача CX, а общекорпоративная программа трансформации, которая в равной степени затрагивает ИТ, маркетинг, финансы, юриспруденцию и операционную деятельность. Эволюция «машина-клиент» не грядет. Она уже началась.

☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!

Konrad Wolfenstein

Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь [email protected]:или просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты

Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка малых и средних предприятий в области стратегии, консалтинга, планирования и реализации проектов

☑️ Разработка или корректировка цифровой стратегии и цифровизации

☑️ Расширение и оптимизация международных процессов продаж

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Развитие бизнеса / Маркетинг / PR / Выставки от компании Pioneer

Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Умный бизнес, основанный на контенте - Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital — это ориентированный на данные B2B-индустрионный центр, возглавляемый Konrad Wolfenstein . Компания выступает в качестве внешнего, частично внутреннего решения для отраслевых партнеров, устраняя операционные пробелы в маркетинге, контенте и продажах — без необходимости привлечения дополнительных ресурсов со стороны клиента.

Более подробная информация здесь:

• Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Smart Content-Driven Business