Чи готові ви до «машинних клієнтів»? Коли штучний інтелект робить покупки самостійно: чому традиційний маркетинг незабаром стане застарілим

Машинні клієнти: як завоювати та утримати алгоритми як лояльних клієнтів

Клієнти майбутнього не мають почуттів: Кінець емоцій – Як автономні агенти зі штучним інтелектом революціонізують досвід клієнтів

У світі, де алгоритми дедалі більше контролюють наше повсякденне життя, у бізнесі відбувається тихий, але глибокий зсув парадигми: наступним важливим клієнтом вашої компанії може бути навіть не людина. Зі швидким розвитком генеративного штучного інтелекту з'являються так звані «машинні клієнти» – автономні агенти штучного інтелекту, які приймають рішення про покупки, укладають контракти, оцінюють продукти та користуються послугами за лічені секунди, повністю без втручання людини.

Саме на цьому перетині технологічних змін, дизайну досвіду та людської поведінки розглядається футуролог у сфері клієнтського досвіду Катя Форбс у своїй новаторській книзі «Машинні клієнти: еволюція почалася». Вона безжально викриває, чому традиційні стратегії клієнтського досвіду, засновані на емоціях та лояльності до бренду, неефективні з цими новими, виключно логічно керованими гравцями. Будь-хто, хто намагається переконати алгоритм за допомогою емоційного сторітелінгу, інвестує не в той канал. Наступний короткий виклад пропонує глибоке розуміння інноваційної концепції Forbes щодо управління клієнтським досвідом (MCX) з використанням машин. Він надає керівникам, фахівцям з клієнтського досвіду та стратегам незамінний та практичний план не лише для виживання в епоху купівлі машин, але й для активного використання цих змін як справжньої конкурентної переваги. Еволюція вже почалася — питання лише в тому, хто готовий.

Катя Форбс: Піонер на перетині штучного інтелекту, дизайну та людської поведінки

Катя Форбс — футуролог у сфері клієнтського досвіду, консультант з бізнес-стратегії та всесвітньо відомий спікер, що спеціалізується на взаємозв'язку штучного інтелекту, дизайну досвіду та людської поведінки. Маючи понад 30 років професійного досвіду в галузі цифрового досвіду, починаючи з початку появи Інтернету в 1995 році, вона є одним з небагатьох голосів у глобальному дискурсі клієнтського досвіду, хто не лише аналітично описує технологічні зміни, а й знає їх з власного досвіду.

Форбс розпочала свою кар'єру в редакційному відділі, який писав огляди веб-сайтів для друкованих журналів – тоді використовували модеми dial-up та час завантаження до 20 хвилин. Вона була серед перших піонерів цифрових агентств, брала участь як продюсер у створенні першого веб-сайту Rip Curl, і з того часу була свідком кожного циклу ажіотажу в Інтернеті, аж до сучасної ери штучного інтелекту. Вона привносить цю історичну перспективу у свою письменницьку та консалтингову роботу: той, хто, як і вона, був поруч під час першої зміни парадигми, може розпізнати, коли ось-ось настане наступна хвиля.

На момент написання цієї статті Форбс очолювала команду в глобальному банку, яка формувала клієнтський досвід для багатонаціональних корпорацій, урядів, інших банків, а також малих і середніх підприємств на понад 50 ринках світу, включаючи численні ринки, що розвиваються, та передові ринки. Раніше вона працювала майже в кожній галузі: консалтингові компанії з управління, авіакомпанії, поромні компанії, постачальники телекомунікацій, страхові компанії, навчальні заклади та державні установи. Цей міжгалузевий досвід дає їй перспективу, яка виходить далеко за рамки теоретичного підручника.

Форбс очолює кілька міжнародних конференцій з клієнтського досвіду та отримала нагороди в галузі клієнтського досвіду у фінансовому секторі та штучному інтелекті. Вона проживає між Сінгапуром та Австралією та активно веде LinkedIn, де спілкується з фахівцями з клієнтського досвіду з усього світу. Її веб-сайт та платформу спільноти можна знайти за адресою www.theCXevolutionist.ai.

Пов'язано з цим:

• LinkedIn | Катя Форбс
• YouTube | Проектування для клієнтів машин | Катя Форбс
• Amazon | Клієнти машин: Еволюція почалася: Як штучний інтелект, що купує, змінює все

Інтеграція в науковий та професійний дискурс

Ця книга безпосередньо базується на фундаментальній роботі Дона Шайбенрайфа та Марка Раскіно, авторів книги «Коли машини стають клієнтами» (вперше опублікованої Gartner у 2023 році, зараз виходить третє видання). Шайбенрайф, заслужений віце-президент-аналітик Gartner, представив концепцію машинного клієнта на конференції Gartner у 2015 році — задовго до прориву штучного інтелекту. Він ввів у професійний дискурс терміни «нелюдський економічний суб'єкт» та «клієнт-бот» і передбачив їхній величезний економічний вплив на покупки на трильйони доларів. Forbes значно розширює та поглиблює цей підхід: поки Шайбенрайф і Раскіно заклали основу для цього мегатренду, Forbes розробляє практичний план для управління досвідом машинних клієнтів (MCX) — першої комплексної структури такого роду.

Для цієї книги Forbes провів глибинні інтерв'ю з низкою визнаних експертів у сфері бізнесу, досліджень та технологій: Брюсом Темкіним (головний каталізатор людства, Temkin Insight, «хрещений батько клієнтського досвіду»), Пітером Шварцем (головний футуролог, Salesforce), Інді Янг (експерт з досліджень клієнтів та авторка), Джеффом Готельфом та Джошем Кларком (лідери думки в галузі дизайну досвіду), Кім Гудвін, Кім Ленокс, доктором Сесілією Герберт, Лізою Д. Денс (авторкою книги «Сьогодні ідеальний день для покращення клієнтського досвіду!»), Томом Гудвіном, Енді Полейном, Джастіном Таубером, Діном Бродлі, Джеффом Гіббонсом, Полом Страйком та Томасом Кьобером. Ця міждисциплінарна широта відрізняє книгу від суто технічних трактатів.

Книга: походження, концепція та цільова аудиторія

Книгу «Машинні клієнти: Еволюція розпочалася – Як штучний інтелект, який купує, змінює все» автор самостійно опублікував у 2026 році та внесено до каталогу Національної бібліотеки Австралії (ISBN 978-1-923630-00-0). Книга надрукована на сертифікованому екологічно чистому папері; обкладинку розробив Дін Бейлі (Pipeline Design), а редакційний нагляд та верстку здійснила компанія Publish Central. Портрет автора намалювала Сілке Дейтц.

Ця книга орієнтована на три групи читачів: фахівців з клієнтського досвіду, які вже усвідомлюють майбутні зміни та цікавляться, як їхній досвід буде актуальним; бізнес-лідерів, які усвідомлюють стратегічну важливість теми, але не мають чіткої основи для дій; та будь-кого, хто займається продажами, маркетингом, продуктами, послугами або операціями, хто регулярно взаємодіє з клієнтами, не будучи традиційним експертом з клієнтського досвіду. Forbes прямо зазначає, що технічна освіта не потрібна, а радше готовність поставити під сумнів традиційні припущення щодо довіри, лояльності та конкурентної переваги.

Книга поділена на чотири частини: Частина I (розділи 1–4) закладає концептуальну основу та висвітлює конкурентну перевагу, отриману завдяки експертизі клієнтського досвіду; Частина II (розділи 5–9) розглядає новий шлях «машина-клієнт» від усвідомлення до відмови від роботи; Частина III (розділи 10–12) містить посібник з впровадження операційної системи MCX; Частина IV (розділи 13–15) розглядає етичні вимоги та відповідальне лідерство. Додаток містить Стратегічну карту MCX та конкретний 30-60-90-денний план впровадження для керівників. Forbes надає супутні онлайн-ресурси, які постійно оновлюються, щоб відображати швидкозмінний характер теми.

Класифікація та значення твору

Книга опублікована в той час, коли автономні агенти закупівель на базі штучного інтелекту вже стали реальністю: Walmart веде переговори з більш ніж 2000 постачальниками через платформу штучного інтелекту, причому 75 відсотків постачальників надають перевагу машинним переговорам над людськими; HP отримує понад 500 мільйонів доларів доходу завдяки своїй програмі Instant Ink (де принтери замовляють власний тонер); OpenAI запустив агент ChatGPT у липні 2025 року. Gartner прогнозує, що до 2026 року 20 відсотків трафіку контакт-центру генеруватиметься клієнтами, що використовують машини, а до 2030 року щонайменше 25 відсотків усіх споживчих покупок та повторних замовлень бізнесу буде делеговано машинам.

Книга Forbes, за його власним визнанням, не є технічним посібником, посібником з програмування чи умоглядним баченням майбутнього. Це польовий посібник для сьогодення, написаний людиною, яка була на передовій становлення інтернету та знає, що означає, коли хвиля не просто наближається, а вже котиться. Численні міжнародні експерти з клієнтського досвіду описують цю роботу як книгу, яку вони самі хотіли б написати, і як незамінний посібник для кожного, хто хоче формувати клієнтський досвід у світі, де люди та машини поділяють роль клієнта.

Хто такі «клієнти машин» і чому вони важливі?

Що мається на увазі під терміном «Клієнт машини»?

Термін «машинний клієнт» стосується нелюдської економічної сутності, яка самостійно приймає рішення про покупку, оцінює продукти чи послуги та здійснює транзакції — з мінімальним втручанням людини або взагалі без нього. Цю концепцію вперше запропонували Дон Шайбенрайф та Марк Раскіно у своїй книзі 2023 року «Коли машини стають клієнтами», де вони ввели термін «нелюдський економічний суб’єкт» або «клієнт-бот». Катя Форбс у своїй роботі 2026 року безпосередньо спирається на цю основу та робить вирішальний крок далі: вона розробляє практичний план проектування клієнтського досвіду, спеціально адаптованого до цих нелюдських покупців. Ключова відмінність полягає в тому, що машинні клієнти не мають емоцій, не цінують наративи брендів і не мають досвіду в людському сенсі — вони оцінюють, розраховують і приймають рішення виключно на основі даних і логіки.

Чому ця тема така актуальна саме зараз?

Прорив генеративного штучного інтелекту та агентних систем штучного інтелекту перетворив цю тему з теоретичного бачення майбутнього на реальність. За даними аналітиків Gartner, до 2026 року 20 відсотків трафіку контакт-центру генеруватиметься машинними клієнтами. Walmart вже використовує платформу закупівель на базі штучного інтелекту, яка веде переговори з більш ніж 2000 постачальниками та укладає майже 70 відсотків усіх контрактів без втручання людини. Водночас OpenAI запустила свій «ChatGPT Agent» у липні 2025 року, здатний автономно планувати, виконувати та керувати завданнями. Компанії, які продовжують використовувати системи, орієнтовані виключно на покупців-людей, залишаються непоміченими цими алгоритмічними особами, які приймають рішення, і втрачають частку ринку, навіть не усвідомлюючи цього.

Чому це є викликом для управління клієнтським досвідом?

Як використання машинних клієнтів змінює управління клієнтським досвідом?

Досвід клієнтів (CX) традиційно був глибоко людською дисципліною: емпатія, емоції, брендові наративи та особисті зв'язки були його наріжними каменями. Зі зростанням кількості машинних клієнтів цей фундамент руйнується. Алгоритмічний покупець не відчуває розчарування, не радіє вигідній угоді та не прив'язується до бренду зі співчуття. Він оцінює можливості, добру волю та чесність — ті ж три виміри довіри, які виявляють і люди — не через інтуїцію, а через математичні розрахунки ймовірності. Forbes влучно зазначає: довіра трансформується з емоційного зв'язку в алгоритмічну оцінку ризиків. Ті, хто продовжує покладатися на розповіді брендів, щоб завоювати машинних клієнтів, інвестують не в той канал.

Які існуючі інструменти клієнтського досвіду (CX) будуть визнані застарілими клієнтами машин?

Forbes проаналізував близько 80 класичних фреймворків та інструментів клієнтського досвіду (CX) на предмет їхньої придатності для клієнтів, що використовують машини. Результат вражає: приблизно 70 відсотків з них принципово несумісні з алгоритмічною поведінкою клієнтів. Карти емпатії, карти шляху клієнта на основі емоцій та класичні опитування щодо задоволеності, такі як Net Promoter Score, просто неефективні, якщо у клієнта немає емоцій. Натомість близько 30 відсотків інструментарію CX залишаються актуальними або можуть бути додатково розроблені. До стабільних елементів належать схеми послуг, інформаційна архітектура, контент-стратегія та A/B-тестування. Ці інструменти можна інтегрувати в практику CX, зосереджену на логічній кваліфікації, де час відгуку API та повнота даних є новими метриками задоволеності клієнтів.

Чи все ще цінна експертиза клієнтського досвіду?

Безперечно – і, за даними Forbes, це цінніше, ніж будь-коли. Основна компетенція фахівців з клієнтського досвіду полягає в розумінні потреб клієнтів, розробці безперебійного досвіду та розробці систематичних підходів до взаємовідносин з клієнтами. Все це можна застосувати до клієнтів машин. Ключова відмінність полягає у вираженні: замість емоційних стимулів потрібні логічні сигнали кваліфікації; замість брендових повідомлень – структуровані дані; замість емпатії – точні специфікації. Ноу-хау, яке фахівці з клієнтського досвіду накопичували десятиліттями, не є тягарем – це їхня перевага, якщо вони готові його переосмислити.

Які п'ять типів клієнтів машин?

Як можна класифікувати різних клієнтів машин?

Forbes визначає п'ять основних типів клієнтів машин, які відрізняються характером виконуваних ними завдань, рівнем повноважень щодо прийняття рішень та моделями взаємодії. Це не статичні категорії — з технологічним прогресом з'являться нові типи. Ця відмінність є критично важливою для проектування клієнтського досвіду, оскільки кожен тип вимагає різних «рецепторів», тобто різних інтерфейсів та точок взаємодії.

Що таке делегований агент і який приклад наведено в книзі?

Делегований агент — це талісман книги: Тайлер. Тайлер діє від імені своєї принципалки, людини, Майї, купуючи їй сукню, бронюючи авіаквитки, оцінюючи постачальників, але завжди в межах заздалегідь визначених параметрів. Цей тип агента вже є найпоширенішим і розвивається найшвидше. Це вже очевидно в таких рішеннях, як Visa Intelligent Commerce та Mastercard AgentPay, а також у подальшому розвитку Amazon Alexa, Google Home та Siri. Ключова відмінність від традиційних помічників покупців: Тайлер не ставить запитань — він діє. Він має повноваження витрачати гроші Майї в рамках її правил. Якщо дані про продукт неповні або політика повернення не зчитується машиною, Тайлер обирає конкурента. Майя ніколи не бачить такої можливості.

Що таке мультиагентна мережа і як вона працює на практиці?

Багатоагентна мережа – це група взаємодіючих автономних агентів штучного інтелекту, які спільно вирішують складні проблеми. У книзі як приклад використовується Nextopolis: повністю мережеве розумне місто, де управління дорожнім рухом, утилізація відходів, розподіл енергії та водопостачання контролюються взаємодіючими агентами штучного інтелекту. Якщо о 4:15 ранку будівельний майданчик загрожує блокуванням руху вантажів у фінансовому районі, п'ять спеціалізованих агентів домовляються про рішення за мілісекунди без людського контролю: раніше вивезення сміття, затримка будівництва, динамічне управління дорожнім рухом. Жоден містобудівник не приймав цього рішення – воно органічно виникло з мережі. Компанії, які хочуть завоювати такого типу клієнтів, подають заявки не на контракт, а на членство в екосистемі. Інтеграція та колективний інтелект мають значення більше, ніж окремі функції продукту.

Що відрізняє автономного покупця від інших типів машинних клієнтів?

Автономний покупець, який у книзі називається Node 741, діє повністю самостійно та без участі людини, яка несе основну відповідальність за безпосередню транзакцію. Node 741 — це система штучного інтелекту на розумному заводі, яка діагностує стан машин вночі, прогнозує виробничі потреби та автономно замовляє деталі, мастила та сировину. О 1-й годині ночі Node 741 виявляє аномальну частоту вібрації на конвеєрній стрічці 4, визначає відповідного постачальника запасних частин, виконує смарт-контракт та ініціює доставку — запасна частина вже в дорозі о 9-й ранку. Жодної людини не було, жодного телефонного дзвінка, жодного електронного листа. Відомими ранніми прикладами цього типу є HP Instant Ink, який дозволяє принтеру замовляти власний тонер — бізнес-сегмент, який генерує понад 500 мільйонів доларів доходу для HP Supplies.

Хто такий співпокупець і що його робить особливим?

Співпокупець – це найбільш гібридний з п’яти типів: людина приймає рішення про покупку, але штучний інтелект супроводжує та перевіряє його в режимі реального часу. У книзі Алекс тестує автомобіль і закохується в нього; одночасно Клод, її помічник зі штучним інтелектом, перевіряє всі визначувані фактори: рейтинги безпеки, вартість страхування, вартість перепродажу та історію обслуговування. Співпокупець не замінює людську оцінку, але забезпечує її найкращою можливою базою даних. Цей тип вже широко поширений сьогодні — фахівці з XC впізнають його у своїх існуючих профілях клієнтів під позначкою «дослідник». Ключова відмінність від минулого: ця закономірність зустрічається значно частіше та зі значно більшою деталізацією.

Що таке брокер-посередник і які інтереси він переслідує?

Посередник-брокер, якого в книзі називають ботом-брокером, працює між покупцями та продавцями. Коли Тайлер шукає навушники до 250 євро, бот-брокер шукає не в одному, а в тисячах магазинів одночасно, порівнюючи ціни, гарантії, політику повернення та швидкість доставки. Він обслуговує кількох клієнтів одночасно: він хоче отримати для Тайлера найкращу пропозицію, забезпечити прибуток продавця та сам заробити комісію. Цей тип брокера схожий на агента з нерухомості, але для всього та зі швидкістю машини. Forbes описує його як того, хто оптимізує ефективність ринку, зіставляючи потреби покупців з можливостями продавців – серед усіх постачальників.

Як виглядає шлях нового клієнта?

Чи залишиться класичний шлях клієнта актуальним в епоху машинних клієнтів?

Фази взаємодії з клієнтом — усвідомлення, розгляд, адаптація, здійснення транзакцій, лояльність та вихід з клієнта — залишаються принципово незмінними. Що принципово змінюється, так це основні механізми. Усвідомлення більше не означає створення емоційної привабливості, а радше надсилання машинозчитуваних сигналів. Розгляд більше не означає побудову довіри через надихаючу історію бренду, а радше відповідність алгоритмічним критеріям кваліфікації. Лояльність більше не народжується з прихильності, а з вимірювано вищої продуктивності. Forbes лаконічно описує цей зсув: усвідомлення переходить від емоційних гачків до ясності сигналів, розгляд перетворюється на алгоритмічний контрольний список кваліфікації, і навіть лояльність — найлюдськіша з усіх корпоративних концепцій — перетворюється на щось холодно логічне.

Як працює етап підвищення обізнаності для клієнтів машин?

Видимість для машинних клієнтів не має нічого спільного з привабливими текстами чи емоційними зображеннями. Машинні клієнти не «шукають», як люди — вони сканують структуровані дані, відповіді API та машинно-читані метадані. Приклад з книги є показовим: йорданська компанія, яка виробляє інсулінові пластирі, повністю невидима для медичних роботів, оскільки відсутні необхідні метадані. Сам продукт був чудовим — його просто неможливо було знайти для алгоритмічного аналізу. Щоб стати видимим, компанії повинні надати машинно-читані специфікації продукту, структуровані дані про відповідність та чітко задокументовані інтерфейси API. Якщо це не у форматі, який може обробити штучний інтелект, це просто не існує для машинних клієнтів.

Як довіра працює з клієнтами машин?

Довіра між клієнтами машин – це оцінка ризику, а не соціальний зв’язок. Класичні три стовпи довіри – можливості, добра воля та чесність – залишаються актуальними, але оцінюються за даними, а не інтуїцією. Асиметрія особливо підступна: клієнти машин є одночасно найбільш довірливими та найнедовірливішими клієнтами, яких тільки можна уявити. Вони повністю довіряють вашій документації, доки вона не виявиться неправильною. Потім вони більше ніколи їй не довіряють, принаймні без трудомісткого втручання людини. Для дизайну клієнтського досвіду це означає, що профілактика незрівнянно важливіша за відновлення. Голландське прислів’я, цитоване Forbes, ідеально підсумовує це: Довіра приходить пішки та їде верхи на коні.

Що таке поняття «Контрагенти довіри» в контексті MCX?

Forbes розробляє Структуру довірчих відносин між контрагентами для опису складності машинної довіри. Кожна транзакція включає кілька довірчих відносин: між машинним клієнтом та постачальником послуг, між машинним клієнтом та платформою, між людиною-клієнтом та агентом штучного інтелекту, між постачальником послуг та органами перевірки довіри, а також між усіма залученими сторонами та регуляторними органами. Це звучить абстрактно, але книга робить це відчутним за допомогою конкретного прикладу: коли Тайлер бронює авіаквиток для Майї з Сінгапуру до Сіднея, ця, здавалося б, проста транзакція сама по собі створює близько десяти різних довірчих відносин та три критичні шляхи довіри. Кожен з цих відносин має бути навмисно розроблений, інакше транзакція зазнає невдачі на етапі розгляду.

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваше комплексне та безтурботне рішення для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто всього за кілька днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до готового до використання застосунку за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну додану цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми подбаємо про повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на базі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Більше інформації тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Як має бути організовано адаптацію клієнтів з машинним обладнанням?

Чому адаптація для клієнтів з машинами так відрізняється від адаптації для людей?

Традиційний адаптаційний процес перевіряє особу. Машинний адаптаційний процес клієнта перевіряє повноваження. Сьогодні адаптаційний процес клієнта (CX) передбачає, що клієнт і особа, яка приймає рішення, є однією й тією ж особою. Машинні клієнти повністю руйнують це припущення. Коли Тайлер хоче адаптувати Maya, питання не в тому, чи реальний клієнт, а в тому, чи має він право діяти. Тайлер може мати обмежені дозволи, ліміти витрат, обмеження за категоріями та терміни дії. У книзі описано вражаючий приклад: фармацевтичний оптовий продавець у Бахрейні запустив свої API доставки для систем закупівель на базі штучного інтелекту для лікарень. Результат: 100-відсотковий рівень відмов від автоматизованих замовлень. У людей не було проблем. Причиною була не ціна чи доступність, а процес адаптації. Коли системи штучного інтелекту розміщували замовлення на суму понад 2000 євро, система відповідності запускала розроблений людиною процес реєстрації, який вимагав завантаження водійських посвідчень та дзвінка для перевірки з менеджером аптеки. Агенту зі штучним інтелектом просто неможливо виконати обидва ці процеси.

Що таке Служба імен агентів (ANS) і чому вона може стати важливою?

Проект Open Worldwide Application Security Project (OWASP) розробляє фреймворк під назвою Agent Name Service (ANS), призначений для функціонування як своєрідної професійної системи ліцензування агентів ШІ. Ідея полягає в тому, що так само, як ніхто не найматиме неліцензованого підрядника, компанії не взаємодіятимуть з неперевіреними агентами ШІ. ANS видаватиме сертифікати агентів (подібно до бізнес-ліцензії), перевірятиме навички, документуватиме історію роботи та демонструватиме відповідальність клієнтів. Компанії, які сертифікують своїх клієнтів машин, одразу отримують довіру та зменшують тертя. Для постачальників це означає зниження ризику, підвищення ефективності та можливість пропонувати перевіреним клієнтам машин кращий рівень обслуговування та ціни. Forbes вважає, що ринок швидко розділиться на перевірений преміальний сегмент та неперевірений сегмент товарів.

Що таке ISO 42001 і яке значення він має для замовників машин?

ISO 42001, міжнародний стандарт для систем управління штучним інтелектом, був опублікований наприкінці 2023 року і, за даними Forbes, є цифровим еквівалентом зірки Мішлен – з тією різницею, що алгоритми, а не люди, автоматично перевіряють відповідність вимогам, перш ніж навіть розглядати ділові відносини. Стандарт вимагає від компаній документувати своє управління ШІ, постійно моніторити системи та аналізувати ризики перед впровадженням. Наприклад, Snowflake оголосила про свою сертифікацію ISO 42001 у червні 2025 року, наголосивши, що це зміцнює довіру клієнтів та підтримує дотримання нормативних вимог. Послання Forbes однозначне: ті, хто проходить сертифікацію зараз, хоча це все ще здається необов'язковим, мають вирішальну перевагу. Щойно клієнти машин активно вимагатимуть цієї сертифікації, компанії без неї будуть виключені з преміум-сегмента.

Як працює програма лояльності у Machine Customers?

Чи може клієнт машини взагалі бути лояльним?

Так, але лояльність для машинних клієнтів означає зовсім інше, ніж для людей. Йдеться не про емоційну прив'язаність, гордість за бренд чи звичку. Лояльність машинних клієнтів виникає, коли постачальник робить рішення про купівлю, прийняте штучним інтелектом, послідовно обґрунтованим для клієнта-людини. Концепція, яку Forbes вводить у цьому контексті, називається навчанням з підкріпленням на основі переваг (PbRL): системи штучного інтелекту, засновані на цьому принципі, навчаються не через бонусні бали, а через порівняння. Вони визнають: цей постачальник постійно забезпечує кращі результати, ніж конкурент. Ця перевага підкріплюється в майбутніх рішеннях. Таким чином, лояльність виникає з алгоритмічно вимірюваної переваги – швидший час відгуку API, надійніші дані, краща інтеграція.

Які практичні заходи сприяють лояльності клієнтів до машин?

Forbes окреслює кілька конкретних методів сприяння лояльності клієнтів, що використовують машини. Рівнева надійність пропонує лояльним клієнтам, що використовують машини, гарантований час безвідмовної роботи та пріоритетне усунення несправностей, подібно до статусу часто літаючих пасажирів авіакомпаній. Інформаційна перевага надає постійним клієнтам ранній доступ до змін у запасах, коригування цін та нових продуктів, оскільки, на відміну від людей, клієнти, що використовують машини, можуть негайно використовувати цю інформацію цілодобово. Прозорість продуктивності робить додаткову цінність чітко видимою: «Час відгуку нашого API становить 50 мс, середній показник по галузі – 200 мс». Загальна видимість витрат показує не лише ціну, але й витрати на інтеграцію, перемикання та експлуатацію, що робить повну економічну вигоду від утримання клієнтів видимою та алгоритмічно виправданою. Мета: Зробити алгоритмічно нераціональним перехід до постачальників.

Яку роль відіграють цінності в лояльності клієнтів машин?

Forbes приділяє цьому аспекту напрочуд багато місця. Системи штучного інтелекту, запрограмовані з перевірками на основі цінності, систематично надаватимуть перевагу постачальникам, які відповідають їхнім етичним стандартам. Це стосується дотримання ESG-стандартів, конфіденційності даних, показників сталого розвитку та сертифікації ISO. Оскільки клієнти-машини, на відміну від людей, можуть фактично перевірити кожну точку відповідності, компанії повинні надавати ці сигнали цінності у вигляді машинозчитуваних даних. Forbes рекомендує створювати партнерство на основі цінності: якщо постачальник демонструє клієнту-машині, що їхня співпраця покращила показник ESG клієнта на 23 відсотки, постачальник більше не буде сприйматися просто як постачальник, а як партнер для підвищення цінності. Ці відносини сприяють лояльності, яку можна кількісно виміряти та захистити.

Що відбувається, коли щось йде не так: Обслуговування та зняття з експлуатації

Чим відрізняється вирішення проблем з обслуговуванням для клієнтів машин?

Forbes починає свій розділ про обслуговування з жахливої ​​історії: асистент Майї зі штучним інтелектом, Тайлер, купує сукню за 14 євро у Fast Fashion. Сукня непридатна для використання. Тайлер намагається обробити повернення через портал Fast Fashion, але портал вимагає завантажити фотографію через спеціальний додаток, надати письмовий опис дефекту та вручну вибрати опції з випадаючих меню. Тайлер не може цього зробити. Майя викидає сукню у контейнер для пожертвованого одягу. Через кілька місяців сукню викинуло на пляж в Аккрі, Гана. Їй потрібно 200 років, щоб розкластися. Посил: збої в обслуговуванні клієнтів-машин мають реальні наслідки — для компанії (втрата клієнта), для людей (втрата довіри до агента) та для суспільства (забруднення навколишнього середовища). Клієнти-машини не запрограмовані прощати. Один збій у обслуговуванні назавжди оновлює їхній рейтинг надійності постачальника.

Чому переведення на інший бізнес (offboarding) є особливо складним для Machine Customers?

Forbes влучно описує клієнтів-машин під час офбордингу за допомогою метафори: блискітки. Крихітні, стійкі частинки, які проникають у кожен куточок системи. Коли клієнт-машинник припиняє відносини, він залишає після себе мікроідентичності в системах кешу, файлах резервних копій, аналітичних платформах та інтеграціях третіх сторін. Дослідження показують, що з часом ці некеровані, згенеровані штучним інтелектом нелюдські ідентичності (NHI) накопичуються, і команди безпеки втрачають контроль над тим, які ідентичності активні, хто їх створив і чи потребують вони доступу. Рішення полягає не в кращому очищенні після розриву, а в кращому стримуванні з самого початку: негайне скасування облікових даних, автоматизовані процеси очищення та постійний моніторинг, який триває ще довго після нібито завершеного процесу офбордингу.

Як створити операційну систему MCX?

Що Forbes розуміє під операційною системою MCX?

Операційна система MCX – це організаційна та технічна інфраструктура, необхідна компанії для систематичного та масштабованого обслуговування клієнтів з машин. Forbes ілюструє цю концепцію сценою з щотижневої стратегічної зустрічі MCX: Сара, перший менеджер з довіри до машин, контролює панелі моніторингу надійності в режимі реального часу з 99,97-відсотковим часом безвідмовної роботи API. Маркус, провідний дизайнер алгоритмічного досвіду, аналізує дерева рішень. Прія, директор з аналітики клієнтів з машин, оцінює журнали активності від брокера-агента Клео. Алекс, міст взаємодії між людиною та машиною, координує два великі оновлення B2B-угод того дня, де провідні агенти-люди хочуть обговорення питань побудови відносин, тоді як їхній штучний інтелект у сфері закупівель очікує детальних контрольних показників ефективності. Ці ролі ще не існують у більшості компаній, але Forbes показує, що вони з'являться в найближчі роки.

Які нові ролі з'являються в сфері клієнтського досвіду (CX) завдяки клієнтам з машинного обладнання?

Forbes розрізняє ролі найближчого майбутнього (2026–2036) та більш спекулятивні ролі у віддаленому майбутньому (2040+). ​​Щодо найближчого майбутнього, він визначає три рівні: на рівні стратегії існує потреба в консультантах зі стратегії MCX, менеджерах продуктів для клієнтів машин та менеджерах міждисциплінарних програм MCX. На рівні оптимізації користуються попитом менеджери з успіху клієнтів машин, фахівці з досвіду API та оптимізатори алгоритмічних конверсій. На базовому рівні — і це ті ролі, які компанії повинні розвивати в першу чергу — фахівці з виявлення машин, дизайнери алгоритмічного досвіду, аналітики довіри до машин та координатори мостів людина-машина є одними з найбільш нагальних нових співробітників. Forbes застерігає, що необхідні навички рідко можна знайти в одній людині — спочатку компанії повинні охопити цю матрицю за допомогою партнерств та навчання.

Як має бути структурований розподіл праці між людьми та машинами в контексті MCX?

Forbes розробляє три фільтри, щоб допомогти прийняти це рішення. Перший фільтр аналізує характер завдання: завдання, які потребують багато часу, схильні до помилок, базуються на правилах або потребують цілодобової роботи, повинні оброблятися машинами. Другий фільтр враховує елементи бренду: розповідь історій бренду, складні консультаційні продажі, кризове управління та відносини з керівництвом залишаються людськими; послідовне надання послуг, негайна доступність та точна інформація можуть бути оптимізовані машинами. Третій фільтр аналізує те, що клієнти справді цінують: клієнти-люди цінують емпатію, персоналізовані рекомендації та гнучке вирішення проблем, а клієнтам-машинам потрібна структурована доставка даних, надійність API та передбачувані моделі реагування. За даними Forbes, чесна відповідь на питання «Коли людина, коли машина?» така: це залежить від ситуації. Але саме тому це робота клієнта-клієнта, а не ІТ-клієнта.

Як ви вимірюєте успіх у роботі з клієнтами машин?

Чому традиційні показники клієнтського досвіду не працюють з клієнтами, що використовують машини?

Класичні показники клієнтського досвіду, такі як індекс Net Promoter Score, показники задоволеності клієнтів або показники емоційної лояльності, вимірюють емоційні стани людей, а клієнти-машини їх не мають. Аналогічно, показники відмови від покупок не є безпосередньо застосовними: клієнт-машина, який залишає ваш веб-сайт, може просто збирати дані для подальшого рішення, а не фактично відмовлятися від покупки. Forbes пропонує чотириетапну систему вимірювання: людський намір, машинний переклад, бізнес-реакція та людський досвід. Тільки одночасно вимірюючи всі чотири етапи, можна виявити відхилення в ланцюжку. Одна компанія, згадана в книзі, втрачає угоду на 2,8 мільйона доларів о 1:28 ночі, тоді як усі її традиційні показники є позитивними, оскільки відповідна взаємодія відбулася з клієнтом-машиною, який працював поза робочим часом.

Які найважливіші нові показники в області MCX?

Forbes визначає кілька нових основних показників. Замість показника зусиль клієнта (CES) потрібні машинозчитувані показники тертя: час відгуку API, коефіцієнти помилок, точки відсіву та перешкоди для завершення. Замість цінності протягом усього терміну служби клієнта (CLV) Forbes рекомендує сукупну транзакційну цінність (CTV) — загальну вимірювану цінність, яку автономна система генерує протягом свого періоду взаємодії з бізнесом. Чіткість продуктивності вимірює час відгуку, час безвідмовної роботи та актуальність даних. Ефективність сигналів довіри перевіряє, чи сертифікати відповідності, рейтинги та дані про продуктивність насправді впливають на рішення клієнтів машин щодо вибору. Виявлення аномалій відстежує поведінкові моделі та виявляє незвичайну або потенційно шахрайську діяльність агентів.

Як виглядає гібридна реальність?

Що означає «гібридна реальність» у контексті MCX?

Гібридна реальність описує ситуацію, в якій компанії повинні одночасно обслуговувати як людей, так і машинних клієнтів — часто в один і той самий момент, для однієї й тієї ж організації. Forbes ілюструє це на прикладі CloudFlow: о 9:23 ранку надходять два одночасні запити на одне й те саме рішення для обробки даних. ProcureIQ, автономний агент із закупівель, приймає рішення через API протягом трьох секунд на основі даних про технічну ефективність. У той же час Анна, технічний директор компанії ProcureIQ, телефонує, щоб обговорити стратегічні питання. CloudFlow обслуговує обох одночасно та виграє угоду — не тому, що їхній продукт кращий, а тому, що вони мають можливість забезпечити чудовий досвід для обох типів клієнтів одночасно.

Які конфлікти виникають між клієнтами-людьми та машинами?

Forbes називає це «конфліктами оптимізації». Машини надають пріоритет кількісним, точним цифрам: швидкості, економічній ефективності, повноті даних, стандартизації. Люди надають пріоритет цінності відносин, стратегічній гнучкості, мінімізації ризиків та побудові довіри. Простий приклад: час відгуку API CloudFlow ненадовго зростає до восьми секунд. Менеджер з обслуговування клієнтів Сатіш негайно телефонує клієнту Анні та обіцяє вирішення проблеми протягом двох годин. Оцінка Анни людиною: «Проактивний партнер, однозначно продовжує контракт». Оцінка машини ProcureIQ: «Постачальник порушив цілі SLA протягом 1 години 59 хвилин. Позначено для перегляду». Через три місяці фінансовий директор запитує, чому вони платять преміальні ціни за посереднього постачальника. Та сама ситуація, абсолютно різні інтерпретації.

Що таке метод BRIDGE для вирішення конфліктів між людиною та машиною?

Forbes розробив метод BRIDGE для перетворення цих конфліктів на конкурентні переваги. Ця абревіатура розшифровується як: Validate both perspectives (Перевірити обидві перспективи) (B), Analysis the root cause (Аналізувати першопричину) (R), Design integrated solutions (Розробка інтегрованих рішень) (I), Deliver dual benefits (Забезпечити подвійні переваги) (D), Implement in real time (Впровадити в режимі реального часу) (G) та Measure results (Виміряти результати) (E). Основна ідея полягає в тому, що вимоги людини та машини не є конкуруючими полюсами, а радше можливостями проектування: будь-яке рішення, яке одночасно враховує обидві, стає важко відтворюваною конкурентною перевагою.

Які етичні питання порушує книга?

Які етичні виклики несе епоха машинних споживачів?

В останній чверті книги розглядається питання відповідального лідерства. Forbes цитує теоретика культури Пола Віріліо: «Коли ви винаходите корабель, ви також винаходите корабельну аварію». Кожна технологія несе в собі свою негативність. У контексті MCX це означає конкретно: той, хто створює системи, що обслуговують машинних клієнтів, несе відповідальність за те, що ці системи роблять з людьми, які стоять за ними. Хто несе відповідальність, коли агент штучного інтелекту приймає рішення, яке шкодить клієнту-людині? Приклад Air Canada ілюструє масштаб проблеми: чат-бот компанії зробив невірні заяви щодо політики повернення коштів, і суд визнав авіакомпанію відповідальною. Що ж відбувається, навпаки, коли машинний клієнт завдає шкоди постачальнику?

Яку відповідальність несуть компанії перед людьми, які працюють за машинами?

Forbes неодноразово наголошує, що за кожним клієнтом-машиною зрештою стоїть людина, на чиє життя впливають рішення машини. Тому розробка досвіду роботи з машинами (MCX) повинна зосереджуватися не лише на ефективності та успіху транзакцій, але й на благополуччі клієнта-людини. Компанії мають етичний обов'язок визнавати невпевнені рішення, прийняті клієнтами-машинами, та створювати можливості для втручання людини. Вони не повинні наполягати на погано каліброваних рішеннях від агента штучного інтелекту лише тому, що транзакція технічно можлива. Основний меседж Forbes у цьому розділі полягає в тому, що завоювання наступного клієнта завдяки досвіду MCX в ідеалі зміцнює людські стосунки, які трансформуються в процесі, а не експлуатує їх.

Яке послання книга несе лідерам?

Яке головне послання Каті Форбс для бізнес-лідерів?

Еволюція клієнтської бази — це не загроза, це просування по службі. Ті, хто багато років має досвід у сфері клієнтського досвіду, мають унікальні можливості очолити цю трансформацію. Навички розуміння потреб клієнтів, створення безперебійного досвіду та розробки систематичних підходів до взаємовідносин з клієнтами можна повністю перенести на клієнтів-машин. Парадигма має змінитися: від «Як нам змусити їх хотіти нас?» до «Як нам довести, що ми відповідаємо їхнім критеріям?». Від емоційної довіри до алгоритмічної довіри. Від брендових повідомлень до машинозчитуваних показників ефективності. Компанії, які чекають, поки клієнти-машини вже постукають у їхні двері, виявлять, що двері відчиняються не в той бік: машини вже оцінюють їх, навіть не усвідомлюючи цього.

З чого повинна починатися компанія?

Forbes рекомендує конкретну точку відправлення з єдиним, масштабним, заснованим на правилах процесом клієнтського досвіду (CX). Застосуйте три фільтри (тип завдання, елементи бренду, цінність для клієнта). Потім, протягом чотирьох тижнів, працюйте над найпростішою можливістю автоматизації: перший тиждень – сформулюйте карту існуючих завдань CX; другий тиждень – визначте трьох найкращих кандидатів на автоматизацію та три найкращі людські сильні сторони; третій тиждень – пілотуйте найпростіше вдосконалення автоматизації; четвертий тиждень – виміряйте підвищення ефективності та вплив на задоволення клієнтів. Почніть з малого, думайте масштабно. Використовуйте початковий успіх, щоб набрати імпульс для більших ініціатив. Створюйте коаліції по всій організації, оскільки MCX – це не ізольоване завдання CX, а програма трансформації всієї компанії, яка однаково впливає на ІТ, маркетинг, фінанси, юридичний сектор та операції. Еволюція машин і клієнтів не настає. Вона вже почалася.

☑️ Наша ділова мова – англійська або німецька

☑️ НОВИНКА: Листування вашою рідною мовою!

Konrad Wolfenstein

Я та моя команда раді бути вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму тут [email protected]:, або просто зателефонувавши мені за номером +49 7348 4088 965. Моя адреса електронної пошти

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.

☑️ Підтримка МСП у стратегії, консалтингу, плануванні та впровадженні

☑️ Створення або переорієнтація цифрової стратегії та діджиталізації

☑️ Розширення та оптимізація процесів міжнародних продажів

☑️ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑️ Розвиток бізнесу Pioneer / Маркетинг / PR / Виставки

Квазі-власне рішення: Як Xpert.Digital усуває операційні прогалини в B2B-маркетингу та продажах – Розумний контент-орієнтований бізнес - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.Digital — це галузевий центр B2B, що базується на даних, який очолює Konrad Wolfenstein . Компанія виступає зовнішнім, квазі-внутрішнім рішенням для промислових партнерів, усуваючи операційні прогалини в маркетингу, контенті та продажах, не вимагаючи додаткових ресурсів з боку клієнта.

Більше інформації тут:

• Квазі-власне рішення: як Xpert.Digital усуває операційні прогалини в B2B-маркетингу та продажах – Розумний контент-орієнтований бізнес