Один AI-агент для поддержки клиентов: уроки Sierra

Андрей Отинов -

Представьте: вы руководите интернет-магазином. Клиент звонит с вопросом по заказу, а потом хочет оформить новый. Если ваш чат-бот передаёт его между разными программами — одна разбирается с жалобами, другая оформляет продажи, — клиент каждый раз повторяет историю. Программа, которая принимает заказ, не знает, что клиент только что жаловался. Это неудобно, дорого и выглядит так, будто компания не слышит покупателя.

Источник: langchain.com

Именно эту проблему решает компания Sierra, которая создаёт разговорные программы для крупнейших мировых брендов. Её руководитель продукта Зак Рено-Видин в подкасте Max Agency (июнь 2026 года) объяснил, почему лучшие AI-программы для общения с клиентами на самом деле устроены проще, чем кажется. Вместо того чтобы дробить систему на множество мелких частей, Sierra строит одну программу на бренд, которая знает всё о клиенте и может сделать всё сама.

Для бизнеса это означает конкретный выбор: строить сложную систему из многих программ или одну, но умную. Второй вариант — дешевле, быстрее и понятнее для клиента. Но он требует другого подхода к выбору моделей и оплате.

Что изменилось в подходе к построению AI-программ

Большинство команд, создающих AI-помощников, делают одну и ту же ошибку: они делят работу между несколькими программами. Одна отвечает за приветствие, другая — за ответы на вопросы, третья — за оформление заказа. Каждая работает сама по себе.

Sierra поступает иначе. Их стандарт — одна программа на один бренд. Эта программа знает всю историю клиента, весь контекст разговора и все действия, которые может выполнить. Она не передаёт клиента другой программе, потому что та не знает, что было до неё.

Зак Рено-Видин формулирует это жёстко: «Если вы хотите систему из нескольких программ только для того, чтобы одна команда работала над одной частью, а другая — над другой, значит, вы просто переносите структуру своей компании на продукт». Клиенту всё равно, как устроена ваша компания. Ему важно, чтобы его поняли с первого слова.

Почему одна программа лучше, чем много

Представьте, что вы разделили работу на две программы: первая выясняет проблему клиента (сортировка), вторая — решает её (задача). Когда первая программа передаёт клиента второй, она не передаёт всё, что узнала. Вторая начинает с чистого листа. Клиент снова объясняет, что случилось.

Sierra считает, что это не просто неудобство, а прямая потеря денег. Клиент, который повторяет свою историю, с большей вероятностью уйдёт к конкуренту. Одна программа, которая держит в голове всё, — это не техническое удобство, а бизнес-решение.

Это не значит, что программа должна быть огромной. Это значит, что она должна быть цельной. Она видит клиента целиком, а не по частям.

Как Sierra выбирает модели: не одна, а несколько одновременно

Другая распространённая ошибка — выбрать одну модель и использовать её для всего. Sierra делает наоборот: они запускают несколько моделей одновременно и доверяют каждой ту работу, где она действительно сильна.

Зак приводит конкретный пример. Одна модель отлично распознавала речь с густым североанглийским акцентом, но начинала выдумывать (галлюцинировать) в тишине чаще других. Если бы команда выбрала только одну модель, они бы никогда не узнали об этом компромиссе.

Sierra использует разные модели для разных задач: одни — для рассуждений, другие — для синтеза речи, третьи — для распознавания. Это не вопрос лояльности к поставщику, а вопрос результата. Если модель A лучше понимает акценты, а модель B точнее в тишине, зачем выбирать? Используйте обе.

Как платить за AI-программу: за результат, а не за использование

Sierra предлагает необычную модель оплаты: вы платите не за количество разговоров или за каждое обращение, а за результат. Если программа помогла продать машину — вы платите процент от продажи. Если клиент просто проверил баланс — платите фиксированную сумму за использование.

Правило Зака: оплата за результат подходит для ценной работы (закрытие сделки, продажа), а оплата за использование — для простых задач (проверка баланса, поиск информации). Он считает, что оплата за результат станет стандартом для любых AI-продуктов, которые делают действительно полезную работу.

Для бизнеса это означает: если вы не готовы платить за результат, значит, результат не так уж ценен. Это честный тест на полезность программы.

Что может пойти не так: риски и ограничения

Простота Sierra — не волшебная таблетка. У этого подхода есть ограничения.

Первое: одна программа на бренд требует, чтобы она действительно знала всё. Если данные о клиентах разбросаны по разным системам, собрать их в одной программе — сложная инженерная задача.

Второе: параллельный запуск нескольких моделей дороже, чем использование одной. Вы платите за несколько вызовов вместо одного. Вопрос в том, окупается ли это качеством.

Третье: оплата за результат хороша, когда результат легко измерить. Продажа — да. А что насчёт улучшения лояльности или предотвращения ухода клиента? Это измерить сложнее.

Четвёртое: подход Sierra основан на опыте работы с крупнейшими мировыми брендами (Fortune 20). Для небольшой компании с одним продуктом и простыми запросами клиентов такой подход может быть избыточным.

Практическая проверка: что спросить у своей команды

Прежде чем строить или покупать AI-программу для общения с клиентами, задайте себе эти вопросы:

Вопрос Что проверяет
Сколько программ сейчас участвует в одном разговоре с клиентом? Сложность системы и риск потери контекста
Знает ли каждая программа, что сказала предыдущая? Целостность опыта клиента
Вы выбрали одну модель или тестируете несколько для разных задач? Качество распознавания и ответов
Как вы платите: за использование или за результат? Совпадение стимулов поставщика и ваших
Кто отвечает за то, что программа сделала не так? Контроль и ответственность

Что можно сделать на этой неделе

  1. Проверьте, сколько программ участвует в одном обращении клиента. Если больше одной — узнайте, передаётся ли полный контекст между ними.
  2. Попросите команду назвать одну задачу, где текущая модель работает плохо. Это повод протестировать другую модель параллельно, не отказываясь от текущей.
  3. Обсудите модель оплаты с поставщиком. Если вы платите за использование, спросите, готов ли он перейти на оплату за результат для ключевых задач.
  4. Назначьте ответственного за то, что делает программа. Если программа ошибётся, кто отвечает перед клиентом и перед законом?
  5. Не стройте систему под структуру компании. Если у вас три отдела — не делайте три программы. Сделайте одну, которая знает всё.

Источники

Что почитать дальше