Пошаговый подход к AI-поддержке: база знаний, маршрутизация, контроль качества и метрики SLA.
Команда NextPrism
Автор
AI в поддержке эффективен, когда границы ответственности определены заранее: какие запросы обрабатываются автоматически, а какие сразу уходят на оператора.
Так снижается риск ошибок в критичных обращениях и растет предсказуемость SLA.
Ключевые сигналы — first response time, resolution time, доля автообработки, CSAT и процент повторных обращений.
Подпишитесь на рассылку, чтобы получать свежие материалы про ИИ, автоматизацию и архитектурные практики.
Prompt injection больше нельзя считать проблемой одной лишь фильтрации входящих данных. Статья OpenAI от 11 марта 2026 года показывает: защищать нужно не только модель, но и всю архитектуру агента — права, инструменты, маршруты передачи данных и подтверждение рискованных действий.
OpenAI объявила о покупке Astral — разработчика популярных open source-инструментов для Python. Для бизнеса это сигнал: ИИ в разработке движется от генерации кода к управлению всем циклом создания и сопровождения продуктов.
Rakuten встроил Codex в инженерные процессы и сократил среднее время восстановления после сбоев примерно на 50%. Кейс показывает, что AI дает бизнесу максимальный эффект не только в генерации кода, но и в автоматизации диагностики, CI/CD-проверок и сборки продуктов по неполным требованиям.
