-70% случаев избыточного инференса
Сложные процессы поддержки раньше требовали живых операторов
AI-агенты поддержки уровня white-glove с интеграцией в тикет-системы и клиентские базы
-70% случаев избыточного инференса; рост удовлетворённости за счёт точного следования политикам; снижение собственной нагрузки на поддержку; клиенты от Eventbrite до Rippling
Внутренние метрики модели и удовлетворённости клиентов
Сроки: Не указан
Цифры взяты из публикации компании (кейс) и не проверялись независимо. Оценивайте достоверность по описанию методики выше. Первоисточник
Как проектировать такие внедрения - от первого автономного цикла до команд ИИ-агентов - разбираем в бесплатном флагманском курсе.
Курс Graph Engineering95% точности выявления вопросов, поднятых на заседании совета
550 000 часов разработки сэкономлено по всей клиентской базе (~2300 часов на организацию)
Надёжность мультиагентных сценариев с 30% до 95%+ (среднее число агентов на платформу с 1,0 до 2,3)
