Когда сервис знает, что вам нужно: как AI меняет цифровой бизнес
Цифровые сервисы постепенно учатся считывать контекст, предлагать то, что может понадобиться человеку, и даже выполнять часть рутинных действий. Данные помогают лучше понимать потребности клиента, AI сокращает путь от анализа к действию, а пользовательский опыт становится не менее важным, чем набор функций самого продукта.
Как меняется подход к цифровым сервисам, говорили на панельной сессии «Новая экономика цифровых сервисов» на форуме Digital Bridge 2026. Директор по AI и трансформации Beeline Kazakhstan / QazCode Агиис Конкабаева рассказала, почему больших массивов данных и доступа к AI уже недостаточно, как меняется персонализация и как опыт, накопленный на локальном рынке, становится основой для экспорта технологий.
Как сервисы учатся понимать, что нужно пользователю
Долгое время данные в цифровом бизнесе использовались прежде всего для анализа уже произошедшего. Компания могла увидеть, какими услугами чаще пользуется клиент, когда он совершает покупки или какие предложения выбирает. Следующий этап — использовать эту информацию не только для анализа, но и для того, чтобы вовремя предложить человеку нужную услугу.
Например, сервис знает, что человек обычно обедает в одно и то же время, а иногда заказывает еду из заведения. В нужный момент ему можно не просто показать рекламный баннер, а предложить доставку.
На практике это означает постепенный переход от сервисов, которые реагируют на запрос, к сервисам, которые умеют учитывать контекст. Для пользователя нужная услуга оказывается ближе, а путь к ней становится короче.
«Наличие данных – это уже не конкурентное преимущество»
Само по себе наличие огромного массива данных еще не дает компании конкурентного преимущества. Важнее то, насколько быстро бизнес способен превратить информацию в решение.
Именно здесь многое изменил генеративный AI. К привычным структурированным данным теперь можно добавить тексты, документы, историю обращений, разговор с клиентом и рассматривать весь этот контекст одновременно.
Меняется и персонализация. Если раньше бизнес во многом работал с сегментами клиентов, то теперь технологии позволяют гораздо точнее учитывать конкретную ситуацию конкретного человека. Один из примеров — суперапп Janymda. В нем AI-система помогает подобрать наиболее подходящее предложение для клиента. Модель анализирует историю взаимодействия с сервисами, действия пользователя и другие доступные сигналы, чтобы выбрать подходящий сценарий.
Ранее Digital Business рассказывал об AI-системе Beeline Kazakhstan: уже на этапе пилота компания сообщала о росте CTR на 20% и выручки на 30% в каналах, где использовалась модель.
«Наличие данных – это уже не конкурентное преимущество, потому что они есть у всех. И AI тоже уже доступен многим. Задача любой компании сегодня — сделать так, чтобы она быстрее воспользовалась AI-инструментами на основе тех данных, которые есть. Кто будет выигрывать в скорости, тот в целом будет выигрывать среди конкурентов», — отметила Агиис Конкабаева.
Как AI становится частью рабочего процесса
Еще одна особенность новой экономики цифровых сервисов — AI постепенно перестает быть только интерфейсом для получения ответа.
В корпоративной среде он может становиться частью самого рабочего процесса: помогать сотруднику найти нужную информацию, проанализировать данные, подготовить документ или выполнить часть последовательных действий.
Например, один из таких инструментов — Aventa от QazCode. Систему используют для разных корпоративных задач: работы с документами и данными, онбординга сотрудников, закупок и аналитики. В этих процессах AI может брать на себя отдельные рутинные операции.
Это уже другая логика использования искусственного интеллекта: сотруднику не нужно отдельно искать технологию под каждую задачу. Она становится частью привычного процесса и помогает пройти его быстрее.
При этом отправной точкой остается не сама технология, а проблема клиента.
«Мы всегда, с точки зрения продуктовой разработки и ИТ, болеем за клиента. И для меня главное, чтобы компания решала проблему клиента. А сейчас с помощью AI еще и могли предложить классный, качественный сервис клиентам и предвосхищать их ожидания», — сказала Агиис.
Поэтому AI для AI не становится самостоятельной ценностью. Значение имеет то, какую проблему он помогает решить и насколько заметно меняется конечный пользовательский опыт.
Как не превратить персонализацию в слежку за клиентом
Чем больше возможностей появляется для анализа пользовательского поведения, тем важнее становится вопрос — насколько уместными будут рекомендации.
Персонализация работает тогда, когда человек действительно понимает ее пользу. Если сервис предлагает нужную услугу в подходящий момент, это воспринимается как удобство. Если же рекомендация выглядит слишком неожиданной или навязчивой, возникает обратный эффект.
«Чтобы клиент после получения какого-то определенного сервиса восхищался: “Как это классно, как это удобно”, а не задавался вопросом: “Откуда вы это знаете и зачем мне это нужно?”», — добавила спикер.
Развитие персонализации связано не только с тем, сколько данных компания может обработать. Не менее важно понимать, где проходит граница между полезным предложением и избыточным вмешательством.
«Казахстан будет той страной, которая экспортирует технологии»
Меняется не только пользовательский опыт. Меняется и роль компаний, которые создают цифровые сервисы.
Телеком уже давно выходит за рамки традиционных услуг связи. Вокруг него формируется экосистема цифровых продуктов, работающая с данными, AI, облачными технологиями и другими инструментами. В Beeline Kazakhstan это направление развивает в том числе QazCode, который объединяет компетенции в области AI и Big Data и создает цифровые решения для бизнеса и государства.
Такой опыт можно использовать не только внутри одной компании или одного рынка. В качестве примера можно привести работу с большими языковыми моделями для локальных языков. Опыт создания KazLLM с партнерами из ISSA NU, Astana Hub и министерством искусственного интеллекта и цифрового развития используется для развития других решений и обмена экспертизой с зарубежными командами.
По мнению Конкабаевой, так решение локальной задачи превращается в технологическую компетенцию, которую уже можно экспортировать. QazCode уже работает с компаниями из Украины и Пакистана.
«Казахстан уже достаточно развитый рынок в финтехе, говтехе. Соответственно, телекомы тоже подтягиваются к этой планке. И, имея такую площадку, которую нам дает в том числе регулирование, я искренне верю, что Казахстан может и будет той страной, которая экспортирует технологии», — сказала Конкабаева.
Что AI меняет для пользователя и бизнеса
Меняется логика цифровых сервисов. Они становятся более персонализированными, быстрее реагируют на потребности пользователя и берут на себя все больше рутинных действий.
Для бизнеса это означает новый подход к созданию продуктов: данные помогают лучше понимать клиента, AI — быстрее принимать решения и автоматизировать процессы, а главным результатом остается качество сервиса и его польза для пользователя.
Поэтому конкуренция все меньше строится вокруг самого факта наличия данных или AI. Важнее то, насколько хорошо компания умеет превращать технологии в понятные и полезные сценарии для клиента.