Данные есть у всех. Как теперь конкурируют цифровые сервисы

О том, как AI меняет цифровые продукты и взаимодействие бизнеса с клиентами, на панельной сессии «Новая экономика цифровых сервисов» в рамках AI & Digital Bridge 2026 рассказала Агиис Конкабаева, директор по AI и трансформации Beeline Казахстан / QazCode.

Сервис должен понимать не только кто вы, но и что вам нужно сейчас

Компании давно используют данные, чтобы анализировать поведение клиентов и прогнозировать их потребности. Поэтому главное изменение последних лет не в самой возможности предсказывать следующий шаг. Изменилось другое: цифровые сервисы получили больше контекста, на который могут опираться при взаимодействии с человеком.

Раньше компании в основном работали со структурированными данными — какими услугами пользуется клиент, как меняется его потребление, как он взаимодействует с компанией. Теперь AI позволяет учитывать не только отдельные параметры, но и контекст взаимодействия с клиентом.

Это меняет и подход к персонализации. Вместо того чтобы просто определить, к какому сегменту относится человек, сервис может учитывать конкретную ситуацию и предложить следующий шаг, который будет для него действительно полезен.

Агиис Конкабаева, директор по AI и трансформации Beeline Казахстан / QazCode
Если вспомнить, что было пять лет назад и какой клиентский опыт сейчас, наш рынок точно разбалован классным сервисом. Мы сами как потребители уже не готовы ждать получения SMS в банковском приложении больше 40 секунд — это кажется долго. Все хотят за наносекунды получать этот сервис.

Наша задача сегодня не просто спросить или предложить клиенту: «Ты голоден? Давай что-нибудь с этим сделаем», а сказать: «Я знаю, что ты голоден, потому что в это время ты обычно ужинаешь или оплачиваешь счет в ресторане. И я знаю твои предпочтения. Давай-ка мы тебе предложим вот эту доставку».

Хороший AI-продукт начинается с простого вопроса: какую проблему он решает

Большой массив данных сам по себе еще не превращает компанию в AI-бизнес. Отправной точкой остается задача клиента.

Например, можно проанализировать историю обращений и понять, с какими проблемами люди сталкиваются чаще всего, почему вынуждены обращаться повторно и на каких этапах возникает неудобство. И уже вокруг этой проблемы создавать AI-решение.

Тот же принцип работает внутри компании. Один из примеров продукт компании QazCode — корпоративный ИИ Aventa. Он позволяет сотрудникам Beeline использовать AI в повседневных рабочих задачах — от онбординга и работы с документами до закупок и аналитики, автоматизируя рутинные процессы и сокращая время на их выполнение.

В таком сценарии AI становится не отдельным инструментом, который нужно запускать для каждой задачи, а дополнительным слоем над существующими данными и процессами.

Поэтому ценность AI-продукта определяется не сложностью модели, а тем, насколько быстрее, проще или качественнее он решает реальную задачу.

Следующий шаг — не подсказать, а сделать

Следующий шаг — сделать так, чтобы AI не только понимал запрос, но и помогал его решить.

GenAI умеет работать с обычным человеческим языком и разными типами информации, сопоставлять их и учитывать контекст. Поэтому AI постепенно становится частью самого сервиса: он может понять, что нужно пользователю, предложить решение и выполнить часть действий за него.

Для пользователя при этом технология может оставаться практически незаметной. Ему неважно, какая модель работает внутри продукта. Важно, что не приходится самостоятельно искать нужную функцию, переходить между системами или несколько раз объяснять одну и ту же проблему.

Агиис Конкабаева, директор по AI и трансформации Beeline Казахстан / QazCode
С точки зрения данных сегодня это уже не какое-то конкурентное преимущество, потому что данные есть у всех. И AI тоже уже доступен многим. Задача любой компании сегодня в том, чтобы быстрее воспользоваться AI-инструментами на основе тех данных, которые есть. Кто будет выигрывать в скорости, тот в целом будет выигрывать среди конкурентов.

Получается, AI меняет не только содержание цифрового сервиса, но и интерфейс взаимодействия с ним. Чем больше работы система может сделать сама, тем меньше действий остается на стороне пользователя.

Чем больше контекста, тем важнее доверие

Чем больше AI знает о ситуации пользователя, тем важнее не перейти границу между полезным сервисом и вмешательством.

Здесь важна не максимальная точность, а уместность. Пользователь должен понимать, что сервис помогает ему в конкретной ситуации, а не пытается предугадать каждый его шаг.

При этом персонализация не всегда требует персональных данных. Все зависит от конкретного сценария. Если же компания работает с персональными данными, важно четко понимать, какие данные используются, зачем они нужны, кто имеет к ним доступ и как они защищены.

Тот же принцип работает и для корпоративного AI. Например, в Aventa компания сама определяет, к каким внутренним данным может обращаться AI и для каких задач. Доступ к информации задается правилами, которые устанавливает сама организация.

Агиис Конкабаева, директор по AI и трансформации Beeline Казахстан / QazCode
Хочется, 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?».

Следующий этап: больше пользы, а не просто данных

По мере развития AI преимущество будет определяться не только объемом накопленных данных. Важнее способность компании превратить их в контекст, контекст — в решение, а решение — в полезное действие.

Поэтому новая экономика цифровых сервисов — это не соревнование в том, кто знает о пользователе больше. Это способность использовать ровно те данные и технологии, которые делают взаимодействие проще, быстрее и полезнее.

Агиис Конкабаева, директор по AI и трансформации Beeline Казахстан / QazCode
Если мы говорим про телеком-операторов, связь и интернет — это уже базовые вещи, must-have, которые есть по умолчанию и не являются каким-то преимуществом. Данные не являются каким-то преимуществом. Нужно быть там, где клиент, и оказывать ему этот сервис.