Genesys выходит за пределы контакт-центра, чтобы координировать агентный ИИ

От контакт-центра к результату

Материал Виктора Дея вышел 2 сентября 2026 года в 11:08 по восточному времени США и был обновлён 3 сентября в 08:11.

В Genesys считают, что обслуживание клиента определяется не только самим разговором, но и тем, что происходит после него. Например, оспаривание списания может потребовать участия нескольких систем, ИИ и сотрудников. Компания хочет, чтобы ее облачная платформа находилась в центре такого процесса: сохраняла контекст клиента и определяла дальнейшие шаги.

Это расширяет поле конкуренции для Genesys. Компания стремится стать местом, где запрос клиента превращается в конкретные действия, тогда как Salesforce, ServiceNow и NICE тоже внедряют ИИ в корпоративные процессы.

По словам Тони Бейтса, пять лет назад клиентский опыт в основном сводился к управлению взаимодействиями, а теперь речь идет об оркестрации результатов. Клиенты ждут, что компания поймет, кто они, чего хотят добиться и в каком контексте строятся их отношения с брендом, а затем подстроится под ситуацию в реальном времени.

Для этого, считает Бейтс, нужна другая архитектура. Она должна координировать людей, ИИ, системы и рабочие процессы вокруг клиента, сохраняя контекст и интеллект на всём пути клиента.

Во втором финансовом квартале, завершившемся 31 июля, годовой повторяющийся доход облачного бизнеса Genesys достиг почти 2,9 млрд долларов. За год показатель вырос более чем на 30%. Компания обслуживает свыше 8 000 организаций.

При этом вся архитектура оркестрации будет поставляться поэтапно: Navigator и Orchestrator пока запланированы для будущих выпусков. Главный аналитик Valoir Ребекка Уэттеманн отмечает, что клиенты могут выбирать агентов и уровень оркестрации у поставщика платформы, CRM, CCaaS или другого корпоративного решения. Поэтому Genesys предстоит доказать, почему этим слоем должен управлять именно поставщик CCaaS, тогда как Salesforce, ServiceNow и другие компании будут отстаивать противоположную позицию.

Четыре компонента платформы

Navigator задуман как интеллектуальная точка входа для клиентских взаимодействий. Он должен решать, куда направить клиента:

При этом Navigator будет сохранять относящийся к делу контекст.

Orchestrator работает на следующем этапе. Он хранит состояние пути клиента и учитывает контекст, политики и защитные ограничения, пока запрос проходит через разные системы и ресурсы.

Плоскость управления ИИ должна централизованно обеспечивать обнаружение, политики и наблюдаемость.

Контроль над агентами

Бейтс считает, что следующим крупным вызовом корпоративного ИИ станет координация всего, что окружает способные агентные модели. Genesys ежегодно обеспечивает более 33 млрд разговоров и работает внутри живого взаимодействия с клиентом, понимая его цель и изменения ситуации в моменте.

Этот контекст нужен, когда ИИ определяет дальнейшие действия. Компании используют множество платформ и ИИ-агентов, включая Salesforce и ServiceNow. Бизнес задаёт политики и разрешения, а Genesys хочет оркестрировать все эти системы вокруг клиента так, чтобы действия оставались проверяемыми, управляемыми и подконтрольными предприятию.

Genesys не владеет CRM, как Salesforce, и не контролирует широкий слой корпоративных рабочих процессов, как ServiceNow. Компания утверждает, что именно клиентский опыт может стать организующим слоем для работы на базе ИИ.

Salesforce и ServiceNow одновременно являются инвесторами и партнёрами Genesys. Компания не собирается изолировать их платформы. Ее Agentic Virtual Agent должен взаимодействовать со специализированными ИИ-агентами Salesforce и ServiceNow через Agent2Agent (A2A), а подключение через Model Context Protocol (MCP) позволит получать доступ к корпоративным системам и инструментам.

Так Genesys пытается стать слоем, который наблюдает за набором агентов, в том числе за агентами конкурентов.

Для предприятий это может означать новый вид зависимости: разрешения и логика оркестрации агентов других платформ будут всё сильнее концентрироваться в Genesys Cloud. Поставщик, контролирующий такой слой, способен непропорционально влиять на то, где создаётся экономическая ценность агентного ИИ.

Уэттеманн говорит, что владелец управляющего слоя получает наибольшее влияние на выбор агента для конкретной работы или процесса и на распределение «пирога токенов». По её оценке, Genesys обоснованно претендует на управляющий слой клиентского опыта, который отвечает за поведение ИИ-агентов, связанных с CX. Но аналогичные претензии есть у Salesforce и ServiceNow: у них больше данных и систем учёта.

Нейтральность как стратегия

Если ИИ-агенты Salesforce будут всё чаще самостоятельно вести взаимодействие с клиентом, Genesys рискует превратиться в инфраструктуру для чужого агентного опыта.

Бейтс отвечает, что нейтральность может стать преимуществом. Genesys не заставляет клиентов выбирать между уже используемыми платформами, а помогает координировать их вокруг результата, которого пытается достичь клиент.

Похожий подход к CX использует NICE. Её стратегия CXone Mpower строится на ИИ-агентах, которые выходят за пределы отдельных разговоров и автоматизируют работу в процессах переднего, среднего и внутреннего офисов. Позиционирование близко к ориентированной на результат стратегии Genesys, хотя архитектура у компаний различается.

Модель для действий

Agentic Virtual Agent Genesys теперь использует большую модель действий APT-2 от Scaled Cognition. Genesys заявляет, что она рассчитана на рассуждение, фактологическую обоснованность и надёжное выполнение задач.

По внутренним бенчмаркам компании:

Бейтс проводит различие между ИИ, который выдаёт правильный ответ, и ИИ, который выполняет правильное действие. В клиентском опыте агенту может потребоваться:

Если система убедительно отвечает, но совершает неправильное действие, задача провалена. По словам Бейтса, APT-2 оптимизирована для привязки ответа к фактам, выбора инструментов, соблюдения политик и надёжного выполнения.

Одновременно передовые модели OpenAI, Anthropic и Google всё лучше используют инструменты, рассуждают и самостоятельно выполняют задачи. Если их быстрое развитие продолжится, специализированная модель действий может стать менее важной.

Бейтс возражает, что преимущество Genesys не связано с одной конкретной моделью. Его создаёт окружающая система — контекст клиента, инструменты, тестирование и управление, — которая определяет работу ИИ в реальном взаимодействии. По мере улучшения моделей Genesys намерена применять их там, где они подходят лучше всего.

От документации к конфигурации

Genesys заявляет, что команды смогут использовать существующую процессную документацию, стандартные операционные процедуры и расшифровки взаимодействий, чтобы описывать желаемый клиентский опыт. ИИ будет переводить эти спецификации в готовые к развёртыванию конфигурации.

Разработчики также смогут применять Claude Code, Codex, Cursor и Kiro, а затем переносить спецификации в Genesys Cloud для тестирования и управления.

Результаты Riachuelo

Бразильская сеть магазинов одежды Riachuelo, одна из крупнейших компаний страны, заменила традиционного чат-бота на Agentic Virtual Agent. Компания сообщила о следующих результатах:

Бейтс предупреждает, что отдельные внедрения не стоит автоматически распространять на весь рынок: любые показатели окупаемости ИИ нужно тщательно проверять.

По его словам, результаты Riachuelo выглядят убедительно, но это не прогнозы и не смоделированные показатели Genesys. Это данные, которые сама Riachuelo сообщила и подтвердила, сравнив Agentic Virtual Agent Genesys с традиционным чат-ботом, использовавшимся ранее.

Что уже доступно

У Genesys Cloud уже есть клиенты, использующие Agentic Virtual Agent. Компания также говорит, что доступны:

Нативные улучшения голосовых возможностей, совместимость A2A и помощь ИИ при создании решений запланированы на более поздний срок. Navigator и Orchestrator появятся ещё позже.

Поэтому четырёхкомпонентная архитектура, с помощью которой Genesys хочет переопределить свою категорию, пока не поставляется как полностью готовый продукт.

Бейтс не согласен с тем, что клиентам предлагают ждать. По его словам, они уже используют агентный ИИ в Genesys Cloud, развёртывают Agentic Virtual Agents, применяют данные о клиентах и пути клиента в реальном времени и подключают ИИ к корпоративным приложениям. Это уже даёт улучшения в самообслуживании, разрешении запросов, удовлетворённости клиентов и эффективности.

Перспективы оркестрации

У Genesys есть установленная инфраструктура и масштаб клиентской базы, благодаря которым стратегия оркестрации выглядит правдоподобной. Открытым остаётся вопрос, станет ли эта база преимуществом в эпоху агентного ИИ или превратится в большой пул клиентов, которых смогут переманить Salesforce, ServiceNow, NICE и новые компании, изначально построенные вокруг ИИ.

Уэттеманн отмечает, что клиенты пока находятся на относительно ранней стадии внедрения таких технологий. Им потребуется время, чтобы подготовиться к видению ИИ, которое описывает Genesys.

Компания пытается снизить этот риск, подчёркивая, что её защитное преимущество не связано с APT-2 как с отдельной моделью.