Cloud.ru и НИУ ВШЭ подготовили отчет о современных технологических решениях для клиентоцентричности ИТ-компаний и государства. В основе работы — анализ данных и материалов, собранных авторами в 2025 году в рамках составления Индекса клиентоцентричности ИТ-организаций. Они также изучили больше 500 тыс. документов профессионального медиа и деловых площадок, базы данных Scopus и Web of Science и другие материалы. Проведена серия интервью с экспертами рынка, топ-менеджерами и собственниками компаний.

Авторы выделили 14 трендов, которые вошли в 4 тематических мегатренда: «Проактивное взаимодействие с клиентом и персонализация», «Совместное с клиентом создание стоимости», «Внутрикорпоративная интеграция» и «Внешняя консолидация цепочки создания стоимости». Аналитики также выделили тренды для государственного управления и представили свое видение клиентоцентричности в мире будущего. Среди прочего они предложили новый термин для применения ИИ-агентов населением и государством для взаимодействия друг с другом.

Ключевые выводы по мегатрендам:

• в секторе ИТ клиентоцентричность выражается в инновациях и индивидуальном подходе к разработке продуктов и услуг, который зачастую тесно связан с пользовательскими характеристиками продукта. Это касается как B2C-, так и B2B-разработок;
• как следует из интервью, наибольшее внимание ИТ-компании уделяют внутрикорпоративной интеграции (192 упоминания). Направление внешней консолидации цепочки создания стоимости (42) значительно отстает и возникает только в связи с омниканальностью;
• к группе «Проактивное взаимодействие с клиентом и персонализация» относятся такие тренды, как гиперперсонализация, мультимодальные системы и генеративный ИИ в маркетинге;
• как отмечают авторы, гиперперсонализация предполагает детальный учет запросов клиентов и ожиданий при создании контента и рекомендации ему продуктов и сервисов в режиме реального времени. Это становится возможным благодаря предиктивной аналитике на базе ИИ;
• мультимодальными называют цифровые системы, обрабатывающие с помощью ИИ различные типы данных: текст, изображение, аудио и видео. Утверждается, что они становятся одним из ключевых инструментов профилирования целевой аудитории;
• генеративный ИИ в маркетинге может предоставлять клиентам контент, персонализированный с учетом их предпочтений и прошлых взаимодействий. Это помогает автоматизировать настройку маркетинговых кампаний;
• в группу «Совместное с клиентом создание стоимости» входят такие тренды, как вовлечение клиентов в разработку продуктов, платформенное взаимодействие как экосистема, а также полностью функциональное самообслуживание;
• как отмечают авторы, операционный уровень формирования клиентоцентричности современной компании находится на пересечении инфраструктурно-технологических и поведенческих факторов. При взаимной интеграции корпоративных мобильных приложений, личных кабинетов, встроенных виртуальных собеседников и речевой аналитики взаимодействие с компанией проходит в гибком формате: пользователь сам определяет время коммуникации, ее интенсивность и содержание;
• в группу «Внутрикорпоративная интеграция» вошли два тренда: человекоцентричность и продуктивное взаимодействие, а также устранение межфункциональных барьеров;
• мегатренд «Внешняя консолидация цепочки создания стоимости» включает такие направления, как омниканальность, развитие гибридных и мультиоблачных платформ, интегрированное управление работой с поставщиками, а также платформизация безопасности данных;
• под омниканальностью понимается единое пространство взаимодействия между компанией и клиентом. Организации для этого могут задействовать масштабную ИТ-инфраструктуру: CRM-систем, платформы E-commerce, системы сбора и анализа данных и другие;
• использование гибридных мультиоблачных платформ становится оптимальным решением для компаний, пишут авторы. Они представляют собой сочетание частных и публичных облачных ресурсов;

Ключевые выводы по клиентоцентричности в мире будущего:

• аналитики ожидают, что в будущем массовое внедрение цифровых двойников изменит корпоративные практики клиентоцентричности и полностью трансформирует опыт взаимодействия с клиентом;
• по мнению авторов, автономные цифровые агенты на стороне покупателей ставят под вопрос традиционные модели клиентоцентричности. Традиционные принципы персонализации и пользовательского опыта в этих условиях уступают место алгоритмически управляемым протоколам взаимодействия;
• аналитики делят ИИ-агентов на стороне клиентов на три типа: персональные ассистенты на базе ИИ, специализированные «шопинг-боты» и умные устройства с функцией автозаказа;
• как считают авторы, глобальные тренды, формирующие стратегический контекст развития технологий, будут оказывать решающее влияние на архитектуру государственных сервисов и парадигму их предоставления. Цифровые решения на базе ИИ, интернета вещей (IoT), блокчейна, квантовых вычислений и других технологий будут играть ключевую роль в повышении качества и скорости оказания услуг населению и организациям;
• аналитики определили четыре аспекта клиентоцентричного государства будущего: «безлюдные» государственные услуги, всеобщая межведомственная интеграция, автономные цифровые агенты, госуправление на основе данных, а также ИИ и законодательство;
• отмечается, что автоматизация рутинных административных процессов посредством ИИ-алгоритмов формирует предпосылки для перехода к модели цифрового государства, при которой услуги предоставляются круглосуточно с минимальным вмешательством специалистов;
• авторы предлагают называть модель взаимодействия граждан с государством, основанную на применение автономных цифровых агентов обеими сторонами, GA2CA (Government-Agent-to-Citizen-Agent). По их мнению, в перспективе взаимодействие с государством станет в значительной части «невидимым»: многие услуги будут оказываться проактивно, без необходимости по каждому вопросу обращаться в ведомство;
• ИИ и машинное обучение в государственном управлении станут привычными инструментами для анализа социально-экономических тенденций, оценки эффективности государственной политики и выявления назревающих проблем, говорится в отчете;
• развитие ИИ окажет существенное влияние на законодательство, но точный его характер трудно предсказать в полной мере, пишут авторы. Среди тенденций — использование ИИ для оптимизации законотворческого процесса, рост актуальности вопроса правового статуса ИИ, а также формирование нормативных актов в алгоритмически интерпретируемом виде, доступном для восприятия ИИ-агентами;
• в числе ключевых рисков использования ИИ организациями называются потеря доверия клиентов, обвинения в предвзятости и системные искажения.

Расскажите знакомым: