AI Support
Система поддержки: self-help, классификация обращений, проверка данных, AI-ответы и передача человеку.
- Роль
- Product Designer
- Компания
- Телега
- Период
- октябрь 2025 — настоящее время
AI Support pipeline
Intent
classify
Data
verify
Help
suggest
Fallback
human
Signal
product
Guided self-help
Confidence
low confidence routes to human operator
Суть
Кейс про поддержку как продуктовую систему: не просто ответить пользователю, а провести его по понятному маршруту и превратить поток обращений в управляемую структуру.
Контекст
С ростом продукта росли объём обращений и число неоднозначных сценариев. Команде был нужен AI-слой, который помогает пользователю и снижает нагрузку, но не забирает контроль у человека.
Проблема
Нужно было спроектировать UX для AI-поддержки так, чтобы система понимала тип запроса, собирала недостающие данные, помогала через self-help и вовремя передавала кейс оператору.
Пользователи
Конечные пользователи, операторы поддержки и продуктовая команда, которой важны качественные сигналы о проблемах.
Моя роль
Я проектировал маршруты, состояния, логику кнопок, уточняющие вопросы, передачу человеку и способы объяснять действия AI без лишнего техно-шума.
Ограничения
Нужно было учитывать неполные входные данные, неоднозначные классификации, тон коммуникации и сценарии, где AI не должен принимать финальное решение.
Процесс
• Разделил поток обращений на self-help, уточнение, эскалацию и продуктовый сигнал.
• Определил, где AI может отвечать сам, а где должен собирать данные перед передачей человеку.
• Спроектировал reusable-блоки: кнопочные сценарии, уточняющие вопросы, объяснение следующего шага.
• Согласовал тон и поведение системы с поддержкой и продуктом.
Ключевые решения
• Сделал guided self-help первым слоем, а не скрытым разделом помощи.
• Добавил проверку полноты данных до генерации финального ответа.
• Заложил human-in-the-loop как нормальный сценарий, а не аварийный fallback.
Результат
Поддержка стала проектироваться как управляемый сервис с понятными маршрутами, а входящие обращения стали полезнее для продукта.
Вывод
AI в поддержке работает лучше, когда пользователь понимает, что система уже поняла, что ей ещё нужно и когда подключится человек.