Как компаниям, оказывающим услуги, работать с клиентами, которые сначала обращаются к ChatGPT?

Прежняя модель бизнеса, при которой клиент обращается к вам, потому что вы располагаете нужной информацией и можете принять меры для решения его проблемы, уходит в прошлое: теперь клиенты приходят с поверхностными сведениями, полученными от ИИ, и ожидают, что компании воплотят их в жизнь. Неудивительно, что ответы ИИ могут быть неверными: у него нет доступа к реальному контексту или достаточной актуальной информации о самой проблеме. Скажете клиенту, что он не прав, — рискуете его обидеть. Последуете выводу ИИ — рискуете чьими-то сбережениями.

Это происходит во всех отраслях: пациенты приходят в больницы с диагнозами, поставленными ИИ, а путешественники оспаривают рекомендации турагентов, ссылаясь на составленный ИИ индивидуальный маршрут по местам, которых даже не существует. Клиенты, предварительно проконсультировавшиеся с ИИ, становятся проблемой для многих отраслей. Как с этим справляется бухгалтерская отрасль?

Клиент, пришедший после консультации с ИИ

Представьте Кайлу. Она владеет небольшим бизнесом в Куинсе. Однажды она пересылает бухгалтеру скриншот переписки с ChatGPT: чат-бот советует ей изменить форму регистрации бизнеса, чтобы ежегодно экономить тысячи на налогах. В теории это работает, но не в случае ее бизнеса. Местные правила Нью-Йорка и зарплата, которую ей пришлось бы назначить себе, свели бы на нет большую часть экономии. Бухгалтеру нужно все это объяснить, не занимая оборонительную позицию, чтобы Кайла не совершила дорогостоящую ошибку. Однако в такой ситуации некоторые люди могут начать сомневаться в своем бухгалтере: чат-бот предлагает им ответ, который на первый взгляд кажется верным.

Такие случаи становятся все более распространенными. OpenAI сообщила, что в США число запросов к ChatGPT, связанных с налогами, выросло в четыре раза с Q1 2025 по Q1 2026. В собственной диаграмме компании была оговорка о том, что ChatGPT не предназначен для замены консультаций специалистов. Аналогичным образом, Adobe выяснила, что 26% работников в США планировали использовать ИИ для подачи налоговой декларации в 2026 году против 11% в 2024 году. Получается, что клиенты лишь поверхностно разбираются в вопросе, а проверять их ответы приходится специалистам.

Почему бухгалтерская отрасль особенно уязвима

Хотя доступ к налоговым правилам можно получить откуда угодно, их применение зависит от местонахождения клиента, формы регистрации бизнеса, налогового года, истории клиента и других факторов, не учтенных в обучающих данных модели. Кроме того, такие параметры, как пороговые значения, сроки и налоговые льготы, ежегодно меняются, поэтому модель может применить устаревшее правило. В ходе оценки 16 передовых моделей, проведенной TaxBench в 2026 году, выяснилось, что лучшая модель правильно отвечала на вопросы о налоговом законодательстве в 84% случаев с первой попытки, но лишь в 42% случаев при пяти попытках ответить на один и тот же вопрос.

Скрытые издержки таких ошибок ложатся на специалиста: ему приходится выявлять изъяны в рассуждениях ИИ, объяснять их клиенту и доказывать, почему ИИ ошибается. Поправляя клиента, поставщик услуг может показаться ему настроенным оборонительно или не разбирающимся в современных реалиях, что создает парадокс доверия: клиент видит четкий план, предложенный чат-ботом, и задается вопросом, не вводят ли его в заблуждение. Большинство компаний даже не берет плату за такую работу. Но ответственность все равно остается на компании. На фоне нехватки опытных бухгалтеров эта дополнительная нагрузка может стать последней каплей.

Практические рекомендации для компаний

Компании и без того с трудом справляются с огромной нагрузкой, поэтому им необходимо выработать стратегию для решения этой новой проблемы.

1. Четко обозначайте ожидания при начале работы с клиентом. Объясните, как компания относится к рекомендациям, сгенерированным ИИ, и кто несет ответственность за поданные документы. Так вы устраните неопределенность, из-за которой выполненная работа остается неоплаченной или специалиста винят за решение, которое изначально принял не он.
2. Используйте ответы клиентов, полученные с помощью ИИ, чтобы понять, что их действительно беспокоит. Попросите клиента рассказать, о чем он спрашивал и какой ответ получил: так вы сможете выяснить, какие вопросы его тревожат, но которые он боится задать.
3. Расскажите, как вы проверили свой вывод. Укажите публикацию или правило, на которые опирались при принятии решения, вместо того чтобы пренебрежительно отзываться о стратегии клиента, сгенерированной ИИ. Это также поможет ему понять ограничения чат-бота.
4. Соберите базу типичных заблуждений — своего рода раздел часто задаваемых вопросов. Одни и те же неверные ответы повторяются снова и снова, поэтому подготовьте стандартные ответы и делитесь ими заранее.
5. Наконец, внедрите ИИ в собственные процессы, чтобы освободить бухгалтерам время для таких разговоров. Компаниям, работающим полностью вручную, будет сложно внедрить любые из перечисленных решений: они просто слишком перегружены, чтобы еще и отвечать на дополнительные вопросы.

Как это повлияет на компании, оказывающие услуги

По мере развития технологий информации с каждым днем становится все больше. Компании, оказывающие услуги, больше не являются хранителями знаний: теоретически каждый может самостоятельно узнать, как получить нужную услугу. Поэтому их главное преимущество — экономия времени и спокойствие клиентов. Бухгалтерский учет служит уровнем доверия в финансовой инфраструктуре. Поскольку клиенты все чаще приходят с готовым планом, составленным чат-ботом, ценность специалиста теперь заключается не в объяснениях, а в проверке и принятии решений. То же относится к юридическим фирмам, консалтинговым компаниям и консультантам. Такое доверие могут создать только люди.

Показатель того, насколько успешно фирмы справляются с этой задачей, — освобождают ли они время бухгалтеров для работы над отношениями с клиентами. Несмотря на общий дефицит бухгалтеров в отрасли, ИИ помогает решить эту проблему, автоматизируя рутинную работу. Таким образом, клиенты, уже получившие рекомендации от ИИ, фактически подталкивают отрасль к внедрению ИИ, чтобы снизить нагрузку на специалистов, оставив принятие решений и решение проблем профессионалам. Теперь у клиента всегда будет и второе мнение. Задача фирмы — стать той, которой он доверяет.