Vodafone: Copilot для 68 000 сотрудников — ~3 часа экономии в неделю, TOBi закрывает 70% из ~45 млн обращений в месяц

• Vodafone to roll out Microsoft 365 Copilot to 68,000 employees to boost productivity, innovation, and quality — Microsoft Source EMEA, 2024-09-16
• Time savings and an enhanced employee experience at Vodafone through its use of Microsoft 365 Copilot — Microsoft Customer Stories, 2024-12-03
• Vodafone amplifies call center innovation, customer service, and employee inclusion with Azure AI — Microsoft Customer Stories, 2025-02-05
• Vodafone and Microsoft sign 10-year strategic partnership to bring generative AI, digital services and the cloud to more than 300 million businesses and consumers — Vodafone (press release), 2024-01-16

Контекст

Vodafone — один из крупнейших телеком-операторов мира: более 330 миллионов клиентов в 15 странах Европы и Африки и порядка 100 000 сотрудников. 16 января 2024 года компания подписала с Microsoft 10-летнее стратегическое партнёрство с планируемыми инвестициями $1,5 млрд в облачные и клиентские ИИ-сервисы, разрабатываемые вместе с Microsoft. Соглашение шире, чем «купили Copilot»: оно включает трансформацию клиентского опыта на генеративном ИИ, гипермасштабирование IoT-платформы Vodafone (выделенной в отдельный бизнес к апрелю 2024 года), новые цифровые и финансовые сервисы для малого и среднего бизнеса Европы и Африки и пересборку глобальной стратегии дата-центров, — всё это в рамках собственной политики ответственного ИИ Vodafone.

CTO Vodafone Скотт Петти формулирует ИИ-стратегию компании тремя направлениями: «Наше ИИ-путешествие сфокусировано на трёх областях: операционная эффективность внутри организации; перестройка бизнеса ради улучшенного клиентского опыта; и раскрытие возможностей роста через новые продукты и сервисы».

На практике внедрение идёт по двум фронтам. Внутренний — Microsoft 365 Copilot для сотрудников: сначала пилот, затем раскатка на 68 000 человек по всем географиям. Внешний — клиентский чат-бот TOBi, работающий в 13 странах на 15 языках, и ассистент операторов SuperAgent, оба на Azure OpenAI Service. Такая двухфронтовая конструкция делает кейс Vodafone одним из самых полных примеров корпоративного внедрения генеративного ИИ в телекоме: он покрывает и бэк-офис, и клиентский сервис, и — что редкость — сопровождён независимой оценкой эффекта.

Важный контекст: TOBi существовал у Vodafone задолго до генеративного ИИ как классический виртуальный ассистент. Кейс описывает не создание бота с нуля, а усиление зрелой системы новым поколением моделей — и это отличает его от историй, где эффект меряют от нулевой базы.

Проблема

Масштаб Vodafone делает даже маленькие неэффективности дорогими. Через контакт-центры и цифровые каналы проходит около 45 миллионов клиентских обращений в месяц. Операторам приходилось вручную искать ответы в 20-страничных PDF-инструкциях прямо во время звонка — каждый такой поиск удлиняет разговор, раздражает клиента и выматывает сотрудника. Типовые запросы — биллинг, проблемы с сетью, заказ телефонов — съедали время живых операторов, хотя большинство из них не требуют человека.

Внутри компании — 100 000 сотрудников, чьё время уходит на одинаковую рутину: черновики писем и повесток, протоколы встреч, суммаризация документов, поиск информации по внутренним системам. В юридическом департаменте узким местом были контракты: составление, ревью, перезаключение — документоёмкая работа, где каждый час экономии умножается на поток договоров.

Третья проблема — управленческая, и она объясняет структуру кейса: как доказать эффект измеримо, прежде чем масштабировать инвестиции на десятки тысяч лицензий? «Кажется, стало быстрее» — не аргумент для совета директоров при 10-летнем контракте на $1,5 млрд. Vodafone нужна была методология: ограниченный пилот, внешний оценщик, метрики до/после — и только потом раскатка. Именно этот подход, а не конкретные цифры, делает кейс образцом: компания выстроила процесс, в котором решение о масштабировании принимается на данных, а не на энтузиазме первых пользователей.

Решение

Внутренний фронт начался с дисциплинированного пилота: Microsoft 365 Copilot получили 300 пользователей в рамках программы раннего доступа, а результаты оценивались вместе с KPMG — внешним аудитором, не заинтересованным в продаже лицензий. Сценарии пилота — самые приземлённые: черновики писем, повесток и документов, суммаризация встреч, поиск информации. По итогам Vodafone приняла решение о раскатке на 68 000 сотрудников по всем географиям — в пределах пары месяцев после пилота.

Любопытна зафиксированная в кейсе эволюция использования. Федерико Фрументо, senior data governance manager: «Вначале это было в основном „напиши нам документ“, „напиши письмо“. Со временем это превратилось в использование его именно как Copilot — как эксперта, сидящего рядом с тобой». Отдельно кейс отмечает пользу для нейроотличных сотрудников: людям с дислексией черновики Copilot снимают стресс письма — редкий в корпоративных кейсах разрез инклюзии.

Раскатка на 68 000 человек сопровождается интеграцией ИИ в широкий контур функций — от клиентского сервиса и разработки продуктов до управления сетью, продаж и маркетинга. Роберт Лисон, отвечающий за цифровое рабочее место, описывает задачу приземлённо: Copilot должен помочь коллегам «получать максимум пользы от инструментов Microsoft 365, которыми они пользуются каждый день» — то есть встроиться в существующие Word, Outlook и Teams, а не стать ещё одним отдельным приложением. Петти добавляет: «Генеративный ИИ действительно делает нас продуктивнее и позволит получать значительно лучший опыт на работе».

Юридический департамент стал внутренним чемпионом: юристы используют Copilot для ревью и суммаризации контрактов. «Copilot помог нам просматривать эти документы значительно быстрее», — говорит Хейзел Батлер из команды Legal & Business Integrity. Замеры показали сокращение времени составления контракта примерно на час на документ, а последующий анализ — экономию в среднем 4 часа в неделю на человека в юрфункции.

Клиентский фронт построен на Azure OpenAI Service. Чат-бот TOBi, работающий в 13 странах на 15 языках, усилен генеративными моделями: «TOBi теперь может использовать Azure OpenAI для контекстных диалогов, естественно адаптируя ответы», — описывает Беверли Бартлетт, глава Digital Care. Бот закрывает типовые запросы — биллинг, сеть, заказы устройств, — а сложные передаёт людям.

Для живых операторов запущен SuperAgent — разговорный поисковый интерфейс, который за секунды поднимает нужную информацию из документации вместо ручного листания 20-страничных PDF во время звонка. Пилот прошёл в колл-центре Corso в Италии. В системе есть и контур контроля качества, оценивающий соответствие ответов политикам и регуляторным требованиям. Стек: Azure OpenAI Service, Azure AI Foundry, Azure AI Search, Microsoft Copilot. Ахмед Эльсаед, CIO UK и директор Digital Engineering по Европе: «С Azure AI Foundry можно бесшовно исследовать, собирать, тестировать и разворачивать ИИ-инструменты».

Стратегическую рамку двухфронтовой программы задаёт Игнасио Гарсия, CIO Италии и глобальный директор по данным, аналитике и ИИ: «Наша миссия всегда была в том, чтобы соединять людей и данные ради лучшего будущего. Мы всё ещё в пути с ИИ, но дорожная карта ясна».

Результат

Пилот Copilot, оценённый вместе с KPMG, дал главную цифру кейса: экономия порядка трёх часов в неделю на человека в среднем — на письмах, протоколах и поиске информации. 90% участников заявили, что получили пользу и хотят продолжать пользоваться инструментом; 60% отметили рост качества работы. В юридическом департаменте позже намерили в среднем 4 часа экономии в неделю на человека, а время составления контракта сократилось примерно на час на документ. На этих данных Vodafone приняла решение раскатать Copilot на 68 000 сотрудников — при том, что Петти подчёркивает: «Дело не в том, чтобы делать больше работы, — дело в том, чтобы делать работу качественнее и быть более сфокусированным на клиенте». В кейсе Microsoft зафиксировано и ожидание, что экономия будет расти по мере освоения инструмента: пилотные три часа — это эффект пользователей, ещё не вышедших на «крейсерский» режим работы с Copilot.

На клиентском фронте: TOBi обрабатывает почти 45 млн обращений в месяц и полностью решает 70% запросов в цифровых каналах; оставшиеся ~30% уходят живым операторам, которых поддерживает SuperAgent. С SuperAgent среднее время разговора сократилось минимум на минуту; Microsoft также сообщает о росте удовлетворённости клиентов после внедрения — без раскрытия конкретных значений NPS/CSAT.

Рамки. Три часа — самооценка участников пилота на 300 пользователях, пусть и собранная с участием KPMG: это опрос, а не хронометраж. 70% TOBi — метрика зрелой системы, которую генеративный ИИ усилил, а не создал с нуля: приписывать её целиком Azure OpenAI нельзя. Финансовый эффект в валюте не раскрыт ни по одному из фронтов; все источники кейса — материалы Microsoft, заинтересованного вендора.

Редакционный анализ. Самое ценное в кейсе — не цифры, а конструкция доказательства: ограниченный пилот → внешний оценщик (KPMG) → решение о масштабировании на данных. Это переводит разговор об ИИ-продуктивности из жанра «ощущений» в жанр аудируемых метрик, и именно этого слоя не хватает большинству корпоративных внедрений Copilot. Вторая ценность — паттерн SuperAgent: ИИ для оператора, а не вместо оператора. Минус минута на звонке при потоке ~45 млн обращений в месяц — это огромный операционный рычаг без рисков полной автоматизации для качества сервиса; при этом источники не сообщают о сокращениях персонала в связи с этими инструментами. Третье: разброс эффекта по функциям (3 часа в среднем против 4 у юристов) — практический аргумент приоритизировать раскатку по документоёмким департаментам, а не разливать лицензии равномерно. И четвёртое, деталь, которую легко пропустить: отзыв нейроотличных сотрудников о снижении стресса письма показывает, что у корпоративного ИИ есть измерение инклюзии, которое не попадает в стандартные метрики продуктивности, но напрямую влияет на удержание и вовлечённость людей — недаром Microsoft вынесла «employee inclusion» в заголовок кейса об Azure AI.

Уроки для индустрии

1. Независимая оценка пилота (KPMG) переводит «нам кажется, стало быстрее» в цифру, которую можно нести в совет директоров, — редкая практика, отличающая этот кейс от чистого самоотчёта.
2. Последовательность 300 → 68 000 — образцовая: сначала измеряемый пилот с контрольными метриками, потом масштаб; не наоборот.
3. Эффект неравномерен по функциям: юристы экономят 4 часа против ~3 в среднем — раскатку стоит приоритизировать по департаментам с документоёмкой работой.
4. Использование зреет со временем: от «напиши письмо» к «эксперт рядом» — закладывайте в оценку пилота не только первые недели, иначе недооцените потолок инструмента.
5. Два фронта усиливают друг друга: внутренняя продуктивность (Copilot) и клиентский сервис (TOBi/SuperAgent) — разные бюджеты, разные метрики, но одна платформа Azure.
6. SuperAgent показывает недооценённый паттерн: ИИ для оператора, а не вместо оператора — минус минута на звонке при ~45 млн обращений в месяц масштабируется лучше, чем полная автоматизация с риском для NPS.
7. Метрики самооценки (90% «стало полезно») и таймшиты — разные уровни доказательности; в своём бизнес-кейсе разделяйте их явно.

Частые вопросы