Dnešní mix čísel ukazuje dvě věci najednou: (1) adopce AI v contact centrech je rychlá, ale „dospělost“ řízení a integrace zaostává; (2) u zákazníků dál vyhrává možnost mluvit s člověkem – zvlášť u citlivých nebo složitých témat.
Dnešní čísla
79 % Američanů preferuje člověka před AI v customer supportu (a jen 8 % preferuje AI).
SurveyMonkey ve své CX studii (N=2 017 US dospělých, 10.–11. 12. 2025) uvádí, že „four in five“ (79 %) lidí v USA silně preferuje interakci s člověkem oproti AI agentovi. Zároveň jen 8 % respondentů preferuje AI – typicky kvůli dostupnosti (41 %), rychlosti (37 %) a vnímané přesnosti (30 %). Prakticky důležitý doplněk pro voice/telefonní AI: 89 % lidí zároveň říká, že firma by měla vždy nabídnout možnost přepojení na člověka (SurveyMonkey v článku zmiňuje i externí reporty pro kontext).
Zdroj: SurveyMonkey – Customer Service Statistics 2026
-54 % času v IVR/routingu (5,15 → 2,37 min) po přechodu na AI/moderní routing; +8,1 p. b. connection rate (52,5 % → 60,6 %).
Natterbox publikuje benchmark postavený na analýze 58,2 milionu hovorů (data za rok 2025) a survey mezi 178 lídry contact center. Největší „tvrdá“ změna je zkrácení tzv. hunting time (čas v IVR/routingu před queue) o 54 % – z 5,15 min na 2,37 min. Současně klesá průměrné „ringing time“ v queue o 12 % (0,90 → 0,81 min) a roste connection rate o 8,1 p. b. (52,5 % → 60,6 %), což je prakticky viditelný dopad na abandon/abandonment riziko i zákaznický dojem z čekání.
Zdroj: Natterbox – Contact Center Benchmarks 2026
76 % lídrů formálně přijalo „human-in-the-loop“; pro rutinu už převažuje AI (např. 24/7 dostupnost: 64 % AI vs 36 % člověk).
Ve stejném Natterbox přehledu je zajímavá i část o rozdělení vlastnictví interakcí: u „high-stakes/emotional“ zůstává dominantně člověk (91 %), ale u 24/7 dostupnosti převažuje automatizace/AI (64 %). To je užitečné vodítko pro design voicebotu: cílit na rutinní intents (statusy, jednoduché požadavky) a mít jasná pravidla eskalace pro emočně náročné nebo vícekrokové případy. Zároveň to podporuje provozní tezi, že KPI typu AHT musí být interpretované opatrně, protože mix kontaktů se AI filtrací mění.
Zdroj: Natterbox – Contact Center Benchmarks 2026
Case study: 44 % požadavků vyřešeno automaticky, -87 % času do vyřešení, ~92 % CSAT (Zendesk/Vagaro – citováno v CMSWire).
CMSWire shrnuje několik „měřitelných“ příkladů z praxe. Jeden z konkrétních: Vagaro (platforma pro booking) reportuje, že při použití AI funkcí Zendesk dokázala automaticky vyřešit 44 % příchozích požadavků, snížit dobu vyřešení o 87 % a udržet CSAT okolo 92 %. Je to vendor-ekosystém a jde o case study (tedy ne univerzální benchmark), ale je to přesně typ metrik, které se v telco/call centru dají převést na business case (deflection/containment, TTR/AHT, CSAT/NPS).
Zdroj: CMSWire (s odkazy na Zendesk/Vagaro case)
Co to znamená pro telco/call centrum
- Nehrajte „full automation“. Data o preferenci člověka (79 %) a důraz na možnost přepnutí na agenta znamenají, že voicebot má být primárně zrychlovač routingu a řešič rutiny – ne jediná brána k řešení.
- Routing je nejrychlejší ROI páka. -54 % času v IVR/routingu je masivní prostor: intent+CRM identifikace, kratší menu, přímé směrování a dobrá eskalace často zlepší CX i efektivitu dřív než „chytré odpovědi“.
- Měřte správné KPI (a měňte je s mixem). Když AI odfiltruje jednoduché kontakty, AHT u lidí může růst. Soustřeďte se na bot containment/deflection, abandon rate, transfer rate, FCR a kvalitu handoffu (AI → člověk) – včetně auditu „proč se to přepnulo“.
Poznámka k metodice: USAN uvádí čísla (98 % adopce AI v enterprise contact centrech; jen 12 % „plně optimalizováno“) v tiskové zprávě k reportu, ale bez detailního popisu vzorku v samotném PR textu – proto je beru jako signál směru, ne jako tvrdý benchmark. Zdroj: PRWeb/USAN