Dnešní přehled kombinuje čerstvé průzkumy o důvěře a preferencích zákazníků (USA/UK) s praktickými metrikami z provozu kontaktních center. Zaměřuji se na konkrétní čísla (adopce, preference člověk vs. AI, kvalita výsledku, AHT/abandonment) a co z toho plyne pro telco a call centra.
Dnešní čísla
1) 64 % lidí nevěří, že firmy používají GenAI v customer care „dobře“ (a 53 % pochybuje o odpovědném používání).
V průzkumu Pega + YouGov (N=4 748 dospělých; UK 2 222, US 2 526; online fieldwork 4.–13. 11. 2025) uvedlo 64 % respondentů, že nejsou „moc“ nebo „vůbec“ confident v tom, jak firmy používají GenAI při interakci se zákazníkem. Zároveň 53 % nemá důvěru, že organizace používají GenAI odpovědně. To je pro voice/telefonní AI důležité: u hlasu se „špatná zkušenost“ (dead-end, nepředvídatelnost) projevuje silněji než v chatu, protože zákazník je často v časovém tlaku. Prakticky to tlačí na design s jasným vysvětlením možností, kontrolovanými kroky a přepnutím na člověka ve správný moment. Zdroj: Pega press release + metodika YouGov.
2) 77 % říká, že s člověkem „vždy/často“ dosáhnou lepšího výsledku; 66 % preferuje human-led podporu.
Ve stejném výzkumu Pega/YouGov 77 % uvádí, že „always/often“ dosahují lepších výsledků, když jednají pouze s člověkem. 66 % dokonce preferuje human-led support, a jen 2 % chtějí interagovat výhradně s GenAI chatboty. Pro telco/call centrum je to argument pro hybridní model: AI může absorbovat rutinu (ověření, status, jednoduché úkony), ale u citlivých a komplexních požadavků musí být přepnutí na agenta plynulé a rychlé. Z pohledu metrik je to přímo navázané na frustraci, opakované kontakty a následně NPS/CSAT. Zdroj: Pega + YouGov (poznámky k metodice v článku).
3) 79 % Američanů silně preferuje člověka před AI v customer service (SurveyMonkey; N=2 017 US adults).
SurveyMonkey uvádí, že v jejich CX-focused studii (12/2025; N=2 017 US dospělých; modelovaný error ±2,5 p.b.) 79 % Američanů „strongly prefer“ interakci s člověkem oproti AI agentovi. Zároveň jsou mladší generace otevřenější AI, ale i u nich jsou podíly nízké (Gen Z 14 %, Millennials 11 % preferují AI při stejné rychlosti a kvalitě). Pro voice/telefonní AI je to signál, že čistý „AI-only“ voicebot bude narážet na odpor – zejména pokud zákazník nemá pocit porozumění a kontroly. Takticky pomáhá: (a) jasná nabídka přepnutí na operátora, (b) transparentní označení AI a (c) měření, zda AI skutečně zvyšuje úspěšnost řešení, ne jen deflectuje. Zdroj: SurveyMonkey – Customer service statistics 2026 (včetně metodiky).
4) Praktické metriky z provozu: −71 s handle time, −11 s after-call work; nebo −20 % AHT a −21 % abandonment (příklady Genesys Cloud).
Genesys ve svém přehledu pro healthcare uvádí konkrétní výsledky u několika organizací: například Ascension „cut handle times by up to 71 seconds“ a snížil after-call work o 11 seconds. Další příklad (Maxicare) po nasazení uvádí −20 % průměrného AHT a −21 % abandonment rate spolu s +30 % service level. I když jde o vendor komunikaci (ne peer‑review), jsou to typy metrik, které je fér očekávat i v telco – a které by měly být součástí business case: AHT, ACW, abandonment, SLA a kvalita přepnutí AI→agent. Pokud podobná čísla nedokážete nezávisle změřit ve vlastních datech (kontrolní skupina / před‑po), je vysoké riziko, že AI přinese „marketingový“ efekt bez reálné efektivity. Zdroj: Genesys blog (včetně konkrétních metrik v odrážkách).
Co to znamená pro telco/call centrum
- Hybrid jako default: data (Pega + SurveyMonkey) ukazují výraznou preferenci člověka. Nastavte AI tak, aby rychle vyřešila rutinu, ale uměla bezpečně eskalovat (jasné „escape hatch“, nepředvídatelné intent → agent).
- Měřte „výsledek“, ne jen deflection: sledujte úspěšnost vyřešení (containment s kontrolou kvality), opakované kontakty do 7/14 dnů, AHT/ACW a abandonment. Příklady z praxe naznačují, že i jednotky desítek sekund na kontakt dávají velký finanční dopad při vysokých objemech.
- Důvěra = produktová vlastnost: 64 % nízké confidence v použití GenAI firmami je varování. Transparentnost (kdy je to AI), konzistence odpovědí, auditovatelné workflow a bezpečné zacházení s daty musí být součástí návrhu, jinak to srazí NPS/CSAT.
