Задачи компаний, применённые решения, результаты и первоисточники.
НИУ ВШЭ применяет систему iFORA для анализа больших массивов научных и патентных данных, поиска подходов и научных коллективов.
Автоматизированная аналитика на основе больших данных становится частью исследовательской инфраструктуры; количественный эффект не раскрыт.
В офисе продаж установлены платежные терминалы со встроенными ИИ, биометрией и локальными вычислениями.
Пассажиры оплачивают авиабилеты и дополнительные услуги через терминалы во всех 22 окнах обслуживания.
GigaCode Desktop объединяет специализированных агентов, которые совместно ищут информацию, анализируют документы, готовят отчеты и презентации и согласуют действия в процессе разработки.
В августе 2026 года потребление токенов для генеративной разработки достигло 9 трлн в месяц и более 22 млн на разработчика; заявлено 100% проникновение среди инженеров и 4 тыс. ежедневных пользователей платформы.
ГИС «Антикартель» анализирует данные торгов и отмечает признаки сговора. Специалисты ФАС проверяют собранные материалы и принимают решение о возбуждении дела.
С использованием материалов системы возбуждено 12 антимонопольных дел. Ещё 31 расследование находится в работе.
ИИ-эксперт проверяет отчеты до подачи в Государственную комиссию по запасам и показывает замечания по степени критичности с привязкой к разделам.
Специалисты получают предварительную проверку отчетов и доступ к источникам, на которых основаны ответы.
В магазине проведён пилот видеораспознавания весовых товаров при обслуживании покупателей.
Обслуживание ускорилось более чем на 30%, списания снизились на 0,71%.
После авторизации ИИ-агент может искать доступные по адресу товары в реальном времени и обращаться к истории заказов, любимому продукту и персональным скидкам пользователя.
С января по сентябрь 2026 года среднее ежедневное число заказов, связанных с использованием MCP-сервера, выросло более чем в пять раз.
ML-модели применяются для прогнозирования спроса и планирования запасов.
Повысилась точность планирования и сократились избыточные остатки; значения не раскрыты.
Машинное зрение оценивает овощи и фрукты при удалённой приёмке распределительного центра.
Оценки системы совпадают с оценкой инспекторов более чем в 90% случаев.
ИИ-помощник обрабатывает вопросы пользователей о применении лекарств по инструкции, совместимости и поиске аналогов.
По заявлению медицинского директора СберЗдоровья, на помощника приходится 23% всех онлайн-обращений, а вопросы о лекарствах входят в число самых частых.
Жители обращаются к Ujin Assistant по вопросам ремонта, сантехники и электрики. Ассистент оформляет заявку в УК и помогает с настройкой камер, домофонов и приложения.
Успешность обработки обращений для оформления заявок в УК — до 91%.
В единой архитектуре ИИ-агентов запущен ассистент для специалистов финансового блока.
Ассистент уже работает и отвечает на вопросы по бюджетам подразделений.
В единой архитектуре ИИ-агентов запущен помощник для сотрудников по вопросам целей, KPI и адаптации.
Помощник уже работает и отвечает сотрудникам по этим темам.
На сборочной ячейке ВА57-35 внедрили РСМП: камеры собирают видеоданные, специально обученная нейросеть распознаёт операции и взаимодействия, а система формирует рекомендации по устранению потерь. Затем решение тиражировали на участки ВА57-39 и ВА55.
На участках ВА57-39 и ВА55 рост производительности составил 25,5% и 10,5% соответственно.
Агент распознаёт назначение врача или текстовый запрос, подбирает исследования, проверяет их доступность в городе и формирует ссылку на корзину.
Во внутреннем тестировании агент сформировал корзину в 92% сценариев; её состав соответствовал эталонной рекомендации в 90%.
«Туту» внедрил ИИ-ассистента «Кэпа», доступного на сайте и в приложении, подключённого к системам сервиса и способного обрабатывать запросы, искать билеты и отели, формировать маршруты и заказы, а также взаимодействовать с внешними ИИ-агентами через MCP.
Ассистент помогает пользователю организовать поездку, забронировать и оплатить выбранный вариант, а после покупки — изменить бронирование или вернуть билет; при необходимости передаёт диалог специалисту.
ИИ-копилот внедрили сначала в одной команде, затем начали масштабировать на другие команды разработки.
Время выполнения задач сократилось на 22%.
Через MCP ИИ-агенты получают доступ к функциям «Туту», понимают намерение пользователя, подбирают билеты и отели и переводят пользователя в готовый сценарий оформления на стороне сервиса.
Через MCP ежедневно обрабатываются десятки тысяч запросов из России и других стран.
В пилоте ИИ проверяет медицинские услуги на соответствие клиническим рекомендациям Минздрава, после чего итоговое решение принимает врач.
Заявлены 2,8 тыс. операций в день, проверка за 3–5 секунд и ожидаемое высвобождение 7 FTE.
В компании работают локальная языковая модель, RAG-поиск по документации и единая среда тестирования, где агент помогает писать тесты, разбирать зависимости модулей и описывать интерфейсы микросервисов.
При росте обращений в первом полугодии 2026 года на 33–64% штат компании не увеличился.
Запущенный ИИ-помощник техподдержки «Артур» регистрирует и маршрутизирует заявки.
Заявлен денежный эффект более 6 млн руб. за семь месяцев.
ИИ автоматически создаёт карточки входящих документов в документообороте академии.
Создание карточки занимает 5–10 секунд вместо 5–10 минут.
Система «Голос клиента» выявляет повторяющиеся темы и причины недовольства в сообщениях, а ИИ-суфлер выводит подсказки в рабочее окно оператора.
Система анализирует 100 тыс. сообщений в месяц.
Нейропомощник абитуриента круглосуточно отвечает на вопросы о поступлении.
Обработано более 25 тыс. запросов.
ИИ анализирует и классифицирует письма клиентов, предлагает оператору шаблон ответа или дальнейшие действия и передает сложные случаи человеку.
С помощью ИИ формируется 55% ответов, а CSI вырос с 4,1 до 4,7.
Интеллектуальный роутер определяет намерение пользователя и подключает новостного или одного из тематических агентов; на портале также работают диалоговый поиск и встроенный в статьи ИИ-помощник.
Количественный эффект не раскрыт.
Команда Президентской академии использует мультиагентную среду в процессе разработки.
Заявлена экономия 20–30% времени команды.
Машинное зрение контролирует нахождение людей в опасных зонах и соблюдение требований охраны труда. Сигналы о нарушениях поступают в реальном времени.
Контроль опасных действий автоматизирован. Изменение частоты происшествий не раскрыто.
Единый клиентский контекст связывает контакт-центр, мобильное приложение и рабочее место консультанта, позволяя ИИ-оператору учитывать потребности, историю и портфель клиента.
ИИ-оператор закрывает 36% сессий без передачи человеку.
На общей платформе работают CRM-помощник приемной комиссии, распознавание документов при регистрации на программы дополнительного образования, учебные помощники по подбору литературы и планированию работ, тренажёр «Трудный клиент», оценивание открытых ответов и подготовка черновиков технических заданий по закупкам.
не раскрыто