Кейсов внедрения: 79. Как компании применяют искусственный интеллект, какие задачи решают и какие результаты публикуют.
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.
Запущен пилотный проект с использованием ИИ для проверки письменных работ учеников.
Время проверки тетрадей сокращается в шесть раз.
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.
Нейропомощник абитуриента круглосуточно отвечает на вопросы о поступлении.
Обработано более 25 тыс. запросов.
Команда Президентской академии использует мультиагентную среду в процессе разработки.
Заявлена экономия 20–30% времени команды.
ИИ используется для подготовки учебного контента к урокам.
За девять месяцев доля подготовленных с ИИ уроков выросла вдвое; подготовка контента занимает до четырёх минут.
Школа и разработчик системы заимствований запустили совместную автоматическую проверку сочинений по критериям ФИПИ: модель выставляет баллы и предлагает исправления.
Проверка занимает 1–2 минуты вместо 20 минут и обходится в пять раз дешевле экспертной. Сервис обработал более 9000 сочинений.
Специализированный ИИ-помощник создаёт учебные материалы под конкретный класс по федеральной программе.
Количественный эффект не раскрыт.
ИИ-сервис сопровождает выполнение школьных заданий.
Сервисом воспользовались 1,7 млн человек; решено более 66 млн задач.
Институт применяет машинное обучение для прогнозирования структуры вакцин-кандидатов и анализа данных пациентов в нейрогенетике.
Ансамблевые модели выявили более 100 геномных локусов, связанных с инсультом; многие из них названы найденными впервые.
Использование интерактивной образовательной платформы со встроенным ИИ-наставником в обучении студентов.
Количественный эффект не раскрыт.
SpeechSense классифицирует обращения и проверяет 9 из 18 пунктов чек-листа.
Система анализирует 100% звонков вместо 10%. Первоначальный разбор претензии проходит в 7 раз быстрее.
Система автоматически выделяет библиографические записи и сверяет их по признакам публикации и открытым интернет-источникам, распределяя результаты по категориям достоверности.
Список литературы поступает на нормоконтроль уже размеченным, а специалисты работают с сомнительными записями и расхождениями.
В общий цикл анализа документа встроена автоматическая проверка упоминаний физических лиц и организаций по государственным реестрам с выводом совпадений и статусов в отчёте.
Проверка выполняется тем же прогоном, что поиск заимствований и ИИ-детекция; спорные совпадения передаются эксперту.
Внедрён ИИ-агент на базе RAG, который ищет информацию в корпусе публикаций, суммирует материалы, генерирует тексты и составляет библиографические списки с проверяемыми ссылками на источники.
Подбор аналогий и первичный анализ, ранее занимавшие около 2,5 часа ручной работы, теперь занимают несколько минут; египтологи подтвердили пригодность агента для научной работы.
Нейросети анализируют видеопотоки из экзаменационных аудиторий и помечают подозрительные действия для ручной проверки наблюдателем.
Количественный результат не раскрыт.
Пользователь загружает фотографию родинки и отвечает на вопросы, после чего нейросеть анализирует сведения и при необходимости рекомендует обратиться к специалисту.
Количественный результат не раскрыт.
Университет применил систему «Антиплагиат.Вуз» для классификации выпускной работы по признаку ИИ-контента.
Студентка была восстановлена; суд указал, что вероятностный отчёт без надлежащей экспертной оценки не мог быть единственным основанием неблагоприятного решения.
Система автоматически напоминает родителям об окончании абонемента.
По данным кейса, доля продлений выросла на 14%.
Для студентов создан веб-тренажёр на английском языке: нейросеть имитирует недовольного гостя, генерирует сценарии, оценивает профессиональные действия и языковые навыки, а затем предлагает индивидуальные задания и рекомендации.
В экспериментальной группе из 18 студентов результаты моделирования разрешения конфликтов были на 70% лучше контрольной группы из 14 студентов; 68% участников повысили уровень английского по CEFR. Для первого курса средний профессиональный балл составил 8,5 против 7, а рост профессионализма — 21%.
Нейросеть, обученная на материалах одного преподавателя академии, объясняет учебный материал в режиме 24/7.
Количественный результат и масштаб использования не раскрыты.
Бот предлагает время, оформляет запись на пробное занятие и передаёт готовую запись администратору.
По данным кейса, конверсия заявки в запись выросла с 60% до 89%.
Собственный ИИ-сервис генерирует для студентов и слушателей планы курсовых, выпускных квалификационных работ, диссертаций и статей.
Количественный результат не раскрыт.
Telegram-бот на базе ChatGPT отвечает по расписанию, ценам и правилам центра.
По данным кейса, нагрузка на переписку у каждого администратора сократилась с трёх до 0,7 часа в день.
Бот на связке ChatGPT API, Make и Google Calendar отвечает на типовые вопросы и записывает клиентов без участия администратора.
Количественный эффект не раскрыт.
Telegram-бот автоматически напоминает о занятиях, реагирует на пропуски и отправляет уведомления об окончании абонемента за пять и два дня.
Через 60 дней ежемесячный отток снизился с 12% до 7%, а продления абонементов выросли на 18%.
Запущен мобильный сервис с ИИ-собеседником, который разыгрывает рабочие и карьерные ситуации; пользователь формулирует ответ, получает автоматический разбор и может повторить ситуацию.
Пользователь получает безопасную практику, автоматический разбор ответа и возможность повторения ситуации.
Нейросеть проверяет аудиоинтервью кандидатов за несколько минут, оценивает их по шкале от 0 до 100 и направляет пограничные результаты на ручную перепроверку.
Сокращено время ожидания кандидата и снижена нагрузка на методистов; конверсия из заявки в договор с преподавателем увеличилась, количественные значения не раскрыты.
Telegram-бот отвечает на частые вопросы, уточняет возраст ребёнка и направление и фиксирует первичную запись для администратора.
В первый месяц через бота поступило 23 новых обращения, 11 из них стали клиентами.