Кейсов внедрения: 202. Как компании применяют искусственный интеллект, какие задачи решают и какие результаты публикуют.
Ассистент на платформе «Савви» обрабатывает сообщения четырёх аккаунтов Авито, рассчитывает параметры по прайсу, выделяет заказы от 150 м² и автоматически создаёт карточки квалифицированных лидов в Bitrix24.
Заявлено, что без участия человека обработано 95% сообщений: ассистент обработал более 6500 сообщений и провёл 1263 целевых диалога при стоимости 15 ₽ за квалифицированный диалог.
В действующего помощника Kai встроили ветку с RAG-поиском по технической документации и FAQ; она формирует ответы клиентам и передаёт неизвестные вопросы оператору.
На подготовленном тестовом наборе точность ответов составила 89%. По оценке руководителя проекта КНАУФ, решение экономит до 50% времени сотрудников.
В рамках пилота ИИ Сбербанка применяется при эскизном проектировании деталей самолёта на платформе T-FLEX.
Скорость синтеза типовой конструкции нервюры с крепежом выросла в 11 раз.
В промышленную АСУП интегрировали GigaChat MAX, модель машинного обучения, RAG и ИИ-агентов.
Модель прогнозирует качество готовой продукции, LLM контролирует соблюдение технологических регламентов, а система помогает поддерживать технологический режим, сокращать время ежедневных операций и минимизировать нештатные ситуации; количественный эффект не раскрыт.
На череповецком производстве AI Химик прогнозирует параметры качества по производственным данным внутри системы управления предприятием.
Время получения прогнозных данных о качестве сократилось с 4–6 часов до 30 минут.
В промышленную эксплуатацию введена бортовая система технического зрения на базе ИИ, установленная на маневровом тепловозе.
Нейросеть контролирует путь, предупреждает машиниста об опасности и автоматически тормозит при риске транспортного происшествия.
ИИ-скрининг автоматически обработал отклики кандидатов на пять позиций.
Обработка 1400 откликов заняла 42 секунды вместо 93 часов ручной работы; цикл найма сократился с 28 до 12 дней.
Компания внедрила ИИ-инструменты в процесс подбора персонала.
Заявлено снижение стоимости найма со 185 000 до 87 000 рублей и рост доли закрытий в срок с 60% до 95%; расчётный ROI первого года составил 1240%.
На ключевых агрегатах линии экструзии установили датчики и систему предиктивного мониторинга, обученную на 18 месяцах исторических данных.
В первые шесть месяцев после запуска внеплановых остановок не было против пяти за аналогичный период ранее; прямая экономия на простоях составила около 4 млн рублей. Также снизились расходы на запчасти.
В производственный процесс внедрили ИИ-систему оптимизации раскроя металлопроката.
Система нашла решения, которые давали на 8% меньше отходов.
Бот в Telegram и WhatsApp собирает параметры заказа, рассчитывает диапазон стоимости, показывает свободные слоты замерщиков и создаёт сделку в AmoCRM.
За 60 дней поток заявок вырос на 50%, конверсия из первого сообщения в запись на замер — с 28% до 41%, а средний чек увеличился на 18 000 ₽.
Система на базе ИИ и математических моделей анализирует вибрацию, температуру и давление в реальном времени. Она выявляет отклонения и расставляет приоритеты проблем для специалистов.
Диагностика помогает обнаруживать признаки сбоев до поломки. Сокращение простоев и затрат на ремонт не раскрыто.
Через Voximplant настроен автоматический обзвон базы из 400 строительных компаний.
Полный обзвон базы сократился с двух месяцев до трёх рабочих дней; число активных клиентов выросло с 85 до 127.
Прогноз спроса строится по данным о выданных разрешениях на строительство в регионе и используется при планировании производства.
Складские остатки на конец сезона снизились на 30%.
В Bitrix24 настроены автоматические напоминания клиентам о следующей закупке.
Количественный эффект не раскрыт.
Цифровая модель контролирует температуру в печах пиролиза, помогая предупреждать образование кокса и прогорание труб.
Температурный контроль поддерживает ИИ. Число предотвращённых повреждений и экономия не раскрыты.
PDF и фотографии накладных, счетов, актов и УПД проходят через n8n и GigaChat Vision; система ищет контрагента по ИНН, создаёт черновик документа поступления через API 1С и уведомляет бухгалтера для проверки и утверждения.
По данным публикации, время обработки документа сократилось с 4 минут до 30 секунд, доля ошибок ввода — примерно с 2,5% до 0,3%, а задержка проводки — с 5–10 дней до 1 дня. Ручной правки требуют 12% документов; заявленная окупаемость — 5 месяцев.
В бухгалтерии внедрили бота для внутренних вопросов сотрудников.
Отдельный результат работы бота не раскрыт.
В мастерской подключили Chatforma-бота для автоматических ответов покупателям; параллельно мастер вручную применяла GigaChat для карточек и Photoroom для фотографий.
В составе общей связки рутина сократилась с 20 до 5–6 часов в неделю, ассортимент вырос с 12 до 28 позиций, а выручка за три месяца достигла 280 тыс. ₽.
ИИ-бот рассчитывает предварительную стоимость, создаёт визуализацию и автоматически записывает клиента на замер.
Конверсия в замер выросла с 35% до 55%, конверсия в заказ — с 18% до 28%; заявлено восемь дополнительных заказов в месяц.
В бухгалтерии внедрили распознавание первичной документации.
Время обработки входящих документов сократилось на 65%, ошибки в проводках — на 40%.
Бот проводит первичные консультации, передаёт мастеру подтверждённые замеры и автоматически формирует смету.
Количество заказов выросло с 6 до 10 в месяц, рабочий день мастера сократился с 12 до 8 часов, выручка выросла на 67%.
Бот круглосуточно рассчитывает стоимость, показывает портфолио и записывает клиента на замер.
Доля потерянных лидов снизилась с 40% до 8%, число заказов выросло на 12 в месяц, менеджер экономит три часа в день.
Нейронная цифровая копия процесса использует данные о фракционном составе гидроксида алюминия и параметрах декомпозиции, прогнозирует состав на 90 дней и поддерживает рекомендательное управление процессом.
Количественный производственный эффект не раскрыт.
Фабрика внедрила Яндекс Маршрутизацию и TMS на базе 1С для планирования доставки.
Затраты на последнюю милю снизились на 35%, время планирования маршрутов — на 75%; каждый логист высвободил 2,5 часа в день, число адресов за рейс удвоилось, а пробег на адрес сократился на 25%.
Нейросеть применяется для распознавания дефектов на микроплатах.
Заявлены ускорение выпуска продукции и сокращение доли брака без количественных показателей.
ИИ используется для выявления бракованной продукции.
Количественный эффект не раскрыт.
ИИ анализирует данные оборудования для планирования профилактики и ремонта и предупреждения вероятных поломок.
Заявлено снижение затрат на эксплуатацию оборудования без размера эффекта.
Платформа «Ясень» анализирует изображения и PDF-файлы, извлекает и структурирует текст, суммирует технические документы и содержит ассистентов по настройке программного обеспечения.
Источник сообщает, что сервис ускоряет повседневные офисные задачи; измеримые показатели не приведены.
ИИ-советчик оптимизирует режим работы печей взвешенной плавки Надеждинского завода при переменном качестве сырья.
Для советчика заявлена экономия 3 млн долларов ежегодно.