Кейсов внедрения: 261. Как компании применяют искусственный интеллект, какие задачи решают и какие результаты публикуют.
ИИ-инструмент автоматически распределяет рекламный бюджет между автомобилями дилеров.
Инструмент предназначен для увеличения трафика и числа лидов; фактический измеренный результат не раскрыт.
Wildberries применяет AIOps-платформу для управления GPU-кластерами.
На одном кластере утилизация GPU выросла на 62%.
Обновлённый сервис с помощью алгоритмов ИИ показывает, как стоимость автомобиля с пробегом соотносится с ценами аналогичных предложений.
Измеренный эффект не раскрыт.
Внедрила ML-ретаргетинг Mindbox в Яндекс Директе; модель оценивает вероятность покупки и корректирует ставки по группам пользователей.
Средняя стоимость заказа снизилась на 7% относительно контрольной группы, конверсия в заказ выросла на 0,44 п. п.; статистическая значимость — 95%.
Модель рассчитывает вероятность заказа со скидкой и без нее и направляет промокод только клиентам, которым он нужен для возврата.
В четвертом квартале 2025 года подход вернул в 1,8 раза больше покупателей, чем в третьем квартале до запуска модели; стоимость возврата снизилась на 25%.
Яндекс начал тестировать беспилотные грузоперевозки по трассе М-4 «Дон»; на первом этапе автономные грузовики доставляют заказы Яндекс.Маркета из Москвы в Тулу.
Заказы Яндекс.Маркета доставляются в рамках пилотных дневных рейсов беспилотных грузовиков.
В витрине «Спешл» ИИ-агент анализирует модные показы, коллекции и материалы брендов, определяет тренды и генерирует образы одежды, обуви и аксессуаров с товарами из ассортимента.
Пользователь может выбрать образ, виртуально примерить вещи в карточке товара и перейти к покупке.
ИИ-агент взял на себя первую линию обзвона, а менеджер стал работать только с квалифицированными лидами.
Объём обзвона вырос с 50 до 150 контактов в день; через три месяца выручка выросла в 1,7 раза без найма сотрудников.
Покупатель загружает фотографию в карточку товара, а нейросеть накладывает на неё серьги, колье или другие украшения с учётом расположения объекта.
Виртуальная примерка доступна всем пользователям мобильного приложения.
Сервис генерирует текст объявления и распознаёт комплектацию автомобиля по фотографиям.
Текст объявления формируется за несколько секунд. Изменение конверсии продажи не раскрыто.
Помощник встроен в отчёты об эксплуатации: сокращает многостраничную историю и предлагает, на что обратить внимание при осмотре и разговоре с продавцом.
Покупатель получает краткий разбор истории автомобиля. Влияние на покупки и время выбора отдельно не раскрыто.
Сервис заменил часть сложных фильтров разговором: помощник уточняет потребности, ищет объявления и объясняет выбор на основе каталога, отзывов и цен.
Подбором пользуются около 200 тыс. уникальных посетителей в месяц. Средний ответ занимает 2–5 секунд.
В дилерской группе параллельно запустили кол-центр и ИИ-агента для привлечения клиентов на постановку автомобилей на комиссию; ИИ также проанализировал записи разговоров и выявил потери лидов менеджерами.
ИИ-агент совершил 1360 звонков, получил 125 согласий на консультацию, 34 визита и 9 автомобилей на складе; стоимость лида составила 1440 рублей против 2097 рублей у операторов.
В Бортжурнале помощник анализирует отзывы и выделяет часто упоминаемые достоинства и недостатки автомобиля по 17 аспектам.
Покупателю доступна сводка оценок владельцев. Изменение времени изучения отзывов не раскрыто.
AI-система, частично адаптированная для российского рынка, применяется для категорийного менеджмента и прогнозирования спроса.
Не раскрыто.
Машинное обучение оптимизирует маршруты торговых представителей и прогнозирует спрос по регионам и торговым точкам.
Заполненность полок в торговых точках выросла с 87% до 94%.
Юридическая команда использует ИИ на корпоративных документах и внутренних шаблонах для подготовки первичных проектов договоров, проверки договоров контрагентов, выделения спорных условий и подготовки протокола разногласий или комментариев.
Рутинный первичный анализ, ранее занимавший часы, теперь занимает минуты.
Платформа анализирует рынок, складские остатки и кассовые чеки и рассчитывает объём закупок для каждой торговой точки.
Источник совместно для X5 Group и «Балтики» сообщает рост точности прогнозов на 20% и снижение затрат на хранение и доставку; отдельный эффект X5 Group не выделен.
В 2025 году собственную систему Forecasting & Replenishment внедрили в РЦ «Киров» и ближайших магазинах «у дома» и «М.Косметик». Машинное обучение прогнозирует спрос по товарам; система планирует заказы поставщикам и отгрузки из РЦ.
По данным компании, товарные запасы в днях сократились на 10%.
Продавцы используют специальный ИИ-сервис для массового формирования проектов официальных претензий к Wildberries.
Автоматизирована подготовка юридических документов для ускорения получения компенсаций; требуется ручная проверка текста перед отправкой, количественный эффект не раскрыт.
ИИ-ассистент подключён к мессенджерам и WMS: круглосуточно принимает и квалифицирует заказы и формирует черновики документов.
Скорость отгрузки выросла вдвое; запуск занял 12 дней.
Модели Demand Planning прогнозируют ежедневный спрос на каждый артикул в каждом магазине на горизонте до 180 дней.
Потери товарооборота из-за ошибок прогнозирования снизились с 2% в 2024 году до 1,5% в 2025 году и 1% на момент публикации.
Модель прогнозирует вероятность расхождений в сборке заказа: низкорисковые сборки проходят без сплошной проверки, высокорисковые контролируются вручную.
Доля выявленных расхождений в отобранных случаях выросла до 3,4% против 1,8% при ручной проверке; эффект за 2025 год составил 80 млн рублей, производительность контрольных операций выросла почти вдвое.
Модель учитывает прогнозируемый объём работ, производительность сотрудников и другие факторы при расчёте потребности в персонале.
Количественный эффект не раскрыт.
Система проводит кейс, анализирует ответы по критериям, формирует отчёт и индивидуальные рекомендации по развитию без отдельного асессора на каждом этапе.
В пилоте участвовали 70 продакт-менеджеров; более 94% результатов совпали с мнением руководителей; отчёт формируется за 2 часа вместо примерно 2 недель; экономия более 25 млн рублей в год является предварительной оценкой компании.
Система агрегирует отзывы, анализирует тональность и риски, готовит отчёты и черновики ответов для менеджеров.
Доля ручной аналитики снизилась с 80–90% до не более 10%; доля отзывов с ответом выросла с 30% до 95%; возвраты по негативным причинам снизились на 9%.
Сеть внедрила единый квалификатор с централизованной CRM и голосовой обзвон базы из 18 тысяч контактов.
Через 60 дней время первого ответа сократилось с четырёх часов до 12 минут, конверсия в тест-драйв выросла на 28%, заявлены 94 дополнительные сделки за месяц.
В автосалоне внедрили квалификатор заявок, автоматическую запись на тест-драйв и реактивацию базы из 4500 контактов.
За 90 дней число тест-драйвов выросло с 50 до 110, а число сделок — с 25 до 43 в месяц; заявлена дополнительная маржа около 3,6 млн рублей за квартал.
На распределительном центре в Наро-Фоминске запущены беспилотные грузовики Evocargo для перевозки игрушек и продукции; алгоритмы ИИ обрабатывают данные камер, лидаров и датчиков, прогнозируют движение и планируют маршрут.
Заявлено сокращение логистических расходов до 30%; также указаны непрерывная транспортировка и ускорение доставки.
В 2025 году сеть расширила испытания автономных перевозок: добавила маршрут Тула — Коломна и рейс по М-12. На разрешённых участках грузовик едет самостоятельно под контролем водителя-испытателя.
За отчётный период автономные грузовики выполнили 1,2 тыс. рейсов и перевезли более 23 тыс. тонн грузов; пробег составил около 600 тыс. км.