Кейсов внедрения: 261. Как компании применяют искусственный интеллект, какие задачи решают и какие результаты публикуют.
Мультимодальная модель A-Vision по фотографии определяет характеристики вещи и формирует карточку объявления; ML-система предлагает цену по аналогичным предложениям.
В раннем тестировании опубликовано более 100 тыс. объявлений; примерно в половине случаев параметры не редактировались. Количество экранов при создании объявления сократилось примерно на 40%.
Решение на основе GPT-4 обрабатывает договоры с поставщиками и извлекает стороны, предмет, сроки, суммы, расчеты, ответственность, расторжение и подсудность.
Время первичного анализа одного договора сократилось с 25 до 2 минут; юридический департамент из четырех человек справился с объемом, ранее требовавшим семь сотрудников.
ИИ применён для автоматизации первичного отбора и обработки откликов кандидатов.
Время обработки откликов снижено с 1–2 дней до 30 секунд.
Машинное обучение определяет релевантность карточек поисковым запросам с учётом ключевых слов и поведенческих сигналов.
Количественный эффект не раскрыт.
Коллаборативная фильтрация формирует персонализированные блоки товарных рекомендаций.
Количественный эффект не раскрыт.
Сеть масштабировала BeautyScan. Сервис анализирует фото и анкету покупателя, составляет программу ухода и подбирает косметику из ассортимента конкретного магазина. Покупателю также доступна виртуальная примерка макияжа.
По годовому отчёту, сервис доступен по QR-коду в 2430 магазинах «М.Косметик»; в 34 магазинах установлены умные зеркала.
В 2025 году сеть внедрила систему видеоаналитики для распознавания полок и контроля наличия ассортимента; после пилота технология использовалась в 100 супермаркетах.
По данным статьи, пилот позволил сэкономить 40% рабочего времени на выкладке и доставке товаров до полки, а товарооборот отдельных категорий вырос на 6%.
Предоставляет продавцам встроенную в личный кабинет генеративную нейросеть YandexGPT для создания описаний товаров.
В 2024 году инструмент использовали более 84 тыс. продавцов, создав описания почти для 5 млн карточек; число использующих его партнёров выросло в 2,5 раза.
ChatGPT-агент с интеграцией 1С формирует коммерческое предложение по объекту, объёму и скидочной матрице.
По данным кейса, подготовка предложения сократилась с 3,5 часа до 15 минут, а менеджеры стали закрывать в 2,5 раза больше сделок.
ИИ-консультант отвечает на вопросы о наличии, применении и различиях товаров на сайте и в Telegram, включая нерабочее время.
Продавец высвободил три-четыре часа в день; конверсия в покупку выросла на 18%.
В 2025 году запущен пилот ИИ-ассистента «1С:Напарник», который используется на этапах разработки — от постановки требований до встраивания решения в корпоративный контур.
К ИИ-помощнику подключены 120 сотрудников; компания наблюдает реальный прирост производительности, особенно у специалистов младшего и среднего уровня.
В корпоративную ИТ-разработку внедрён специализированный ИИ-помощник Magnit Copilot для автоматизации рутинных задач.
ИИ-помощник используется ежедневно примерно 400 программистами; компания сообщает о повышении производительности разработки.
Система автоматически анализирует отзывы и выявляет проблемы на уровне отдельных магазинов.
Обрабатывается до 150 тыс. отзывов в день.
Компания встроила ИИ-ассистента для подбора товаров, рецептов и готовых сценариев покупок.
Покупателям доступен разговорный способ подбора покупок. Число пользователей и влияние на продажи отдельно не раскрыты.
Компания использует компьютерное зрение для автоматического контроля наличия товаров и соблюдения стандартов выкладки.
Контроль полок включён в операционные процессы. Охват магазинов и отдельный экономический эффект не раскрыты.
Вместо ручного аудита 1,5% звонков внедрена тотальная автоматическая проверка звонков с помощью LLM-речевой аналитики 3iTech; система проверяет этапы продаж, соблюдение скриптов, качество консультаций, CSI и недопустимые сценарии, а также кластеризует инсайты из опросников и передаёт транскрипты в смежные подразделения.
В статье заявлены следующие результаты: соблюдение скриптов и техник продаж выросло с 41% до 94%, оформление заказа по телефону — с 12% до 15%, доходы от телефонных продаж — на 19%, доля не справляющихся с консультацией снизилась с 30% до 12%, Resolved Issue Rate вырос с 58% до 77%, CSI — с 4,6 до 4,7, а доля решённых вопросов по оценке клиентов — с 90% до 92%. Также описано втрое меньшее число жалоб после изменения инструкции для подрядчиков.
Внедрена система речевой аналитики для анализа профильных звонков, автоматической проверки чек-листов, выявления проблемных сценариев и кластеризации клиентских инсайтов.
Продажи по телефону выросли на 19%; соблюдение скриптов и техник продаж — с 41% до 94%; доля оформления заказа по телефону — с 12% до 15%; доля решённых вопросов — с 90% до 92%; Resolved Issue Rate — с 58% до 77%; CSI — с 4,6 до 4,7; доля операторов, не справляющихся с консультацией, — с 30% до 12%. Точность автоматической оценки превысила 90%.
Polina AI автоматизирует первичный отбор и коммуникацию с кандидатами на массовые позиции.
По данным вендора, найм идёт в 3 раза быстрее, а по каждой позиции находится в 2–4 раза больше релевантных кандидатов; инструмент масштабирован.
ИИ-рекрутер ищет кандидатов, анализирует резюме, проводит первичные собеседования и формирует рекомендации по найму.
В январе 2026 года завершён пилот, показавший качество подбора до 85%; решение готовится к масштабированию на массовые вакансии X5.
В мобильном приложении тестируется ассистент, который помогает выбирать подарки, сравнивать товары и учитывать бюджет и интересы пользователя.
Количественный результат пилота не раскрыт.
Связка получает форму с сайта, создаёт заявку в CRM, уведомляет менеджера в Telegram и формирует персонализированное приветственное письмо.
Время ответа сократилось с двух часов до пяти минут; настройка заняла три часа.
Система анализирует массивы данных и прогнозирует расхождения в поставках до их возникновения.
Расхождения с поставщиками сократились на 80%; заявлена ежегодная экономия 60 млн рублей.
В гипермаркетах «Гипер Лента» тиражирована система видеораспознавания товаров на весах.
Система тиражирована в 62 гипермаркетах.
Компания внедрила ИИ для персонализации промокампаний совместно с «Т1 Облако».
Заявлено проведение более 100 персонализированных промокампаний в день.
На фабрике-кухне камеры над раковинами распознают сотрудников по цифровым шевронам и проверяют последовательность и длительность мытья рук. При нарушении система уведомляет оператора и формирует аналитику.
Контроль санитарной процедуры автоматизирован на пилотной площадке. Изменение числа нарушений и показателей безопасности еды не раскрыто.
MarketGuru управляет ставками рекламных кампаний продавца на Ozon.
По данным кейса, рекламный бюджет сократился на 18% без потери показов.
Поток на n8n и GPT-4o формирует и публикует персонализированные ответы на отзывы покупателей.
По данным кейса, время ответа сократилось с трёх дней до четырёх часов.
Лиды из трех площадок через API передаются в GigaChat для оценки приоритета; Voximplant обзванивает лиды категории B, уточняет интерес и бюджет и записывает на тест-драйв, после которого запускается автоматическая WhatsApp-цепочка.
Через шесть недель продажи выросли с 40 до 63 автомобилей в месяц, а конверсия из звонка во встречу — с 22% до 38%; фонд оплаты труда отдела не изменился.
Весы автоматически распознают положенный на платформу товар. Сеть добавила мониторинг состояния оборудования и работы распознавания в реальном времени.
По данным компании, умные весы установлены в 425 магазинах, процесс взвешивания сокращается в два раза.
Нейросеть анализирует отклики, отбирает кандидатов по заданным критериям и формирует краткие карточки для рекрутера.
По данным кейса, обработка ста резюме сократилась с пяти–семи часов до 30–40 минут.