Кейсов внедрения: 134. Как компании применяют искусственный интеллект, какие задачи решают и какие результаты публикуют.
Предприятия получили доступ к ИИ-сервису самодиагностики, который анализирует описанную проблему и данные, рассчитывает индекс потерь, выявляет критичные зоны и формирует план действий.
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.
Внедрена система машинного зрения ML Sense для круглосуточного контроля конвейерной ленты, выявления повреждений, определения координат дефектов и отслеживания их изменений.
Данные системы используются для планирования ремонта и замены ленты с учётом её фактического состояния; это снижает риск аварийных разрывов и внеплановых простоев.
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.
3D-система контролирует состояние вагонов на пунктах сети.
При масштабировании на 33 пункта сети система, по формулировке источника, «окупилась вдвое».
ИИ-диспетчер испытывается в диспетчеризации железнодорожных составов.
На испытаниях простой транзитного вагона снижается на 20%.
Автономный автомобиль Яндекса самостоятельно прошёл маршрут Москва—Тула—Москва; водитель-испытатель находился в салоне, но не вмешивался в управление.
Автомобиль проехал 400 км полностью в автономном режиме без вмешательства человека.
ИИ используется для прогнозирования грузопотока.
Заявлена точность прогноза до 98%.
Перевозчик эксплуатирует более 100 автономных тягачей на трассах М-11, М-12 и ЦКАД.
Совокупный пробег превысил 19 млн км. Заявлено снижение операционных расходов на 15–20% на маршрутах длиннее 700 км.
Адаптивная система управляет светофорами на 23 перекрёстках.
Пропускная способность выросла на 25%; за год заявлена экономия топлива водителей на 1,3 млн рублей.
Оператор задаёт вопрос обычным языком. ИИ находит нужные фрагменты корпоративной базы знаний и формирует ответ вместо поиска по точным ключевым словам.
Время обработки обращений снизилось на 15%, постобработки — на 17%, число ошибок — на 15%. Адаптация новых специалистов сократилась до одного дня.
ИИ обрабатывает обращения пользователей в чат-поддержке.
Без оператора закрывается 70% обращений; корректность ответов указана как 80%.
Компании выполняют коммерческие перевозки грузов на беспилотных тягачах по трассе М-11.
Маршрут 684 км пройден за 9,5 часа без остановок; экономия топлива около литра на 100 км, тариф на 10% ниже рынка.
Компания внедрила ИИ-преподавателя с интерактивной базой знаний для создания и обновления учебных курсов.
Курс создаётся за несколько часов вместо нескольких недель; обновление материалов ускорилось в 12 раз; охват превышает 5000 сотрудников и 60 курсов; экономический эффект заявлен как 4,5 млн ₽ в год.
Система строит маршруты с учётом временных окон, пробок, грузоподъёмности и совместимости грузов.
Цикл маршрутизации сократился с двух часов до пяти минут.
ИИ-агент отвечает логистам на вопросы о выгрузке вагонов и выполнении плана через семантический слой и конструктор параметризованных запросов.
Сводка по 150 объектам собирается за минуты вместо часа.
Видеоаналитика распознаёт трамваи и предоставляет им приоритет на светофорах; данные светофоров передаются навигационным сервисам.
К концу 2024 года к интеллектуальной системе подключено 70% светофоров Москвы; заявлено ускорение трамваев до 20%, зелёная волна действует на 110 улицах.
Камеры отслеживают скопления пассажиров. При обнаружении очереди система уведомляет региональный центр управления, а перевозчик выводит дополнительный автобус или более вместительную машину.
Задействовано 649 камер, проанализировано 662 остановки. Заявленная точность подсчёта пассажиров и выявления скоплений — 95%.
ИИ-система управления парковкой показывает занятость машиномест в реальном времени.
В терминале C время поиска места сократилось на 35%; в терминале B система охватила более 800 машиномест.
Голосовой робот отвечает клиентам по базе из 5000 вопросов.
Около 50% обращений закрывается без человека.
Ассистент обучен на внутренних данных, ведёт онбординг, добавляет и ищет грузы и транспорт, выставляет счета и оформляет закрывающие документы.
68% ежедневных обращений являются типовыми; заявлены ожидаемые ответ за две-три секунды и снижение нагрузки на поддержку на 40%.
Алгоритмы формируют маршруты, а цифровая модель моделирует автомобильные, железнодорожные и авиационные перевозки.
Более двух третей маршрутов формируется алгоритмами; сроки доставки сократились на 23%.
Голосовой рекрутер выполняет звонки соискателям.
Робот делает до 8000 звонков соискателям.
Использование проекта видеоаналитики с искусственным интеллектом в системах видеонаблюдения.
Количественный эффект не раскрыт.
В действующей системе Cognitive Tram Pilot обновили распознавание препятствий: нейросети строят объёмные модели велосипедистов и самокатчиков. Добавлены приём сигнала светофора через инфраструктуру и движение по цифровой карте.
По данным поставщика, системой оснащено более 350 трамваев Петербурга. Она используется в ежедневной пассажирской работе; отдельный эффект обновлений не раскрыт.
ИИ управляет разгоном, торможением, дверями и соблюдением графика, а лидарная система машинного зрения распознаёт препятствия на пути.
За шесть месяцев экспериментальный состав прошёл более 4 тысяч км; вмешательство машиниста в автоматику не потребовалось.
Платформа RDetector используется для подсчёта пассажиропотока, контроля заполненности транспорта, мониторинга выпуска автопарка, расчёта пассажиро-километров и выручки, а также анализа пробега и расхода топлива. В обновлении 2026 года добавлены интеграции с GPS, ГЛОНАСС и региональными транспортными системами; обработка может выполняться на сервере или бортовом оборудовании.
Система позволяет видеть перегруженные участки и перераспределять транспорт, контролировать маршруты, выручку и топливные расходы, исключать ручное заполнение отчётности и снижать риск штрафов. По статистике Nord Clan, выручка подключённых автопарков может увеличиваться в среднем до 3000 рублей с автобуса за смену, а при отсутствии прежней системы контроля — до 300%; заявленная точность подсчёта превышает 98%.
Интегрированная с видеонаблюдением система фиксирует спецтранспорт, этапы обслуживания самолёта, загрузку багажа и перемещения экипажа и персонала.
Числовые результаты пилота не раскрыты.
Цифровая модель станции использует ИИ для обработки результатов диагностики дефектов пути и управления грузопотоком. Основные модули проходят завершающий этап внедрения на станции Челябинск-Главный.
Пилот находится на завершающем этапе внедрения. Измеримый эффект не раскрыт.
Ассистент выполняет автодополнение, ревью и объяснение кода, а также участвует в оценке квалификации разработчиков.
не раскрыто