Задачи компаний, применённые решения, результаты и первоисточники.
Агент генерирует ответы на положительные отзывы с поисковыми фразами из пула городских запросов; отрицательные отзывы передаются команде на разбор.
Генерация ответов встроена в текущую работу с отзывами; количественный эффект не раскрыт.
Агент формирует риск-паспорт неактивных клиентов, проверяет карты, диалоги и расшифровки звонков, исключает нежелательные контакты и останавливает коммуникацию при негативе.
В первые дни конверсия в запись составила около 5%.
Система ежедневно анализирует рынок и предлагает корректировки цен на квартиры с учетом текущего спроса.
По словам представителя компании, цены быстрее реагируют на изменение спроса; количественный эффект не раскрыт.
Алгоритмы собирают для моделирования данные о предложениях конкурентов, ценах, темпах продаж и скорости реализации разных типов квартир.
Трудозатраты на моделирование сократились вдвое; расчеты проверяют специалисты компании.
Система ML Sense с двумя камерами и нейросетью анализирует каждую тушку, выявляет порезы, гематомы, переломы, дерматиты и другие дефекты и автоматически удаляет бракованную продукцию с конвейера.
Заявленная точность детектирования дефектов достигает 99%.
Созданы региональные статьи по ОСАГО, внедрена микроразметка LocalBusiness и FAQ, получены ссылки с региональных СМИ.
AI-трафик вырос с 0 до 1 200 визитов в месяц; конверсия составила 7,2% против 3,8% из обычной органики; заявки на ОСАГО выросли на 340% за 3 месяца; ROI — 860%.
Нейросеть удаляет из рамок чертежей названия компаний, подписи разработчиков и торговые знаки перед передачей документации исполнителям.
Очистка одного чертежа вместо 15–30 минут занимает секунды.
Записи звонков дополняются автоматическими сводками, чтобы сотрудники могли восстановить договорённости без переслушивания разговора.
Сотрудники используют сводки для разбора переговоров. Экономия времени не раскрыта.
Внутренний сервис сравнивает присланную контрагентом версию договора с исходной и выделяет изменения, в том числе в сканированных документах.
Команда оценивает экономию юристов и офис-менеджеров до 40 часов в месяц на отдел.
Аркадий использует знания о платформе и её кодовой базе, помогает превратить идеи в техническое задание и добавить их в корпоративную базу знаний.
Запросы бизнеса оформляются с помощью ассистента; количественный эффект этого процесса не раскрыт.
Big Data и AI-алгоритмы персонализируют рекомендации достопримечательностей, кафе и мест отдыха с учётом обезличенных параметров пользователя.
Среднее время просмотра контента выросло с трёх до пяти минут; до 40% пользователей проходят авторизацию ради персональных рекомендаций.
Нейросеть создаёт описания отелей и апартаментов с учётом технической информации объекта, достопримечательностей рядом и отзывов гостей; сервис также распределяет фотографии по типам комнат.
Снижаются издержки на подготовку контента; возможное повышение конверсии в бронирование заявлено без количественной оценки.
ИИ-оператор обрабатывает вопросы об отслеживании грузов, сроках доставки и упаковке, использует подключённые данные и цифровые сервисы, а сложные случаи передаёт сотрудникам вместе с контекстом.
Автоматически обрабатывается 85% типовых запросов; заявлен рост удовлетворённости на 15% и сокращение команды поддержки с четырёх до двух сотрудников.
ИИ-ассистент отвечает на типовые вопросы о доставке, отслеживании грузов, сроках и условиях перевозки, а сложные обращения передаёт специалисту вместе с историей диалога.
Заявлено трёхкратное сокращение времени ответа, снижение нагрузки на поддержку на 60% и издержек на 20%.
Ассистент отвечает на типовые вопросы о температурных режимах и холодовой цепи, использует сведения о сроках, движении груза и документах, а нестандартные ситуации передаёт специалисту вместе с контекстом.
Поставщик заявляет рост скорости обработки в 5 раз, сокращение ошибок на 70% и операционных расходов на 35%.
Внедрена система «Оптуран» для автоматического и оптимального назначения водителей и транспортных средств на маршруты с учетом нормативных требований, корпоративных правил и оперативных замен.
Производительность труда при расчете наряда повышена; требуемое количество транспортных средств снижено на 9%, затраты на фонд оплаты труда — на 11%.
Платформа «Оптуран» внедрена у «Калининград-ГорТранса» и «Мострансавто» для планирования смен водителей и назначения транспорта на маршруты; в июне 2026 года систему запустили в трёх городах Московской области.
Подтверждены внедрение у двух перевозчиков и запуск в трёх городах Подмосковья; отдельные показатели эффекта для этих заказчиков не раскрыты.
ИИ-ассистент подключён к мессенджерам и WMS: круглосуточно принимает и квалифицирует заказы и формирует черновики документов.
Скорость отгрузки выросла вдвое; запуск занял 12 дней.
Компания внедрила ИИ-модуль, который строит оптимальные маршруты с учётом пробок.
Маршруты строятся за 30 секунд; холостой пробег автопарка снизился на 18%, а инвестиции окупились за 2,5 месяца.
Система забирает транспортные заявки из почты, форм и мессенджеров, извлекает адреса, сведения о грузе и сроки, рассчитывает маршрут и стоимость и создаёт заказ в TMS или 1С.
Типовые перевозки больше не зависят от ручного разбора; документы и статусы отправляются клиенту автоматически. Указаны три канала заявок, отсутствие диспетчера на типовых операциях и закрытие 80% рутины.
Внедрена система на базе моделей OpenAI: она транскрибирует входящие и исходящие звонки, оценивает их по единому чек-листу и формирует статистику, связанную с премированием администраторов.
По словам спикера, конверсия из целевого звонка в запись за квартал выросла примерно вдвое, а контроль стал занимать менее получаса в месяц.
Система АМБОТ расшифровывает и анализирует звонки диспетчерской, выделяет маршрут, груз, сумму и контрагента. Диспетчер проверяет черновик рейса; ИИ также классифицирует обращения из Avito и предлагает ответы.
В рабочем срезе подготовлено 2459 ИИ-разборов звонков. Фактическая экономия времени не раскрыта.
В рамках GEO-продвижения настроена генерация ответов в ChatGPT через API с актуальными ценами; также созданы экспертные статьи, выполнена разметка страниц и автоматизирован сбор отзывов через CRM.
По данным ФОНИИ, за шесть месяцев AI-трафик вырос с нуля до 3400 визитов в месяц, конверсия посетителей из AI-каналов в запись достигла 11,2%, ROI за первый год составил 580%, а стоимость привлечения клиента снизилась на 63%.
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.
Модуль суммаризирует сообщения групповых чатов и формирует ежедневные структурированные отчёты для сотрудников.
Сообщения из 6–7 чатов сведены в ежедневные отчёты вместо ручного чтения.
Модуль еженедельно отслеживает изменения законодательства и автоматически формирует дайджест.
Мониторинг законодательства и подготовка регулярной сводки выполняются автоматически.
Компания внедрила прогнозно-рекомендательное управление ассортиментом, компьютерное зрение для товарных атрибутов, генерацию описаний и единый хаб с ИИ-агентом для обработки отзывов.
Время ответа на один отзыв, по описанию источника, кардинально сократилось; система массово готовит ответы, анализирует тональность и группирует отзывы по проблемам.
Бот автоматически отвечает на типовые вопросы по базе знаний и выполняет первую линию технической поддержки с маршрутизацией обращений.
Типовые вопросы переданы боту, а обращения в техподдержку автоматически направляются по маршруту.
Модуль с OCR распознаёт и классифицирует входящие документы, извлекает реквизиты и отправляет материалы в архив.
Обработка 100–200 документов в день сократилась с 6–7 часов до 30 минут.
Telegram-бот собирает анкеты кандидатов, а рекрутинговый модуль обрабатывает отклики с hh.ru и Avito.
Подбор кандидата занимает несколько минут вместо нескольких часов разбора более 100 откликов.