Задачи компаний, применённые решения, результаты и первоисточники.
Chatforma-бот собирает анкету, GigaChat формирует предложение курса, YClients принимает запись, а система автоматически напоминает о визитах, следующих сеансах и сборе отзывов.
За квартал средний чек вырос с 4200 до 6180 рублей, возврат клиентов — с 28% до 46%, загрузка слотов — до 87%, а административная переписка сократилась с полутора часов до 20 минут в день.
Бота подключили к МИС Medesk, IP-телефонии Sipuni и Telegram; он ведёт шесть сценариев, отправляет двухшаговые напоминания, реактивирует пациентов и передаёт спорные случаи администратору.
За три месяца число записей выросло на 30%, no-show снизился на 40%; реактивация дала 87 визитов, а администраторы высвободили три-четыре часа в день.
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.
После операции бот отправляет пять сообщений в течение десяти дней с вопросами о состоянии животного и инструкциями по уходу.
Послеоперационный контроль переведён в автоматическую последовательность сообщений.
Интеграция hh.ru и Skillaz запускает голосовой скрининг через Voximplant; Telegram-бот отвечает кандидатам, а GigaChat готовит тексты вакансий и отказов.
Через два месяца срок закрытия вакансии сократился с 38 до 13 дней, конверсия откликов в финальное интервью выросла с 4% до 11%, заявлена экономия 80 тысяч рублей в месяц.
В акции «Мамин день» система после успешной оплаты автоматически превращала загруженную фотографию в видео и отправляла ролик по электронной почте без ручного вмешательства.
По сообщению фонда, короткая акция собрала около 100 000 рублей и получила много тёплых отзывов.
Suvvy отвечает по базе знаний, получает статусы заказов из 1С и передаёт жалобы и нестандартные случаи оператору с контекстом диалога.
По данным кейса, бот самостоятельно закрыл 82% обращений, а среднее время ответа сократилось с 11 минут до шести секунд.
Фонд использует локальную модель Ollama с Gemini-3 для разбора формы отчётности в Минюст, поиска пропущенных полей и проверки заполнения документа.
После найденных системой исправлений отчёт приняли при повторной подаче.
ИИ-ассистент собирает и первично обрабатывает публичную информацию, публикации, упоминания и цифровой след НКО для репутационного анализа.
Ручной сбор данных за большой период передан ИИ, который используется как аналитический фильтр перед экспертной оценкой.
Руководитель двух НКО самостоятельно разрабатывает ИИ-агентов для анализа аудитории, подготовки писем, сегментирования и планирования действий команды в фандрайзинге.
Агенты помогают представить структуру работы целиком и готовят варианты действий; окончательные решения остаются за руководителем.
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.
В клинике на три кресла бот на сайте и в WhatsApp принимает заявки, вносит их в CRM, отправляет напоминания и позволяет перенести визит. После лечения автоматически приглашает на профилактический осмотр.
По данным разработчика, число визитов выросло со 120 до 168 в месяц — на 40%.
AI-чат amoCRM отвечает на входящие обращения и передаёт менеджеру обработанный лид.
По данным кейса, первый ответ ускорился с четырёх часов до 40 секунд, а конверсия заявки в диалог выросла на 22%.
ИИ-менеджер отвечает на заявки с Авито, задаёт квалификационные вопросы, консультирует по услугам, рассчитывает цену и создаёт заполненную карточку в Bitrix24.
Все 300 заявок в месяц стали обрабатываться автоматически, высвободилось 210 рабочих часов в месяц, а конверсия в сделку выросла с 15% до 85%.
Telegram-бот генерирует описания объектов, анализирует конкурентов и предлагает шаблоны переговоров для риелторов.
У продукта 290 активных подписок и выручка 550 000 ₽ в месяц; обслуживание занимает 6–8 часов в неделю.
В МТС применён ИИ-ассистент MWS AI для автоматизации массового найма и первичного скрининга кандидатов.
В пилоте завершены 99% диалогов, точность ИИ-скрининга составила 96%, скорость прохождения первичного этапа выросла в 3 раза, а время рекрутера на скрининг сократилось на 60%; система доступна кандидатам 24/7.
Компания встроила в Telegram мультимодального ИИ-ассистента: он принимает текст, фотографии, голосовые сообщения и видео, распознаёт еду, рассчитывает КБЖУ и синхронизируется с Apple Health.
Бот позволяет фиксировать приёмы пищи разными форматами, отслеживает воду, клетчатку и динамику показателей.
Сеть встроила в Telegram поиск и ответы по внутренним регламентам на основе LLM и корпоративной базы знаний. Решение используют продавцы и администраторы магазинов.
Время поиска информации сократилось на 95%, средний ответ занимает до пяти секунд. Ассистента используют более 3000 сотрудников в 600 магазинах.
Система получает реестр операций, проверяет наличие первичных документов и формирует список пробелов в комплекте.
Подготовка к проверке сократилась с двух недель до трёх дней.
ИИ-слой поверх CRM и 1С принимает и квалифицирует B2B-заявки, использует данные об остатках и рассчитывает расход материалов.
За четыре месяца заявлен прирост выручки на 1,4 млн рублей; число потерянных B2B-заявок сократилось с 3–5 до одной в день.
Бот консультирует по каталогу автомобилей, предлагает сопутствующие товары, оформляет доставку и напоминает о замене расходников.
Онлайн-заказы выросли на 80 в месяц, средний чек — с 2 100 до 2 700 рублей, повторные покупки — на 40%; заявлена дополнительная выручка 216 000 рублей в месяц.
Датчики четырёх тепличных блоков передают параметры в платформу «Эра» и 1С, а настроенный на шестимесячной истории контур GigaChat прогнозирует урожай и поддерживает ABC-анализ культур.
По данным статьи, потери урожая снизились с 10% до 5,5%, а два убыточных блока перевели на более маржинальные культуры.
В бухгалтерии внедрили бота для внутренних вопросов сотрудников.
Отдельный результат работы бота не раскрыт.
Историю продаж подключили к 1С:Пищевое производство и настроили прогноз выпечки на семь дней с учётом погоды, дня недели и праздников.
Списание выпечки в конце дня снизилось с 33% до 5%.
Единый бот начисляет баллы, хранит сведения об автомобиле и покупках, отправляет напоминания и персональные акции.
За шесть месяцев база постоянных клиентов выросла с 200 до 1 200, доля повторных покупок — с 15% до 45%, LTV увеличился втрое.
Telegram-бот Chatforma собирает параметры заказа и передаёт художнику готовый бриф; система автоматически возвращается к неответившим клиентам через три и семь дней.
По данным кейса, число заказов выросло с трёх–четырёх до восьми–десяти в месяц, а доход достиг 190 тыс. рублей в месяц.
Камеры распознают номер въезжающего автомобиля и показывают администратору имя владельца и историю его посещений; YClients ведёт накопительную программу и запускает уведомление о бесплатной мойке.
Администратор узнаёт постоянного клиента при въезде, а уведомление о бесплатной мойке отправляется автоматически после десятого визита.
Бригада запустила автоматическую follow-up цепочку по базе 47 завершённых объектов.
По данным статьи, из старой базы пришли три новых клиента.
Бот на Suvvy задаёт шесть квалификационных вопросов и выдаёт укрупнённую смету по шаблону через GigaChat.
В составе автоматизации продаж конверсия из заявки в договор выросла на 18%, а цикл сделки сократился с 15 до 12 дней.
Chatforma-бот задаёт клиенту вопросы о формате, материалах, сроках и бюджете до созвона и передаёт монтажёру заполненный бриф.
После внедрения число итераций правок сократилось с 3–4 до 1–2.