Применение искусственного интеллекта в ИТ: помощь в разработке программного обеспечения, работе технической поддержки и эксплуатации систем. Кейсы российских организаций с задачами специалистов, решениями и результатами.
Кейсов внедрения: 73.
Производственная виртуальная команда проектирует архитектуру ИИ-агента по требованиям пользователя и формирует готовую конфигурацию; решение встроено в MWS AI Agents Platform.
Система стала основным инструментом платформы для создания ИИ-агентов по описанию на естественном языке.
Создана платформа, автоматизирующая путь от SQL-запроса до промышленного REST API для ИИ-агентов.
Время разработки решений сократилось с нескольких недель до нескольких дней; установка и публикация нового API занимают не более пяти дней; скорость ответа на небольших объёмах данных не превышает одной секунды; подключено более 10 агентов.
Сервис помогает писать и комментировать код и создавать техническую документацию в рабочей среде.
Источник сообщает об ускорении разработки и повышении её качества.
ИИ внедрён в службу поддержки компании, обрабатывающей 3100 заявок в год; после внедрения сократились время обработки заявок и простой сотрудников.
Время обработки и простой сократились в четыре раза; расчётная экономия составила 23,2 млн рублей в год.
Платформа «Ясень» анализирует изображения и PDF-файлы, извлекает и структурирует текст, суммирует технические документы и содержит ассистентов по настройке программного обеспечения.
Источник сообщает, что сервис ускоряет повседневные офисные задачи; измеримые показатели не приведены.
AutoML-платформа управляет более чем 600 моделями машинного обучения и автоматически переобучает часть из них.
40% моделей переобучаются автоматически.
Виртуальные ИИ-разработчики пишут, тестируют и развёртывают код, после чего человек проверяет результат.
Заявлено двукратное увеличение продуктивности инженеров.
КоДИТ отвечает на вопросы по программированию, пишет код и помогает улучшать пользовательский код.
Количественный эффект не раскрыт.
Компания развернула ключевые высоконагруженные сервисы видеоаналитики и компьютерного зрения в облачной платформе VK Cloud.
Количественный эффект не раскрыт.
Компания разработала и внедрила внутреннюю корпоративную платформу генеративного ИИ для защищённой работы с ML-моделями и корпоративными данными.
По словам исполнительного директора «Рексофта», более 63% сотрудников ежедневно используют корпоративные ИИ-инструменты.
Корпоративная база знаний на основе ИИ помогает сотрудникам находить информацию из разных источников.
Система позволяет быстро находить корпоративную информацию.
Во внутренних сервисах ВТБ помощники ищут сведения в базе знаний, суммаризируют информацию, показывают подсказки в интерфейсе и автоматически обрабатывают типовые обращения ИТ-поддержки.
Результат не раскрыт.
Node.js-приложение собирает код и структуру Python-проекта в контекст, передаёт их локальной LLM и через собственный инструмент автоматически создаёт и обновляет файлы проекта на Node.js.
Для нескольких небольших проектов получена основа для дальнейшей доработки; проект примерно на 12 700 токенов был перенесён за две рабочие недели против оценочных трёх недель вручную, либо четырёх с учётом знаний автора.
Создан отдельный AI-помощник, отвечающий новым сотрудникам на повторяющиеся вопросы без обращения к инженерам.
Сотрудники получают ответы сразу, не отвлекая экспертов; количественный эффект не раскрыт.
ИИ перенаправляет обращения в ИТ-поддержку.
Количественный эффект не раскрыт.
Компания внедрила корпоративный сервер с ИИ-ассистентами, которые консультируют специалистов, обрабатывают заявки и поддерживают клиентов.
Источник сообщает об ускорении рабочих процессов без количественной оценки.
ВТБ поэтапно внедряет платформу «Сфера» для управления разработкой и сопровождением ПО; ее модули обрабатывают корпоративные данные, генерируют контент и применяют ИИ для автоматического поиска чувствительных данных и обезличивания банковской тайны.
ВТБ построил полигон тестирования более чем из 100 систем с обезличенными данными; банк рассчитывает повысить производительность команд разработки и поддержки не менее чем на 30%.
ВТБ использует зонтичную систему мониторинга «Сфера» с технологиями искусственного интеллекта и анализа данных для круглосуточного контроля сервисов и ИТ-систем, выявления нарушений в транзакциях и прогнозирования неполадок.
Система работает в режиме 24/7 и на июнь 2025 года обрабатывает свыше 10 тыс. операций в секунду, предсказывая возможные неполадки и помогая предотвращать их.
В службе поддержки Just AI был создан RAG-сервис для Q&A-бота, который автоматизирует поиск по различным источникам знаний.
Сервис стал исходным рабочим MVP, из которого развили промышленную облачную платформу.
Цифровой аватар помогает специалистам искать проверенную медицинскую информацию, получать ответы со ссылками на документы и отрабатывать навыки.
Количественный эффект не раскрыт.
Программисты используют ИИ-помощника при написании кода.
По сообщению источника, написание кода ускорилось на треть.
Интегрированная в RT.DataGovernance модель анализирует сэмплы данных, проставляет теги персональных данных и показывает результаты в интерфейсе и на дашборде.
Верификация размеченных данных занимает две-три недели вместо примерно года ручной работы двух дата-стюардов.
В сервисном центре внедрён алгоритм на базе YandexGPT, который определяет тематику обращений и автоматически готовит ответы на запросы.
Автоматизировано 30% из 13 тыс. запросов; 75% этих ответов одобрены без доработки; нагрузка на специалистов снижена на 22%.
Классификатор текста направляет обращения в техническую поддержку.
Количественный эффект не раскрыт.
11 длительных ручных шагов в работе с данными автоматизированы через AI-агента; используется распознавание intent и агентская архитектура.
11 длительных ручных шагов заменены автоматизацией через AI-агента.
СППВР Webiomed подключена к автоматизированной системе мониторинга медицинских изделий с искусственным интеллектом Росздравнадзора.
Факт подключения подтверждён; отдельный операционный эффект не раскрыт.
Внедрена платформа, унифицирующая и автоматизирующая конвейеры данных при переводе ИИ-моделей от гипотезы к промышленной эксплуатации.
Эффект не раскрыт.
ИИ-бот Carrot quest обслуживает первую линию технической поддержки МТС Линк.
ИИ решает 30% запросов; бот взял на себя объём работы двух операторов первой линии.
Команда Just AI встроила LLM в создание проверок новых таблиц и расследование однотипных инцидентов Data Quality.
Заявлена экономия свыше 80% рабочего времени.
Платформа запустила ИИ-консультанта, который отвечает на вопросы пользователей и помогает писать код для развёртывания и тестирования инфраструктуры.
Ответ формируется за несколько секунд.