Примеры применения искусственного интеллекта в исследованиях и разработке новых продуктов. Кейсы российских компаний: анализ данных, моделирование, работа специалистов и результаты внедрения решений.
Кейсов внедрения: 131.
Покупатель загружает фотографию в карточку товара, а нейросеть накладывает на неё серьги, колье или другие украшения с учётом расположения объекта.
Виртуальная примерка доступна всем пользователям мобильного приложения.
Машинное обучение автоматически распознаёт оттенки частиц углерода при микроскопическом анализе и оценке термической зрелости горных пород.
Заявлены повышение точности прогноза нефтегазоносности и снижение субъективности визуальной оценки.
LLM извлекает смысл запроса, векторная база ищет похожие книги, а дополнительный этап проверяет релевантность.
Отклик ускорился с более чем 30 до 7–10 секунд; первую версию собрали за три недели, аудитория выросла вдвое, выручка — в 3,7 раза.
Комплекс анализирует данные множества скважин, перепроверяет архивные сведения и формирует для геолога список перспективных зон.
Количественный эффект не раскрыт.
Внедрён ИИ-агент на базе RAG, который ищет информацию в корпусе публикаций, суммирует материалы, генерирует тексты и составляет библиографические списки с проверяемыми ссылками на источники.
Подбор аналогий и первичный анализ, ранее занимавшие около 2,5 часа ручной работы, теперь занимают несколько минут; египтологи подтвердили пригодность агента для научной работы.
ИИ встроен во все этапы жизненного цикла разработки: анализ требований, проектирование, написание и ревью кода, тестирование, деплой и поддержку.
Заявлены ускорение работы, снижение количества ошибок и повышение качества кода; доказанные количественные показатели не раскрыты.
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.
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.
ГК Softline системно внедряет искусственный интеллект в разработку программного обеспечения и выстраивает сквозной стек ИИ-разработки.
Результат и количественный эффект не раскрыты.
Компания применяет цепочку обработки данных с детерминированной проверкой результата при разработке ИИ-продуктов.
По словам коммерческого директора «Девелоники», за полгода стоимость обработки одного технического задания в токенах снизилась примерно в десять раз. На проработанных постановках производительность программистов может достигать 1,6 тыс. строк кода в час.
Кодинг-агенты работают по пайплайнам с автономностью, обратной связью и обязательной серверной валидацией результатов.
По словам технического директора MD Audit, такой подход позволяет инженеру вести одновременно четыре-пять задач.
Компания интегрирует ИИ-поиск в сервис для работы с российской правовой базой.
Количественный эффект не раскрыт.
Компания интегрирует ИИ-поиск в сервис для работы с российской правовой базой.
Количественный эффект не раскрыт.
ИИ использовали для анализа региона Северо-Запада и потенциальных покупателей, а также при создании визуального и архитектурного облика жилого комплекса с учётом психотипа, климатических данных и особенностей локации.
Количественный результат не раскрыт.
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.
Компания занимается применением ИИ-помощников для перевода хранимого кода между PostgreSQL, Oracle и MS SQL Server.
Применение находится в работе; количественный эффект не раскрыт.
Компания использует ИИ для рефакторинга кода, миграции между языками программирования и перехода на новые технологические фреймворки.
Практическое применение подтверждено; количественный эффект не раскрыт.
В рамках пилота ИИ Сбербанка применяется при эскизном проектировании деталей самолёта на платформе T-FLEX.
Скорость синтеза типовой конструкции нервюры с крепежом выросла в 11 раз.
«Синимекс» совместно с ООО «Газпром ЦПС» завершила очередной этап развития экспертно-аналитической системы, автоматизирующей подготовку к проектно-изыскательским работам.
Завершён очередной этап развития системы.
Сотрудники используют внутренний ИИ-инструмент «Иннокод» для автоматизации рутинных операций в процессе разработки, включая генерацию кода, тестов и документации.
Заявлено увеличение скорости разработки на всех этапах на 30%.
ИИ интерпретирует сейсмоданные при поиске месторождений.
Время интерпретации сокращено с двух недель до пяти часов; вручную геологи выполняют 2% работы, а точность заявлена на уровне отраслевых экспертов.
Компания сочетает облачные модели для поисковых и исследовательских задач с закрытыми локальными моделями для обработки документов внутри компании.
Количественный эффект не раскрыт.
Виртуальные ИИ-разработчики пишут, тестируют и развёртывают код, после чего человек проверяет результат.
Заявлено двукратное увеличение продуктивности инженеров.
В научно-исследовательском центре внедряются обученные модели для автоматического выделения объектов на изображениях и количественного анализа структуры материалов и морфологии частиц.
Аналитические испытания выполняются до 7 раз быстрее; совпадение автоматического и ручного анализа по ключевым количественным параметрам превышает 85%.
Ведутся R&D-работы по категоризации клиентов на целевые аудитории и прогнозированию дальнейших действий клиента.
Решения предназначены для повышения эффективности удерживающих рекламных кампаний.
ИИ применяется на отдельных этапах проектирования, включая создание фотореалистичных рендеров.
Время создания фотореалистичного рендера сокращено с четырёх часов до десяти минут.
Setl Group использует генеративные модели ИИ при проектировании жилых районов.
Представитель компании сообщил, что генеративное проектирование может сократить время разработки эскизов на 40%.
Платформа анализирует генетические данные, моделирует перспективные комбинации для скрещивания и тестируется в селекционной программе по яровому рапсу.
По оценке разработчиков, цикл селекции может сократиться примерно с 6 до 2 лет.
В мобильном приложении умного кольца встроенный ИИ-помощник на базе GigaChat анализирует данные датчиков и формирует рекомендации.
Пользователь получает рекомендации по здоровью и образу жизни; данные показателей можно экспортировать для анализа специалистами.