S.01Кейсы
Кейсы и результаты внедрения ИИ
Подробные разборы проектов и типовые результаты по направлениям. Цифры отражают характерный эффект внедрения ИИ — точные показатели зависят от процесса и данных.
S.02Листы
Подробные кейсы
Лист K-001 · Клиентский сервис / чат-боты
Переписали архитектуру ИИ-агента за два дня: проще, умнее, отказоустойчивее
Клиентский чат-бот на жёстких пайплайнах LangGraph ломался на нестандартных запросах. Мы заменили граф на прямой tool-calling и по итогам аудита пересадили агента на меньшую, но более умную модель.
- Срок
- 2 дня
- Клиент
- ■■■■■■ (NDA)
Лист K-002 · Закупки / снабжение
Кейс: приходит запрос — агент закупок формирует готовое КП
Публичные ИИ-ассистенты находили закупщику максимум несколько поставщиков и не видели данных компании. Мы сделали агента: на каждый запрос он читает КП поставщиков с почты, сравнивает цены, смотрит сайты поставщиков и формирует готовое КП.
- Клиент
- ■■■■■■ (NDA)
Лист K-003 · Тендеры / госзакупки
Кейс: ИИ-агент для тендеров по 44-ФЗ и ГОЗ — от поиска до готовых документов
Агент знает компанию, собирает тендеры по её темам на 44-ФЗ и ГОЗ, фильтрует их, проверяет цену в 1С или у поставщиков и готовит руководителю отчёт «заходить или нет» с полностью готовыми документами.
- Клиент
- ■■■■■■ (NDA)
S.03Нормативы
Типовые результаты по направлениям
Типовой результат — характерный эффект внедрения по направлению, а не отчёт по конкретному проекту.
Внедрение ИИ в бизнес под ключ
Об услуге →| Номер | Результат | Описание |
|---|---|---|
| T-01 | −40% брака | Система компьютерного зрения для контроля качества на сборочной линии: распознавание дефектов в реальном времени снизило долю брака примерно на 40% и вдвое сократило издержки ручного контроля. |
| T-02 | −65% нагрузки на поддержку | LLM-ассистент с RAG по базе знаний берёт на себя типовые обращения: операторы разгружены примерно на 65%, типовой запрос обрабатывается за секунды, среднее время ответа падает в разы. |
| T-03 | −18% издержек | ML-оптимизация маршрутов в логистике: аудит выявил потенциал снижения транспортных издержек около 18% за счёт перестроения планирования на данных. |
Разработка и внедрение ИИ-агентов под ключ
Об услуге →| Номер | Результат | Описание |
|---|---|---|
| T-04 | −65% времени на обработку заявок | Агент-ассистент первой линии разбирает входящие обращения, отвечает по базе знаний и эскалирует сложное на оператора — закрывает до 65% обращений без человека. |
| T-05 | до 70% рутины автоматизировано | Мультиагентная система для бэк-офиса: один агент извлекает данные из документов, второй проверяет и заносит в учётную систему, освобождая сотрудников от ручного ввода. |
| T-06 | окупаемость пилота за 2–3 месяца | Запуск агента на одном процессе с понятной метрикой обычно окупается за квартал за счёт сэкономленных часов команды, после чего зону ответственности расширяют. |
ИИ-консалтинг и аудит ИИ-зрелости для бизнеса
Об услуге →| Номер | Результат | Описание |
|---|---|---|
| T-07 | 3-5 сценариев с ROI | Типовой результат аудита: из десятков идей остаются 3-5 сценариев с положительным ROI и понятным сроком окупаемости — остальное отсеивается до трат на разработку. |
| T-08 | −30% времени на рутину | После внедрения приоритетного сценария из дорожной карты (например, RAG-поиска по документам или обработки обращений) рутинные операции сокращаются примерно на 30%. |
| T-09 | Окупаемость за 6-9 мес. | Для приоритетных сценариев типичный расчётный срок окупаемости внедрения — 6-9 месяцев, что фиксируется в отчёте ещё до старта проекта. |
Автоматизация бизнес-процессов с ИИ под ключ
Об услуге →| Номер | Результат | Описание |
|---|---|---|
| T-10 | −65% времени на документы | Автоматизация разбора входящих счетов и актов: ИИ извлекает реквизиты и суммы, сверяет с заказами и заносит в 1С. Обработка партии документов сокращается с часов до минут. |
| T-11 | −80% ручной маршрутизации | Классификация и распределение входящих заявок по отделам без оператора первой линии. До 80% обращений уходят исполнителю автоматически, спорные случаи — человеку. |
| T-12 | Окупаемость за 4 месяца | Автоматизация формирования регулярной отчётности освобождает сотрудников от ручной выгрузки и сборки данных. Высвобожденный фонд оплаты труда покрывает внедрение за квартал. |
Чат-боты и голосовые ассистенты на ИИ под ключ
Об услуге →| Номер | Результат | Описание |
|---|---|---|
| T-13 | −60% нагрузки на поддержку | Типовой результат для интернет-магазина: ИИ-бот берёт на себя вопросы о статусе заказа, доставке и возвратах, операторы подключаются только к сложным кейсам. |
| T-14 | +30% обработанных заявок | Голосовой робот в колл-центре принимает звонки в пик и ночью, не теряет обращения и передаёт квалифицированные лиды менеджерам с расшифровкой. |
| T-15 | Ответ за 2–3 сек 24/7 | Сервисная компания закрывает первую линию поддержки ботом: клиенты получают ответ мгновенно в любое время, без очереди и ожидания оператора. |
RAG-система и корпоративная база знаний на ИИ
Об услуге →| Номер | Результат | Описание |
|---|---|---|
| T-16 | −70% времени на поиск | Типовой результат для отдела поддержки и операционных команд: ответ по регламентам за секунды вместо ручного поиска по порталу и папкам. Онбординг новых сотрудников ускоряется в 2–3 раза. |
| T-17 | 85–95% точных ответов | После этапа evaluation и тюнинга RAG-ассистент даёт корректный ответ со ссылкой на источник в 85–95% запросов по чистой базе знаний — остальные честно помечаются как 'нет данных', без выдумок. |
| T-18 | до 40% меньше тикетов 1-й линии | Когда ассистент закрывает повторяющиеся вопросы сотрудников и клиентов по документации, нагрузка на первую линию поддержки и экспертов заметно падает, освобождая их под сложные кейсы. |
Компьютерное зрение под ключ: разработка систем видеоаналитики
Об услуге →| Номер | Результат | Описание |
|---|---|---|
| T-19 | −40% брака | Типовой результат на линии контроля качества: автоматическая детекция дефектов поверхности отлавливает сколы, царапины и отклонения геометрии, которые пропускал визуальный контроль, снижая долю брака у клиента. |
| T-20 | в 5 раз быстрее контроль | Система видеоаналитики проверяет каждую единицу продукции на конвейере за миллисекунды вместо ручной выборочной проверки, увеличивая пропускную способность участка ОТК. |
| T-21 | 99% распознавания | OCR-модуль распознаёт маркировку, номера и документы с точностью около 99% на целевом потоке, исключая ручной ввод и связанные с ним ошибки. |
Машинное обучение на заказ и предиктивная аналитика
Об услуге →| Номер | Результат | Описание |
|---|---|---|
| T-22 | −25% MAPE | Ритейл: переход с ручного планирования закупок на ML-прогноз спроса по SKU снижает ошибку прогноза на 20–30%, сокращает неликвид и out-of-stock. |
| T-23 | −18% оттока | Сервис по подписке: скоринг вероятности ухода клиентов позволяет заранее запускать удержание для группы риска и сокращать отток на 15–20%. |
| T-24 | +12% к среднему чеку | E-commerce: рекомендательная система с персональными подборками повышает конверсию в cross-sell и средний чек на 8–15%. |
S.04Следующий шаг
Обсудить задачу
Проведём бесплатный аудит и посчитаем, где ИИ окупится в вашем бизнесе быстрее всего.