Кейсы

Кейсы внедрения ИИ: что считали до и что получили после

Все проекты ниже развёрнуты в закрытом контуре заказчика. Названия компаний не раскрываем по условиям договоров, но метрики приводим те, что считал сам клиент своими средствами: скорость обработки, конверсию, долю автоматических решений и часы, снятые с людей.

Ритейл

Федеральная розничная сеть: разбор брака и аналитика по точкам

Классификация инцидентов с браком, маршрутизация по ответственным и контроль SLA поверх данных торговых точек. Разбор инцидента ускорился в шесть раз.

Производство

Производственная компания: цифровой отдел продаж от запроса до отгрузки

Квалификация лидов, автогенерация КП по прайсам и спецификациям, подсказка следующего шага менеджеру, CRM и 1С. Конверсия в сделки выросла на 38%.

Образование

Образовательная организация: автоматизация внутренних обращений

Корпоративный AI-чат, RAG по регламентам и академическим политикам, разбор и маршрутизация писем, СЭД. Обработка типового обращения стала на 54% быстрее.

Образование

Образовательная организация: управленческая отчетность и дашборды

Слой аналитики поверх учебных и операционных данных: автосборка отчетов, дашборды, комментарии ИИ к динамике. Подготовка отчетности ускорилась в десять раз.

Услуги

Сфера услуг и развлечений: бронирование без участия оператора

Приём заявок из всех каналов, классификация, проверка слотов, расчёт стоимости и подтверждения. 92% обращений закрывается без участия оператора.

Маркетинг

Самообучающийся аудит сайтов по своду из 150 правил

Внутренний продукт: агенты собирают живые данные сайта, проверяют около 150 правил SEO и ИИ-видимости и выдают ТЗ на исправление с приоритетами.

Маркетинг

Генератор посадочных страниц из данных с проверкой на сборке

Единая схема страницы, шаблон с автоматической мета-разметкой и гейты, которые не пропускают в публикацию дубль, длинный заголовок или битую ссылку.

Маркетинг

Сводные дашборды по рекламным кабинетам и веб-аналитике

Регулярный сбор из рекламных систем и веб-аналитики, сверка расхода с заявками из CRM, срезы по регионам и автоматические заметки об отклонениях.

×6скорость разбора инцидентов с браком, ритейл

+38%конверсия квалифицированных лидов, производство

×10скорость управленческой отчётности, образование

92%заявок без участия оператора, бронирование

Как мы считаем эффект внедрения ИИ

Цифра без методики ничего не значит, поэтому в каждом кейсе фиксируем, откуда она взялась. Правила одинаковые для всех проектов.

Замер «до» снимается до начала работ и согласуется с заказчиком письменно — иначе сравнивать будет не с чем.
Метрика берётся из системы заказчика, а не из наших логов: CRM, ERP, хелпдеск, таск-трекер.
Период сравнения — не меньше месяца после выхода в продуктив, чтобы эффект новизны успел сойти.
Учитываются все обращения, включая те, что система передала человеку. Доля эскалаций публикуется вместе с результатом.
Если метрика не сдвинулась — это тоже результат. Такие сценарии мы останавливаем на пилоте и не доводим до внедрения.

Вопросы и ответы

Вопросы про кейсы и подтверждение результата

Почему кейсы обезличены?

Внедрение ИИ затрагивает внутренние процессы, регламенты и данные клиентов, поэтому в договорах почти всегда есть пункт о конфиденциальности. Мы раскрываем отрасль, процесс, стек и метрики, но не название компании. По запросу и с согласия заказчика можем организовать референс-звонок.

Можно посмотреть систему живьём до заключения договора?

Да. На диагностике мы показываем работающий стенд: те же сервисы, которые разворачиваются у заказчика, — координатор, AI-отделы, аудит и мониторинг. Это не слайды и не запись экрана, а живая система, в которой можно задать свой вопрос.

Есть ли проекты, которые не дошли до внедрения?

Да, и это нормальная часть подхода. Пилот существует именно для того, чтобы отсечь сценарии, где эффект не подтверждается. Чаще всего причина не в модели, а в процессе: он оказывается менее повторяемым, чем выглядел на бумаге, либо объём слишком мал, чтобы окупить постановку.

Первый шаг

Бесплатный аудит: посчитаем эффект внедрения ИИ на ваших цифрах

30–40 минут разбора: смотрим ваши процессы, отмечаем, что можно передать ИИ, считаем ROI-модель на ваших объёмах и сроках. Вы уходите с расчётом и картой внедрения — даже если работать дальше не будете.