Новости

Сейчас платформа AI Plus предлагает три базовых сервиса, их количество планируется расширять каждый месяц. Первый сервис – инструмент для создания контента. Он генерирует сторис и посты для социальных сетей, цель которых привлекать внимание к предложениям о продаже квартир. Раньше агентам приходилось самим писать такие тексты, подбирать изображения или заказывать всё у сторонних поставщиков. Теперь контент можно создать в несколько кликов и сразу опубликовать.

Второй сервис – ИИ-ассистент по коммуникациям. Это чат-бот, который первым отвечает на сообщения клиентов, собирает информацию о запросах, уточняет детали, назначает встречи с агентом. Так риелтор получает подготовленную заявку, при этом он в любой момент может включиться в диалог вместо ИИ-ассистента. Это снижает нагрузку на специалистов и помогает быстрее договариваться о встречах.

Третий сервис анализирует переписку агентов с клиентами и дает рекомендации по улучшению продаж. ИИ оценивает, какие фразы работают эффективнее, в каких местах клиент теряет интерес и предлагает, где и как можно изменить стратегию общения.

Таким образом, инструмент берет на себя первичное общение с клиентами, создание маркетинговых материалов и анализ эффективности продаж. Это сокращает временные затраты, позволяет уделять больше внимания работе с клиентами, и, как следствие, заключать больше сделок. По оценке компании, внедрение платформы поможет агенту экономить до 30% рабочего времени – более 10 часов в неделю.

Во время пилотного запуска платформу AI Plus в реальной работе уже протестировали более 2 тыс. агентов. Результаты показали, что качество контента увеличилось, а время на его подготовку сократилось минимум на 50%. Агенты, которые использовали ИИ-платформу, получили на 20% больше заявок, доходящих до сделки, по сравнению с коллегами, работающими без него. Классификация запросов клиентов и подбор подходящего объекта ускорились в 5-10 раз.

В будущем максимальные возможности платформы будут доступны для агентов сети «Самолет Плюс» и пользователей CRM-системы Topnlab.

ИИ-видеоаналитика внедрена в ВМТП в рамках проекта «Умный и безопасный порт». Помимо контроля территории, ИИ будет следить за безопасностью труда – в том числе, проверять наличие на работниках индивидуальных средств защиты (жилетов, масок, перчаток) и сигнализировать соответствующим службам об их отсутствии. Кроме того, система разработки NtechLab способна контролировать передвижение всего транспорта по территории порта с фиксацией госномеров и истории перемещения автомобилей. Для построения такой единой системы мониторинга планируется установить более 3 тыс. камер

Как отмечает вице-президент по ИТ FESCO Дмитрий Суровец, ежедневно в ВМТП находится около 5 тыс. человек, включая сотрудников и гостей. Поэтому вопрос безопасности для нас всегда в приоритете. ИИ позволяет контролировать огромную территорию без привлечения большого штата людей и оперативно реагировать, к примеру, на случаи нарушения охраны труда, которых стало в разы меньше с внедрением видеоаналитики.

В ближайшем будущем FESCO планирует использовать ИИ-видеоаналитику для контроля операционных процессов при работе с контейнерами – распознавать их префикс и номер, вести учет времени перевалки и т.д.

«Акрон Холдинг» стремился построить прозрачную, регламентированную систему сервисной поддержки, которая позволила бы гибко управлять ИТ-услугами, понимать, каких это требует ресурсов, а также иметь возможность анализировать качество обслуживания. Для этого компания выбрала продукт Naumen Service Desk Pro — функциональную платформу, которая содержит готовую архитектуру сервисных процессов, спроектированных на базе методологии ITIL.

В первую очередь в компании внедрили базовые практики: управление услугами, инцидентами, запросами на обслуживание, знаниями и обеспечение непрерывности процессов. Следующим этапом проекта стала автоматизация управления проблемами, изменениями и конфигурационными единицами. Сейчас в системе организован учет 450 объектов ИТ-инфраструктуры.

При внедрении управления изменениями реализована фиксация трудозатрат разработчиков и аналитиков «Акрон Холдинга», что позволяет понимать потребности и планировать ресурсы для задач развития собственных бизнес-приложений.

В процессах сервисного обслуживания «Акрон Холдинга» участвуют 300 ИТ-специалистов. С помощью нового решения они обрабатывают более 20 тыс. заявок в месяц от 12 тыс. пользователей. Для подачи обращений доступны три канала: портал самообслуживания с интуитивно понятным интерфейсом, единый адрес электронной почты и выделенный номер телефона техподдержки. При этом более 40% сотрудников предпочитают отправлять обращения через портал.

За счет автоматизированной маршрутизации время поступления запроса в работу к исполнителю сократилось до минимума. В результате обеспечена прозрачность обработки каждого запроса с учетом затраченного специалистами времени.

На основе данных из системы формируется пул отчетности, которая помогает управлять операционной эффективностью ИТ-подразделений и является источником для подтверждения KPI сотрудников.

До 2028 года «Авито» планирует вложить в технологии генеративного ИИ порядка 12 млрд руб. и получить более 21 млрд руб. выручки от их использования. Первые запуски продуктов с применением GenAI в 2024 году уже обеспечили 670 млн руб. выручки в год. На 2025 год запланировано внедрение еще 20 новых сценариев использования генеративных моделей с потенциалом более 1 млрд руб.

Как отмечает Андрей Рыбинцев, старший директор по данным и аналитике «Авито», в стратегию внедрения генеративного ИИ изначально заложен подход с положительным ROI: инвестиции должны принести прибыль. Кейс «Авито» показывает рынку, что на GenAI действительно можно зарабатывать. Вернуть вложения планировали за пять лет, но уже в первом году получилось получить выручку.

Прибыльность инвестиций обеспечивает использование больших нейросетей в области рекомендаций и монетизации. Помимо этого, создаются экспериментальные LLM-продукты, которые упростят опыт пользователей и улучшат их жизнь.

В рамках стратегии развития GenAI «Авито» представил новое семейство генеративных моделей — текстовую A-Vibe и мультимодальную А-Vision. Модели обучены на базе нейросети Qwen2.5 с 7 млрд параметров и специализированы для задач, связанных с покупкой и продажей. Глубокое обучение проходило с использованием датасета объемом более 10 Тбайт, включающего как открытые источники, так и собственные обезличенные данные «Авито».

Ключевым технологическим новшеством обеих моделей стал созданный командой «Авито» русскоязычный токенизатор, благодаря которому модель умеет понимать и обрабатывать входящий текст. В моделях с открытым кодом токенизатор настроен на англоязычный текст, он медленнее работает с русским языком. Русскоязычный токенизатор увеличил скорость генерации текста для ответа пользователю до двух раз по сравнению с другими рыночными решениями.

Нейросеть A-Vibe работает только с текстом. A-Vision, мультимодальная нейросеть, работает с изображениями и текстом, анализирует визуальные характеристики товаров, распознает текст на изображениях, определяет качество фотографий и модерирует визуальный контент.

На базе A-Vibe планируются такие полезные функции, как нейро-описания объявлений, нейро-подсказки в мессенджере, нейро-ассистент и нейро-отзывы. Поиск объявлений упростит автоматическая расстановка нейро-тегов, помогая пользователям быстрее находить и продавать нужные товары и услуги.

Для реализации всей инициативы нужны сотрудники с высокой квалификацией, поэтому компания начала системно делиться накопленными прикладными знаниями в области ИИ. В 2024 году «Авито» запустил магистратуру по Data Science в МФТИ. В сентябре 2025 года Авито запустит еще три новые программы в ВШЭ и ИТМО. В 2025 году на всех программах будут учиться 140 студентов. Из них компания полностью оплатит обучение 118 студентам.

Компания также планирует получить образовательную лицензию для запуска полноценного центра дополнительного образования, что позволит расширить масштаб подготовки кадров, и открыть курсы по направлению продуктового менеджмента и Data Science. Базой для сервиса станет уже действующая в компании Академия аналитиков, которая с 2020 года уже подготовила 153 высококвалифицированных специалиста.

Исследование «Т1 Радар» показывает, что некоторые бигтех- и телеком-компании нацелены на оптимизацию инвестиционных проектов и штата из-за стагнации ИТ-бюджетов клиентов. Для лидеров рынка приоритетом становится финансовая эффективность уже существующих продуктов и услуг. Несмотря на общее ожидаемое замедление ИТ-рынка, его лидеры сохраняют планы по опережающему росту.

Драйвером ИТ-рынка и цифровизации в целом становится обрабатывающая промышленность. На фоне санкционного давления предприятия в сфере машиностроения, пищевой промышленности, химических производств инвестируют в активную автоматизацию процессов на «базовом» уровне и с годами будут лишь усиливать обороты, чтобы догнать лидеров трансформации – банки, розничные и телеком-компании. Так, средний рынка АСУ ТП до 2027 года прогнозируется на уровне 27%.

Аналитики ожидают усиление спроса на продукты и услуги наиболее успешных вендоров. Ведущие разработчики ИТ-решений активно формируют продуктовые экосистемы вокруг своих якорных продуктов, создают обширные партнерские сети и используют потенциал платформ для продвижения как в сегменте крупного бизнеса, так и СМБ. Также все ярче проявляются амбиции по выходу на зарубежные рынки: страны СНГ, Ближнего Востока и Юго-Восточной Азии.

Как ожидают эксперты, 2025 год будет более сложным для ИТ-отрасли, чем предыдущие, но «охлаждение» после бурного роста позволит в среднесрочной перспективе выйти на плато устойчивого развития. Это может произойти за счет снижения дефицита ИТ-специалистов вследствие оптимизации штатов и проектов компаний, а также уменьшения конкуренции за счет ухода с рынка или поглощения небольших игроков.

Основная задача решения «Стрела» – перевести работу с транзакционными продуктами для КИБ в полностью цифровой формат, исключив ручные процессы. Система агрегирует все данные по условиям сделок и предоставляет возможность мониторинга различных показателей и сроков реализации сделок в режиме реального времени. Такая технология нужна для специалистов, которые со стороны ВТБ обеспечивают полный цикл работы со сделками крупного бизнеса – от формирования предложения до подключения продукта.

«Стрела» стала полноценной цифровой системой, меняющей подход к работе с индивидуальными условиями сделок. Благодаря микросервисной архитектуре и глубокой интеграции с экосистемой банка удалось создать гибкое, масштабируемое и высокотехнологичное решение, которое задает новый стандарт в отрасли.

Как отмечает Игорь Острейко, руководитель департамента транзакционного бизнеса ВТБ, постоянной задачей банка является ускорение и упрощение банковских процессов для клиента. В этом смысле «Стрела» – современное решение, которое интегрируется с существующими системами ВТБ и значительно сокращает сроки подготовки договорных конструкций для клиентов, несмотря на то, что многие сделки компаний крупного бизнеса имеют уникальную структуру и условия. В конечном итоге, это делает банковский сервис для клиентов более удобным.

Группе компаний ФСК в рамках задач по повышению эффективности бизнес-процессов было необходимо в сжатые сроки выбрать и внедрить решение для автоматизации управления ИТ-услугами. Специалисты Softline на этапе предпроектного обследования провели интервью с представителями компании, ознакомились с внутренними процессами и тщательно проанализировали требования к системе. В результате выбор был сделан в пользу российского ITSM-решения Naumen Service Desk, предназначенного для реализации сервисной модели управления в ИТ-подразделениях. ФСК, ознакомившись с функциональными возможностями системы, принял положительное решение. Предпроектная подготовка заняла один месяц.

Высокий уровень компетенций специалистов и гибкость платформы позволили проектной команде ввести систему в эксплуатацию почти в два раза быстрее запланированных в договоре сроков — за четыре месяца вместо семи. Специалисты провели работы по развертыванию системы Naumen Service Desk и выполнили настройку процессов: управление инцидентами и запросами на обслуживание, каталог услуг, SLA, базовые справочники. Была разработана инструкция для пользователей, проведено обучение.

На площадке ЧерМК внедрены как нейросетевые системы на базе ранее установленных камер видеонаблюдения, так и новые системы инспекции поверхности (СИП) на основе конструкций собственной разработки компании.

Так, в конце 2024 года в эксплуатацию передано четыре новых СИП: они работают на агрегатах полимерных покрытий металла и на агрегате продольной резки. Также эти решения успешно работают на агрегатах непрерывного горячего цинкования. Они способны распознавать от 40 до 100 классов дефектов на цветных изображениях, что облегчает классификацию отклонений. Системы используют набор моделей компьютерного зрения, каждая из которых обучена обнаруживать дефекты, критичные для конкретного типа металла. При смене типа продукции – например, с холоднокатаной стали на динамную – алгоритм автоматически переключается на нужную модель, а дополнительные правила классификации дефектов гибко адаптируются под тип металлопроката.

Кроме того, разработанное ПО обеспечивает адаптивную настройку освещения в зависимости от времени суток и цветового тона покрытия, которое позволяет получать более качественное изображение для дальнейшего распознавания дефектов нейросетевой моделью. Это особенно важно для систем на агрегатах полимерного покрытия, где производится до нескольких десятков цветовых вариантов полимерного металлопроката.

Как отмечает директор «Северсталь Диджитал» Светлана Потапова, решения на основе компьютерного зрения являются важной частью цифровой системы аттестации продукции. Благодаря их точности и способности работать в круглосуточном режиме, клиенты «Северстали» получают более качественный металлопрокат, а операторы агрегатов могут переключиться с рутинных задач на проблемы, требующие их большего вовлечения. Комбинация мультимодельных алгоритмов, адаптивных технологий и импортонезависимых решений не только повышает качество продукции, но и формирует новый бенчмарк для металлургической отрасли. За последние два года «Северстали» удалось повысить точность решений более чем на 30%. В дальнейшем планируется внедрять системы инспекции и на других ключевых агрегатах, переводя под цифровой контроль целые производственные линии.

Процесс миграции с иностранной платформы VMWare начался в 2023 году с корпоративного центра и семи макрорегиональных филиалов «Ростелекома» по всей стране с более чем 120 тыс. сотрудников. На данный момент завершен перевод свыше 15 тыс. виртуальных серверов целевых информационных систем.

Переход на новую платформу позволяет «Ростелекому» масштабировать и оптимизировать ИТ-инфраструктуру, снижая операционные затраты на лицензирование и техническую поддержку. В то же время механизмы балансировки нагрузки и автоматического перераспределения ресурсов повышают эффективность использования оборудования и управления вычислительными ресурсами и хранилищем данных.

Платформа обладает встроенными механизмами шифрования, аутентификации и контроля доступа, а также сертифицирована по четвертому уровню доверия на соответствие требованиям ФСТЭК к средствам виртуализации. Basis Dynamix поддерживает API для интеграции с внешними системами и сервисами, что дает «Ростелекому» дополнительные возможности для автоматизации и управления ИТ-ресурсами.

Для успешной миграции на Basis Dynamix «Ростелеком» использует набор программных инструментов от компании MIND Software, одного из технологических партнеров «Базиса». Решение позволяет производить перенос без ошибок и с минимальным простоем. В условиях сложной географически распределенной инфраструктуры за счет автоматизации процедуры удалось достичь высокого темпа миграции — до 300 виртуальных серверов в неделю.

Благодаря использованию инструментов MIND Software «Ростелеком» получил возможность не только разово мигрировать на отечественную платформу, но и на постоянной основе перераспределять виртуальные рабочие нагрузки в рамках одного или нескольких кластеров виртуализации. Такой подход значительно расширяет функциональность используемой платформы виртуализации и позволяет избежать технологических простоев в ходе ее эксплуатации.

В ТМК работают более 65 тыс. человек, и ежемесячно нанимаются более 1 тыс. новых сотрудников. Благодаря внедрению решения «Поток Рекрутмент» компания смогла ускорить ключевые этапы воронки и улучшить взаимодействие между заказчиками и рекрутерами.

До внедрения системы в ТМК не было единой платформы для подбора сотрудников. Рекрутеры использовали таблицы Excel и разнообразные кадровые системы, что затрудняло отслеживание кандидатов и снижало прозрачность процесса. Чтобы решить эту проблему, компания решила внедрить единую систему автоматизации.

С внедрением «Поток Рекрутмента» процесс подбора в ТМК стал более прозрачным, с «цифровым следом» для каждого кандидата. Все этапы подбора теперь происходят в единой системе.

Осуществлена интеграция организационно-штатной структурой в системе, что упрощает создание заявок на подбор и отслеживание эффективности по подразделениям. Происходит автоматический сбор откликов. Вакансии публикуются на карьерных сайтах одновременно, а все отклики автоматически загружаются в систему, экономя время и повышая продуктивность. Заявки настраиваются в удобном конструкторе и частично заполняются автоматически, что делает процесс более эффективным. Создана единая база данных, которая позволяет быстро находить кандидатов и отслеживать их статус, используя теги и фильтры для оптимизации поиска.

Кроме того, налажена ускоренная проверка кандидатов службой безопасности. Интеграция с системой безопасности позволяет автоматически подгружать данные о кандидатах из «Поток Рекрутмента», что ускоряет проверку и исключает ручную обработку. Анкеты отправляются автоматически, упрощая согласование и ускоряя выход сотрудника на работу. Процесс проверки кандидатов службой безопасности сократился с 2 недель до 2 дней.

Также теперь ТМК использует кастомизированный чат-бот, который общается с кандидатами в мессенджере. Он напоминает о следующих действиях собеседования, помогает финалистам в адаптации и отслеживает этапы подбора, отправляя уведомления о предстоящих встречах. Это улучшает коммуникацию и формирует положительный опыт взаимодействия кандидата с работодателем.

Более того, ТМК использует Power BI для визуализации данных и выявления узких мест в воронке подбора. Это позволяет улучшать стратегии и корректировать процессы. В компании также используются собственные инструменты аналитики для настройки отчетов, что помогает вовремя выявлять проседающие процессы.