Кейсы
Разборы проектов: что мешало работе, как устроено решение и что изменилось после внедрения.
Виртуальная примерка и подбор одежды по фотографии
Разработали персональную витрину: покупатель загружает фото и видит на себе одежду, обувь и аксессуары из каталога. Система учитывает размеры, цвета, наличие товаров и предпочтения человека.
- Проблема
- По фотографиям моделей трудно понять, как вещь будет смотреться на покупателе. Приходилось угадывать посадку, силуэт и сочетание цветов. Магазин при этом тратился на возвраты, неподходящие рекомендации и новые съёмки.
- Решение
- Разработали персональную витрину: покупатель загружает фото и видит на себе одежду, обувь и аксессуары из каталога. Система учитывает размеры, цвета, наличие товаров и предпочтения человека.
- Результат
- Возвраты и уверенность в покупке
Анализ звонков и помощь отделу продаж
Подключили ИИ к телефонии клиента. Система разбирает разговор сразу после завершения и передаёт отчёт в CRM — систему работы с клиентами. Вместо выборочной проверки менее 5% звонков команда стала анализировать 100% разговоров.
- Проблема
- Руководители успевали прослушать менее 5% звонков. Остальные 95% оставались без проверки, поэтому повторяющиеся ошибки менеджеров могли неделями оставаться незамеченными.
- Решение
- Подключили ИИ к телефонии клиента. Система разбирает разговор сразу после завершения и передаёт отчёт в CRM — систему работы с клиентами. Вместо выборочной проверки менее 5% звонков команда стала анализировать 100% разговоров.
- Результат
- Доля проверенных звонков и скорость обратной связи
Автоматизация строительных смет и закупок
Разработали систему, которая рассчитывает объёмы материалов, находит поставщиков и следит за ценами. Время подготовки смет сократилось на 60%, а средние затраты на материалы снизились на 12%.
- Проблема
- Генподрядчик готовил сметы неделями: сотрудники вручную сверяли чертежи с прайс-листами. К моменту закупки цены успевали измениться, и запланированная прибыль сокращалась.
- Решение
- Разработали систему, которая рассчитывает объёмы материалов, находит поставщиков и следит за ценами. Время подготовки смет сократилось на 60%, а средние затраты на материалы снизились на 12%.
- Результат
- Время подготовки смет и затраты на материалы
Content Orchestrator: подготовка контента для трёх брендов
Связали подготовку контента для языкового лагеря, школы и бюро переводов. Gemini API, NotebookLM и n8n помогают собирать сведения, писать тексты и готовить публикации с проверкой маркетолога.
- Проблема
- Группе компаний требовалось вести маркетинг трёх направлений: языкового лагеря, школы премиум-класса и бюро переводов. Ручная подготовка материалов занимала много времени, а стиль разных публикаций расходился.
- Решение
- Связали подготовку контента для языкового лагеря, школы и бюро переводов. Gemini API, NotebookLM и n8n помогают собирать сведения, писать тексты и готовить публикации с проверкой маркетолога.
- Результат
- Объём выпуска и единый стиль контента
Проверка строительных договоров и технических заданий с ИИ
Разработали систему предварительной проверки договоров и технических заданий. ИИ сравнивает документы с базой правовых и строительных требований и готовит замечания со ссылками для юристов и инженеров.
- Проблема
- Крупному застройщику нужно было проверять договоры и технические задания по множеству правовых и строительных требований. Правила менялись, а ручная проверка сотен страниц задерживала запуск проектов.
- Решение
- Разработали систему предварительной проверки договоров и технических заданий. ИИ сравнивает документы с базой правовых и строительных требований и готовит замечания со ссылками для юристов и инженеров.
- Результат
- Время проверки и выявленные риски
Подбор рабочих и заполнение срочных смен
Разработали систему для кадрового агентства: она собирает анкеты, подбирает кандидатов по навыкам и расстоянию до объекта, уточняет готовность выйти и формирует расписание смен.
- Проблема
- Клиенты агентства часто запрашивали рабочих на следующее утро. Сотрудники вручную искали и обзванивали кандидатов, а люди часто менялись. Агентству было трудно вовремя находить работников на все заявки.
- Решение
- Разработали систему для кадрового агентства: она собирает анкеты, подбирает кандидатов по навыкам и расстоянию до объекта, уточняет готовность выйти и формирует расписание смен.
- Результат
- Срок закрытия заявки и заполнение смен
Индивидуальные задания и контроль успеваемости с ИИ
Создали систему для онлайн-школы, которая находит пробелы в знаниях и подбирает дополнительные материалы. Учебная программа и сроки сохраняются, а задания учитывают трудности каждого ученика.
- Проблема
- Преподаватели не успевали разбирать ошибки сотен учеников по отдельности. При этом школе нужно было удерживать интерес к учёбе и соблюдать обязательную программу с фиксированными сроками.
- Решение
- Создали систему для онлайн-школы, которая находит пробелы в знаниях и подбирает дополнительные материалы. Учебная программа и сроки сохраняются, а задания учитывают трудности каждого ученика.
- Результат
- Результаты тестов и помощь ученикам вовремя
Обучение новых сотрудников с ИИ-наставником
Создали ИИ-наставника на основе внутренних материалов финансовой компании. Он отвечает на вопросы, предлагает обучение по должности и позволяет тренироваться в разговорах с клиентами.
- Проблема
- Новичкам требовалось 3–4 месяца, чтобы освоить сложные финансовые продукты и правила проверки клиентов, противодействия отмыванию денег и защиты данных. Старшие коллеги тратили много времени на повторяющиеся вопросы.
- Решение
- Создали ИИ-наставника на основе внутренних материалов финансовой компании. Он отвечает на вопросы, предлагает обучение по должности и позволяет тренироваться в разговорах с клиентами.
- Результат
- Срок выхода на самостоятельную работу
Подготовка карточек товаров для международных маркетплейсов
Автоматизировали подготовку фотографий, описаний и цен для маркетплейсов. Система учитывает требования площадки, язык покупателей и данные конкурентов, затем публикует карточки товаров.
- Проблема
- Магазин с несколькими брендами вручную готовил тысячи товаров для Amazon, eBay и региональных площадок. Из-за очереди на обработку новые товары выходили в продажу с задержкой в несколько недель.
- Решение
- Автоматизировали подготовку фотографий, описаний и цен для маркетплейсов. Система учитывает требования площадки, язык покупателей и данные конкурентов, затем публикует карточки товаров.
- Результат
- Срок публикации и затраты на контент
Бот для поиска свободных подрядчиков
Создали бота, который рассылает задания подрядчикам и собирает ответы в одном месте. Менеджер получает список готовых исполнителей за минуты вместо нескольких часов переписки.
- Проблема
- В проектах с большим числом подрядчиков менеджеры рассылали предложения вручную. Отклики хранились в заметках и таблицах, поэтому было трудно понять, кто свободен и готов взять работу.
- Решение
- Создали бота, который рассылает задания подрядчикам и собирает ответы в одном месте. Менеджер получает список готовых исполнителей за минуты вместо нескольких часов переписки.
- Результат
- Время рассылки и сбора откликов
Подготовка инженерных коммерческих предложений с ИИ
Создали внутренний сервис, который собирает, проверяет и оформляет технические коммерческие предложения. Подготовка документа сократилась с 5 часов до 20 минут.
- Проблема
- Опытные инженеры тратили в среднем 5 часов на сборку предложения для модернизации производства. Приходилось переносить характеристики оборудования, оформлять текст и сверять документ с требованиями компании.
- Решение
- Создали внутренний сервис, который собирает, проверяет и оформляет технические коммерческие предложения. Подготовка документа сократилась с 5 часов до 20 минут.
- Результат
- Время подготовки предложения
Как выбрать кейс
Ищите похожую задачу
Отрасль может отличаться. Важнее, какие данные нужно обработать, кто проверяет результат и что вы хотите улучшить.
Что нужно для первого проекта
- Задача, которая повторяется каждую неделю.
- Примеры того, как вы выполняете её сейчас.
- Сотрудник, который отвечает за проверку результата.
- Показатель, по которому можно оценить улучшение.
- Небольшой пробный запуск для сравнения с ручной работой.
| Потребность команды | Подходящий кейс | Что сравнивать |
|---|---|---|
| Контроль качества продаж | Подходящий кейсАнализ звонков и обучение менеджеров | Что сравниватьДоля проверенных звонков, скорость обратной связи, соблюдение сценария разговора и нагрузка на руководителя. |
| Документы и согласования | Подходящий кейсПриём и проверка документов, передача ответственному | Что сравниватьСрок выполнения, полнота данных, спорные случаи при согласовании, затраты и качество. |
| Единый стиль контента | Подходящий кейсШаблоны, инструкции для ИИ и правила проверки | Что сравниватьВремя согласования, повторное использование шаблонов и соответствие материалов заданному стилю. |
Как читать кейсы
Как выбрать полезный пример
Что можно узнать из кейсов?
+
Что можно узнать из кейсов?
Какие задачи удалось автоматизировать, как устроены решения и какой результат они дали. Сравните их со своей работой, чтобы понять, где может помочь ИИ.
Какой кейс читать первым?
+
Какой кейс читать первым?
Найдите похожую задачу. Даже в другой отрасли сотрудники могут так же вручную проверять документы, переносить данные или ждать согласований.
На какие результаты смотреть?
+
На какие результаты смотреть?
На те, которые важны для вашей задачи: время выполнения, число проверенных звонков, количество ручных действий или ошибок. Сравнивайте исходные условия, а не только итоговую цифру.
Можно ли применить такое же решение у нас?
+
Можно ли применить такое же решение у нас?
Подход можно взять за основу. Данные, программы и правила согласования придётся настроить под вашу работу. Начните с одной задачи и проверьте результат.
Что подготовить к первой встрече?
+
Что подготовить к первой встрече?
Опишите одну повторяющуюся задачу, соберите несколько примеров и объясните, что хотите улучшить. Этого достаточно, чтобы начать обсуждение.
Начнём с вашей задачи
Подробное техническое задание пока не нужно. Расскажите, как устроена работа сейчас, приведите пару примеров и опишите желаемый результат.