Кейсы

Реальные проекты E2E диагностики и AI-автоматизации с измеримым результатом.

Кейс AI в финансах: автоматизация обработки заявок в МФО

Кейс AI в финансах: AI-агенты для МФО — -52% время обработки заявок, -28% ошибок классификации, +15% одобрений.

09.03.2026 • ~9 мин

Кейс: AI-консультант для сети магазинов (ритейл)

Кейс чат-ботов в ритейле: AI-бот для розничной сети 80+ магазинов — -35% нагрузки на колл-центр, +22% повторных покупок.

09.03.2026 • ~8 мин

Кейс E2E диагностики: логистика, 2,4 млн ₽/мес

Кейс E2E диагностики в логистике: 150 сотрудников, нашли 7 разрывов на 2,4 млн ₽/мес за 2 недели. Пилот окупается за 6 недель. Цифры и методика.

28.02.2026 • ~6 мин

Кейс E2E диагностики: производство, 5,3 млн ₽

Кейс E2E диагностики на производстве: 350 сотрудников, 5 разрывов на 5,3 млн ₽/мес, пилот окупается за 9 дней. Методика расчёта и результаты.

28.02.2026 • ~4 мин

Кейс E2E диагностики: сервис, 3,1 млн ₽/мес

Кейс E2E диагностики в сервисной сети: 200+ точек, нашли 6 разрывов на 3,1 млн ₽/мес, пилот окупается за 3 недели. SLA, цифры и методика.

28.02.2026 • ~5 мин

Кейс Дистрибуция: −41% ответа, ×1.6 к конверсии

Подключили агента Sales к SberCRM, ускорили ответы и снизили потери сделок. Пилот 8 недель: A/B, метрики, ROI.

10.07.2025 • ~4 мин

Кейс Производство: −18% простой, +9 п.п. план-факт

Agent Operations, цифровой близнец линии и карта узких мест: как сократили простой на 18% и подняли точность план-факт на 9 п.п.

10.07.2025 • ~5 мин

Кейс Сервис: −28% TTR, −32% просрочек SLA, NPS +12

Как агент Support с RAG-базой знаний, приоритизацией по SLA и графом причин снизил время решения и повторные тикеты. Архитектура, метрики, ROI.

10.07.2025 • ~5 мин