Опрос показал, что ИИ становится ключевым элементом стратегии развития для многих российских компаний. Более 60% респондентов уже используют ИИ для анализа данных, автоматизации задач и повышения конкурентоспособности. Внедрение таких технологий позволяет компаниям быстрее адаптироваться к меняющимся рыночным условиям и предлагать клиентам более персонализированные продукты и услуги. Среди основных преимуществ использования ИИ компании выделяют повышение эффективности операционной деятельности, улучшение качества принимаемых решений и оптимизацию использования ресурсов.

Кучай Дмитрий Сергеевич, директор по девелопменту группы компаний AMBI GROUP:

Группа компаний AMBI GROUP (ex-WE-ON) один из лидеров строительной отрасли в области проектирования и управления инвестиционными проектами. Одна из причин нашего лидерства – это не просто активное использование современных продуктов на базе ИИ, но и создание своих собственных.

Технологии ИИ мы используем практически на всех этапах жизненного цикла проекта, стараясь максимально использовать его потенциал и сократить сроки обработки данных.

Наилучшие результаты технологии ИИ показывают уже не только в быстрой обработке массивов данных и рутинных процессах, но и в разработке различных вариантов решения поставленных задач

На этапе замысла проекта и, например, формирования условий комплексного развития территорий, мы используем ИИ для целей генеративного проектирования и мастерпланирования, для качественного учета всех известных исходных данных и параметров, оценке вариантов подходов к реализации и этапности.

Ну и, разумеется, ИИ помогает с подготовкой и оформлением визуализаций.

На этапе проектирования мы тестируем ИИ на решение задач по некоторым элементам проектирования, в том числе, например, в вопросах трассировки инженерных сетей и подбора оборудования, формирование пояснительных записок. Один из готовых к применению наших собственных продуктов семейства NIKA ® - NIKA ® Translate – автоматизированный перевод с поддержкой форматов DWG, DOCX, RVT.

А платформа NIKA ® RD с поддержкой Renga, Revit и AutoCAD, состоящая из более чем 50 плагинов, позволяет расширить функционал САПР программ и облегчить работу, в том числе с коллизиями.

В процессе управления реализацией проектов ИИ используется нами в вопросах детального планирования, оценки рисков и прогнозировании событий. Еще один из наших помощников – NIKA ® Motion, позволяющий не только контролировать рабочее время и вовлеченность, но и автоматизировать распределение ресурсов. Все это выполняется в фоновом режиме, с учетом контроля только активных программ и проектов, без «слежки» за работниками, то есть без мониторинга экрана, работы мышки, звука и т.п.

На самой стройке ИИ уже не просто активно применяется, но и становится практически незаменимым в вопросе контроля за ходом строительства в части машинного зрения. И это не только вопросы отслеживания прогресса работ и формирования отчетности в режиме реального времени, но и контроль уровня безопасности при производстве работ.

Тем не менее, даже с учетом увеличения количества задач, возлагаемых на ИИ, без человека не обойтись. При этом хочу отметить тенденцию изменения требований к квалификации – классического строительного образования в вопросах уже недостаточно, необходима дополнительная подготовка в сфере информационных технологий.

Николай Архипов, директор клиентской группы цифрового агентства PPL Digital Gods (PPL COMMUNICATION GROUP):

В нашем агентстве мы активно интегрируем в ключевые процессы AI-инструменты, такие как ChatGPT и DeepSeek.

1. Аналитика и оптимизация рекламы:

• Автоматизируем обработку больших данных для формирования гипотез по оптимизации кампаний.
• Структурируем отчёты по клиентским встречам, сокращая время на рутину.

2. Работа с командой:

• Создаём индивидуальные планы развития сотрудников: AI анализирует компетенции, выявляет точки роста и генерирует программы обучения.

3. Клиентские коммуникации:

• Готовимся к отчётным встречам с клиентами и стратегическим сессиям: нейросети прогнозируют вопросы, которые будут наиболее актуальны на встрече, предлагают аргументацию и удобную подачу информации для клиента.
• на 30% сократили время на подготовку аналитических записок за счёт шаблонов и предиктивного анализа.

Результат:

Уже в первый месяц внедрения AI-инструментов скорость работы аккаунт-менеджеров выросла на 15%. Это позволяет нам перераспределять ресурсы с рутины на креатив и стратегию, повышая ценность работы с нами для клиентов.

Алексей Оносов, основатель компании «Юнисофт»:

Наша компания Юнисофт активно использует искусственный интеллект во многих производственных и управленческих процессах. За последние три года мы внедрили несколько решений которые существенно повлияли на эффективность бизнеса и качество оказываемых услуг. Технологическая модернизация началась с производственного сегмента, где мы столкнулись с проблемой нестабильного качества полиграфической продукции. Раньше контроль качества проводился выборочно и зависел от субъективных факторов вроде усталости сотрудника или его личных стандартов. Сейчас у нас работает система машинного зрения, которая в автоматическом режиме оценивает продукцию и сравнивает его с эталонным образцом. При обнаружении критических отклонений система либо отбраковывает изделие, либо останавливает производственную линию. Процент брака снизился в некоторых случаях до 0.5%, а скорость проверки выросла в 1,5 раза по сравнению с человеческим контролем.

Еще одно важное направление применения искусственного интеллекта в Юнисофт - предиктивное обслуживание оборудования. Мы установили датчики на все ключевые узлы производственного оборудования, которые собирают информацию о рабочих параметрах. Нейросеть анализирует эти данные в реальном времени и предсказывает возможные вопросы за 2-3 недели до их фактического возникновения. Это дало нам возможность планировать ремонтные работы заранее, не останавливая производство в самый неподходящий момент. За первый год работы такой системы мы сократили простои оборудования и снизили затраты на аварийный ремонт. Кроме того, ИИ помогает оптимизировать загрузку оборудования, распределяя заказы таким образом, чтобы минимизировать время на переналадку и максимально эффективно использовать производственные мощности.

В обучении сотрудников мы тоже не обошлись без искусственного интеллекта. Традиционные курсы и инструктажи часто оказывались малоэффективными, особенно для новичков, которым сложно сразу усвоить большой объем информации. Разработанные нами ИИ-помощники сопровождают сотрудника в процессе обучения, адаптируя материал под его уровень и темп освоения. В системе используются элементы геймификации и интерактивные сценарии, имитирующие реальные производственные ситуации. Наши наблюдения показывают, что персонал, прошедший обучение с ИИ-ассистентом, допускает значительно меньше ошибок в первые месяцы работы и быстрее выходит на целевые показатели производительности.

Отдел продаж Юнисофт тоже ощутил преимущества искусственного интеллекта. Мы внедрили систему анализа телефонных разговоров, которая оценивает эффективность коммуникации менеджеров с клиентами. Нейросеть выявляет типичные ошибки, оценивает эмоциональный фон беседы и даже подсказывает оптимальные речевые конструкции для разных этапов продажи. После внедрения этой технологии конверсия входящих звонков в продажи выросла на 18%, а средний чек увеличился на 7%. Интересно что система не только выявляет проблемы, но и формирует индивидуальные рекомендации по совершенствованию навыков для каждого сотрудника. Менеджеры сначала воспринимали ИИ-аналитику настороженно, но потом признали ее полезность - особенно когда увидели рост своих бонусов.

В целом, применение искусственного интеллекта позволило Юнисофт значительно повысить эффективность бизнеса, снизить операционные затраты и улучшить качество продукции. Окупаемость инвестиций в ИИ-решения составила в среднем от 2 до 14 месяцев, что делает такие проекты экономически оправданными даже для компаний практически любого масштаба.

Антон Балагаев, директор по ИИ и экспертным решениям Arenadata:

Arenadata использует в первую очередь генеративный ИИ, преимущественно модели LLM и VLM. На них основаны ассистенты с RAG по базе знаний, классификация требований регуляторов, перевод технических документов с других языков. LLM помогают в продажах и маркетинге, в поиске ошибок в коде. Кроме того, на LLM/VLM сейчас строятся наши ассистенты и агенты, которые помогут пользователям наших продуктов значительно эффективнее работать в платформе данных Arenadata, а часть рутинных процессов автоматизируют полностью.

Для нас знаковым событием в мире ИИ стало появление в 2024 году эффективных структурированных выводов (structured outputs) для больших языковых моделей и стабилизация open source компонентов, отвечающих за это. Начиная с этого момента стало возможным без потери скорости работы получать в качестве ответа модели строго специфицированный JSON, и мы, как и многие в мире, стали реализовывать ассистентов и агентов ИИ, которые помогут нам ускорять собственные бизнес-процессы и бизнес-процессы наших клиентов.

Новикова Дарья Алексеевна, Group Head AI Artist студии Akademia:

В студии Akademia мы активно используем генеративные ИИ технологии в дизайне – это помогает значительно ускорить производственные процессы. Например, генерация анимационной графики и картинок в Stable Diffusion позволяет создать за несколько часов минутную анимацию абстрактных текстур. В условиях горящих дедлайнов это идеально – время на работу сокращается, а качество контента при этом не падает. Кроме того, ИИ генерации помогают на стадии пресейлов создавать визуальные креативы, что делает презентацию идеи эффектной и упрощает коммуникацию с заказчиками.

При создании realtime инсталляций мы используем базовую модель SDXL 1.0. Такие инсталляции интересны клиентам, потому что интерактив на основе ИИ обычно привлекает большое количество посетителей на выставках. Например, мы разработали нейро-конструктор, где пользователь в три клика выбирает сценарий, по которому ИИ сразу рисует картинку. Также популярностью пользуются нейрозеркала, которые мы делаем для выставок и мероприятий: нейросеть в режиме реального времени стилизует изображение, поступающее через камеру, и создает уникальные динамические образы. Для создания таких инсталляций мы используем технологии ComfyTD и StreamDiffusion.

Вывод: Генеративные ИИ сегодня быстро развиваются, и уже можно с уверенностью сказать, будущее цифрового дизайна – за ними. В комьюнити разработчиков, которые работают со Stable Diffusion сейчас активно растет использование новых инструментов: ltxv, hunyanvideo, mochi, cog. Главная сложность заключается в недостатке нужного оборудования –  для работы с новыми инструментами необходимы видеокарты конфигурацией от 80 ГБ VRAM, а стандартная конфигурация доступных видеокарт 24 ГБ. Но я вижу перспективу развития генеративных ИИ именно в этом направлении.