OSMI IT

Управление снабжением — один из ключевых бизнес-процессов: от отбора поставщиков до планирования потребностей компании. Именно в этой области ИИ становится не просто полезным инструментом, а фактором, который напрямую влияет на устойчивость и эффективность бизнеса.

Для одного из крупнейших издательско-дистрибьюторских холдингов мысоздали Al-систему, которая собирает отзывы с маркетплейсов и другихканалов в единый поток, автоматически определяет тональность, выделяетриски, повторяющиеся проблемы и формирует управленческие отчёты вреальном времени.

Для крупной металлургической компании мы внедрили универсального AI-агента, который работает поверх сервис-деска и базы знаний, понимает запросы пользователей и либо находит ответ в документации, либо направляет обращение в нужную команду.

Создали интеллектуального ИИ-ассистента для сайта и личного кабинета на базе LLM с RAG-архитектурой. Он способен вести контекстный диалог с пользователем, искать ответы в официальных источниках, учитывать приоритет базы знаний AutoFAQ и перенаправлять обращения операторам при необходимости.

Для одного из ведущих российских онлайн-сервисов краткосрочной аренды мы внедрили динамическое ценообразование: AI-модель в реальном времени анализирует спрос, сезонность, географию, конкурентов и поведение пользователей и подсказывает оптимальную цену для каждого объекта.

Ручная обработка актов приёма-осмотра (АПО) и экспертиз растягивала сроки досудебных ответов, перегружала команду и повышала риск ошибок: из-за этого клиенты дольше ждали решения по компенсациям, накапливалась очередь и падало качество сервиса.

Бизнес сталкивается с дисбалансом запасов: одни SKU быстро уходят в Out of Stock и теряют выручку, другие «зависают» на складе и замораживают оборотные средства. Нужен сервис, который прогнозирует продажи и спрос, поставки на склады маркетплейсов и формирует рекомендации для категорийных менеджеров и логистов.

На рынке кажется, что все решения для контроля звонков внезапно «стали ИИ». Каждый второй вендор пишет про «умный контроль качества», «AI-анализ звонков» и «цифрового супервайзера».

В 2025 году российские предприниматели официально признают: данные и ИИ нужны, но работают всё равно «на ощущениях». Как с этим бороться?

Когда компания растёт в разы, процессы, которые раньше работали «на честном слове», начинают давать сбой. Закупки превращаются в мозаику из разных систем, локальных правил и Excel-таблиц, а управлять затратами становится всё сложнее. Именно в такой точке роста оказался наш клиент.

В корпоративной среде вокруг данных и облаков давно живёт миф: будто безопасным может быть только то, что «стоит за высоким забором». Отсюда — естественное нежелание делиться информацией, особенно если речь идёт о размеченных наборах для обучения моделей.

Мы строим небоскрёб из контента на фундаменте, где отсутствует паспорт объекта. Пока у каждой единицы материала нет проверяемой «техплаты» — кто, как и чем её создал — здание из новостей и постов остаётся шатким: достаточно пары дипфейков, чтобы треснуло доверие ко всей конструкции.

«Уволим половину отдела — ИИ справится». Если это ваш план, приготовьтесь к реальности: без человека в контуре контроля вас ждут ошибки, риски и лишние расходы. Рассказываем, где ИИ силён, а где нужен живой мозг.

Делюсь экспертизой о проектах, которые требуют не просто технологий, а выстроенного пути — от постановки бизнес-задачи до глубокой интеграции в корпоративную инфраструктуру. Ведь только тогда AI-агенты начинают приносить ощутимую ценность и превращаются из «экспериментов» в рабочий инструмент бизнеса.