Как компании по всему миру зарабатывают и экономят с помощью GenAI

Мы продолжаем серию материалов с кейсами использовании генеративного искусственного интеллекта (GenAI) в бизнес процессах, однако в этой и последующих статьях хотим привести примеры, где успех внедрения выражен в конкретных цифрах оптимизации или деньгах. Очень часто компании не знают, какой эффект можно ожидать от того или иного внедрения, и как раз такие примеры могут дать некоторые ориентиры.

Сегодня компании не просто используют ИИ для генерации текста, но и внедряют GenAI-агентов — специализированные системы, способные выполнять многоступенчатые, осмысленные задачи.

В этом материале мы рассмотрим 15 реальных кейсов от ведущих мировых компаний, которые уже посчитали эффект от внедрения GenAI, и увидим, как ИИ обеспечивает рост эффективности и сокращают расходы.

Enpal — немецкая компания автоматизировала часть процесса продаж солнечных панелей. Генеративный ИИ оценивает площадь крыши, рассчитывает количество панелей и формирует коммерческое предложение. Результат: время подготовки предложения сократилось на 87,5% — со 120 до 15 минут.

AES — международная энергетическая компания использует GenAI-агентов на базе Vertex AI и моделей Claude для проведения и анализа энергоаудитов. Результат: сокращение затрат на 99%, уменьшение времени проверки с 14 дней до одного часа, рост точности на 10–20%.

Radisson Hotel Group совместно с Accenture внедрила Vertex AI и Gemini для персонализации рекламных кампаний. Результат: рост продуктивности маркетинговых команд на 50% и увеличение дохода от AI-кампаний более чем на 20%.

UOB Asset Management (UOBAM) — сингапурская компания применяет Vertex AI для улучшения модели хеджирования. Результат: время обработки сделки сокращено с 48 часов до 2, эффективность модели выросла на 52,55%, что даёт до 10 млн долларов дополнительной прибыли на каждые 100 млн инвестиций.

Ci Banco — мексиканский банк использует Vertex AI для автоматизации проверки документов при оформлении доверительных операций. Результат: процесс, занимавший неделю, теперь выполняется менее чем за 2 часа.

CME Group — биржевая группа внедрила Gemini Code Assist для поддержки разработчиков. Результат: каждый разработчик экономит около 10,5 часов в месяц.

ATB Financial — канадский банк применяет Gemini для генерации идей и контента в маркетинге. Результат: сокращение сроков проектов до 2 недель, 40% сотрудников используют ИИ ежедневно, экономя по 2 часа в неделю.

Moglix — индийская платформа применяет Vertex AI для автоматизации поиска поставщиков. Результат: объём бизнеса их команды по закупкам вырос примерно со 120 млн до 500 млн рупий в квартал, то есть более чем в четыре раза.

BMW Group — совместно с Monkeyway создала решение SORDI.ai на Vertex AI. Оно сканирует объекты, создаёт 3D-модели и оптимизирует планирование производственных цепочек. Результат: повышение точности и скорости логистического моделирования за счёт тысяч симуляций.

Domina — колумбийская логистическая компания внедрила Vertex AI и Gemini для прогнозирования возвратов и автоматизации проверки доставок. Результат: доступ к данным в реальном времени улучшен на 80%, время на ручные отчёты сведено к нулю, эффективность доставок выросла на 15%.

Banco Covalto — мексиканский банк применяет GenAI для анализа кредитных заявок. Результат: время рассмотрения заявок сократилось более чем на 90%.

Wayfair — интернет-ритейлер автоматизировал обновление описаний и характеристик товаров. Результат: скорость обновления выросла в 5 раз, при значительном снижении операционных расходов.

BBVA — международный банк использует Gemini в Google Workspace для автоматизации рутинных задач: составления писем, презентаций и отчётов. Результат: экономия в среднем 3 часа в неделю на сотрудника.

Rogo — платформа для инвестиционных аналитиков применяет Gemini 2.5 Flash и Vertex AI для генерации аналитических материалов. Результат: снижение «галлюцинаций» ИИ с 34,1% до 3,9%, рост доверия и 10-кратное увеличение объёма обрабатываемых данных.

Seguros Bolivar — страховая компания из Колумбии использует Gemini и Google Workspace для совместной работы над страховыми продуктами. Результат: снижение затрат на 20–30% и ускорение разработки совместных решений.

Эти кейсы показывают, что внедрение генеративного ИИ уже приносит измеримый бизнес-результат. Для некоторых компаний GenAI перестаёт быть экспериментом и становится частью ключевых процессов. Наибольший эффект достигается там, где автоматизация сочетается с анализом данных и принятием решений. Генеративный ИИ уже доказал, что способен не просто помогать людям, а измеримо усиливать бизнес.

Если вы хотите провести образовательную программу по внедрению ИИ в своей компании или получить консультацию наших преподавателей и экспертов, пожалуйста, связывайтесь удобным вам способом, контакты на нашем сайте.

Если для вас важным является системный процесс внедрения ИИ, то стоит учитывать возможные барьеры и факторы успеха для полноценной трансформации бизнеса, о которых мы писали в предыдущих материалах.