Генеративный ИИ как инструмент операционной эффективности и роста бизнеса.

Начнем год международными кейсами внедрения GenAI в разных областях. И для понимания эффекта от внедрения в каждом случае будут приводиться цифры \ показатели результатов.

В сегодняшней подборке собраны 15 реальных кейсов компаний из самых разных отраслей — от финансов, энергетики и промышленности до медиа, ритейла и развлечений, — которые уже сегодня используют генеративный ИИ для оптимизации процессов, снижения затрат и ускорения работы команд. Эти примеры показывают, как ИИ помогает автоматизировать рутинные задачи, повышать точность, масштабировать персонализацию и создавать новые форматы контента и клиентского опыта.

Mercer International, глобальная биопроизводственная компания, работающая в лесном хозяйстве, химическом производстве и на строительных площадках, использует Google Vids для превращения текстовых документов в профессиональные обучающие видео по технике безопасности с ИИ-озвучкой, музыкой и визуальными эффектами. В результате компания сократила затраты на производство обучающих материалов на 75% и уменьшила время подготовки контента с нескольких недель до нескольких минут за счёт простого редактирования текста.

ATB Financial, крупнейшая финансовая организация Альберты с более $62,3 млрд. активами под управлением, использует Gemini, интегрированный с Google Sheets, чтобы аналитики могли быстрее находить и применять формулы. Это сократило объём рутинной работы: сотрудники экономят около двух часов в неделю, а 40% команды используют Gemini ежедневно.

Наньянский технологический университет в Сингапуре (NTU) внедрил чат-бот Lyon Housing на базе Dialogflow CX и Gemini для обработки запросов студентов, связанных с проживанием. Генеративное ИИ-решение улучшает пользовательский опыт студентов и позволяет службе поддержки экономить более 100 часов рабочего времени в месяц.

Suzano, крупнейший в мире производитель целлюлозы и лидер в области устойчивой биоэкономики, совместно с Google Cloud и Sauter разработал ИИ-агента на базе Gemini Pro, который переводит вопросы на естественном языке в SQL-запросы для работы с данными SAP Materials в BigQuery. В результате время выполнения запросов сократилось на 95% для 50 000 сотрудников, использующих эти данные.

Formula E теперь может превращать двухчасовую гоночную радиокомментаторскую трансляцию в двухминутный подкаст на любом языке, включая данные о гонщиках и ключевые сюжетные линии текущего сезона.

Ateme, французский провайдер решений для сжатия и доставки видеостриминга с 580 сотрудниками в 20 странах, использует Vertex AI и модели Gemini для автоматической генерации многоязычных субтитров для крупных телеком-операторов, телеканалов и стриминговых платформ по всему миру. ИИ-система создаёт субтитры профессионального качества за считанные минуты и менее чем за один доллар за час контента, заменив ручной процесс, который ранее занимал до 15 часов и стоил несколько тысяч евро.

Pupuk Indonesia, крупнейший производитель удобрений в Азии, внедрил Vision AI и Gemini для автоматизации обработки документов совместно с партнёром Devoteam. Компания сократила время извлечения данных с 5–10 минут до 40–70 секунд, а для проверки результатов теперь требуется всего один сотрудник.

Five Sigma разработала ИИ-движок, который освобождает страховых специалистов по урегулированию убытков от рутинных задач, позволяя им сосредоточиться на сложных решениях и эмпатичном взаимодействии с клиентами. Это привело к снижению количества ошибок на 80%, росту производительности специалистов на 25% и сокращению времени обработки страховых случаев на 10%.

Plutos ONE, лицензированный оператор платёжной системы Bharat Bill Payment System и крупнейшая в Индии платформа платформа скидок и кэшбэка за счёт продавцов (merchant-funded offers) с более чем 400 онлайн-брендами, мигрировала на Google Cloud для соответствия регуляторным требованиям. Компания сократила время подготовки к аудитам на 40%, уменьшила время реагирования на инциденты безопасности более чем на 50% и снизила операционные затраты на 25% по сравнению с локальной инфраструктурой.

Newsweek, международный новостной журнал с 60 миллионами ежемесячных посетителей сайта, создал разговорный поисковый движок на базе Vertex AI и Gemini, который автоматически переводит результаты на семь языков. Количество поисковых запросов на сайте выросло более чем на 1500% — с 30 000 до 500 000 в месяц, а повторное потребление статей увеличилось на 30%.

Napster, компания в сфере иммерсивных медиа и технологий, разрабатывает no-code платформу для 3D-электронной коммерции на Google Cloud с использованием Vertex AI и Gemini. Это позволило сократить инфраструктурные затраты на 20–85% и сэкономить более 3 600 часов работы разработчиков, сделав 3D-веб-опыт доступным и масштабируемым для клиентов.

Hershey Entertainment & Resorts использует Customer Engagement Suite для работы Agnes — агентного ИИ-IVR-ассистента, который распознаёт сотрудников по номеру телефона, обращается к ним по имени и обрабатывает запросы на отгулы, опоздания и вопросы по расписанию. Сегодня этот ИИ обрабатывает более 25% таких звонков, экономя около восьми часов рабочего времени персонала ежедневно.

Eagle Eye, ведущий поставщик платформ лояльности и промоакций, использовал BigQuery и Vertex AI для создания EagleAI — ИИ-решения, которое генерирует персонализированные и вовлекающие промо-предложения в масштабе для всех каналов. Платформа показала вовлечённость в 5 раз выше по сравнению с традиционными методами и обеспечила $7 дополнительной выручки на каждый вложенный доллар.

PODS совместно с рекламным агентством Tombras создала кампанию «Самый умный билборд в мире» с использованием Gemini — рекламу на грузовиках, которая адаптировалась под каждый район Нью-Йорка в реальном времени на основе данных. За 29 часов кампания охватила все 299 районов города и сгенерировала более 6 000 уникальных заголовков.

Wells Fargo также использует Apigee API Management для масштабирования внедрения генеративного ИИ внутри компании, создавая специализированные, переиспользуемые API для упрощения экспериментов и интеграции моделей. Банк внедрил RAG-инструмент для сотрудников отделений, который в реальном времени находит политики и процедуры во время общения с клиентами, сократив время решения запросов примерно на 20%.

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 улучшать 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.