Наши кейсы

Исходная ситуация

Институт располагал эксклюзивной базой знаний, локализованной в печатных изданиях. Ручной поиск информации по массиву в 30 000 страниц требовал сотен часов рабочего времени экспертов ежемесячно. Доступ к материалам для внешних исследователей и студентов был ограничен из-за сложного терминологического аппарата и высокого входного барьера. Линейное масштабирование консалтинговой модели было невозможно.

Что мы сделали

Развернули AI-инфраструктуру для оцифровки и семантического анализа всего массива данных, сформировав векторную базу знаний на базе RAG-архитектуры. Осуществили дообучение LLM на специфической терминологии и семантических связях первоисточника. Для конфиденциальности данных решение развёрнуто в локальном контуре клиента (on-premise) с последующим гибридным масштабированием в облако. Запустили веб-платформу, личные кабинеты экспертов и интерактивную панель дискуссий с автоматическим обогащением векторной базы на основе верифицированных обсуждений.

Результат и экономический эффект

• Более 30 000 страниц обработано и доступно через мгновенный семантический поиск; сгенерировано более 50 000 страниц ответов с точными ссылками на первоисточники.
• Сэкономлены тысячи часов времени учёных, а вокруг ранее закрытой экспертизы сформировано сообщество из более чем 300 активных исследователей.
• На стыке AI-инфраструктуры и академической базы знаний сформирована новая научная дисциплина.

Исходная ситуация

Компания использовала стороннее ПО со встроенным ИИ-модулем, имевшее ряд критических ограничений: низкая скорость обработки запросов, тарификация за каждый дополнительный модуль, жёсткая вендорозависимость и высокая стоимость владения (до 10 000 ₽/мес. за рабочее место). При масштабировании штата инфраструктурные затраты росли линейно, препятствуя запуску бесплатных социальных сервисов.

Что мы сделали

Разработали изолированную векторную базу знаний по законодательству РФ, интегрировав актуальные нормативно-правовые акты (ТК РФ, ГК РФ, УК РФ) в единую RAG-систему с верификацией ответов по статьям и пунктам кодексов. Создали специализированного AI-ассистента в Telegram, генерирующего ответы вдвое быстрее рыночных аналогов. Запустили интеллектуальный сервис первичной консультации: система обрабатывает типовые запросы, квалифицирует лиды и передаёт сложные кейсы профильным юристам.

Результат и экономический эффект

• Технологическая независимость и снижение OpEx до 80–85%: полный переход на суверенный технологический стек и собственный ИТ-контур. Независимость от внешнего вендора позволила отказаться от покупки дополнительных модулей.
• Оптимизация стоимости владения: замещение сторонних лицензий устранило барьер линейного роста затрат на софт при расширении команды. Пример расчётной модели: для штата из 20 специалистов снижение издержек на внешнее ПО может достигать до 2,4 млн рублей в год.
• Ускорение аналитических процессов в среднем в 2 раза: мгновенный семантический поиск по законодательству экономит до 30–40 часов в месяц на одного специалиста.
• Автоматизация воронки продаж: круглосуточная AI-квалификация входящего трафика (24/7) с бесшовным выводом целевых клиентов на сделку.

Исходная ситуация

Профильный университет в сфере no-code и AI-разработки формирует масштабную экосистему специалистов. Задача регионального подразделения: развернуть устойчивое офлайн-сообщество для студентов и выпускников, повысить удержание (Retention) и LTV, автоматизировать подбор наставников и укрепить лояльность к бренду без прямой рекламы.

Что мы сделали

Разработали единую цифровую платформу-хаб для координации офлайн-активностей (расписание, регистрация, аналитика форматов) как ядро социального маркетинга. Интегрировали AI-агента в Telegram, оперирующего векторной базой профилей участников (стек, грейд, карьерные цели): автоматический подбор образовательных треков, мэтчинг менторов и таргетированное приглашение резидентов на профильные мероприятия. Организовали серию экспертных мастер-классов и карьерных сессий.

Результат и экономический эффект

• Рост показателей LTV до 34%: вовлечение аудитории в долгосрочную экосистему сообщества увеличило частоту приобретения продвинутых и смежных образовательных программ (повторные продажи).
• Снижение метрики CAC до 28%: достигнуто за счёт вирусного эффекта внутри сообщества и органических интеграций бренда в смежные нишевые сообщества.
• Конверсия в продажу до 14,5%: в среднем каждый седьмой пользователь, зарегистрировавшийся в векторной базе AI-агента, перешёл в категорию платных студентов.
• Бренд-эффект: стабильный органический приток аудитории и интеграция университета в экспертные сообщества секторов digital, масс-медиа, телекома и AI-разработки.

Исходная ситуация

Центр масштабировал научную методологию системной биорегуляции организма. Возникла необходимость автоматизировать формирование индивидуальных назначений (нутриенты, фитоэкстракты, рацион) на основе генетических карт, обеспечить полную конфиденциальность данных согласно регуляторным требованиям и разгрузить врачей-кураторов, одновременно выводя ИТ-продукт в самостоятельный высокомаржинальный сегмент.

Что мы сделали

Создали персонального AI-агента на базе векторной модели с верифицированными медицинскими протоколами и базой биофизических параметров нутриентов и нутрицевтиков. Внедрили алгоритм автоматического расчёта персонализированных рекомендаций: ИИ анализирует генетические полиморфизмы и метаболические пути, формирует карту биорегуляторной чувствительности и определяет точные дозировки. Архитектура развёрнута на локальном сервере внутри защищённого ИТ-контура Центра.

Результат и экономический эффект

• Рост продаж в партнёрской сети до 24%: за счёт мгновенной мультиязычной поддержки ИИ-ассистентов и выравнивания стандартов качества консультаций в 20+ странах присутствия.
• Ускорение онбординга новых партнёров до 2,5 раз: автоматизированная ИИ-школа сократила цикл обучения и ускорила вывод дистрибьюторов на первые сделки.
• Снижение затрат на международную поддержку до 35%: благодаря автоматической обработке до 80% рутинных и первичных запросов ИИ-агентами первого уровня.
• Капитализация экспертизы: рост среднего чека до 2 раз, выход в премиальный B2C-сегмент и запуск отдельного цифрового бизнеса по подписочной модели.

Исходная ситуация

Крупный промышленный холдинг, реализующий высокотехнологичное оборудование, столкнулся с децентрализацией стандартов обучения, неоднородным качеством консалтинга в партнёрской сети и отсутствием единой цифровой экосистемы поддержки. Потребовалось сформировать комплексную стратегию «AI-first», спроектировать архитектуру корпоративной онлайн-школы и решить задачу локальных ИИ-вычислений (Edge computing) на физических объектах.

Что мы сделали

Провели серию стратегических сессий по интеграции ИИ в контур компании. Разработали гибридную ИТ-архитектуру: локальные вычисления для региональных дистрибьюторских центров и облачная синхронизация для глобальной аналитики. Спроектировали техническую документацию и дорожные карты ИИ-платформы обучения (веб, мобильные приложения, CRM-интеграция, предиктивная отчётность). На основе системной кибернетики провели аудит безопасности моделей и нагрузочное тестирование (пентест). Спланировали автоматизированные фабрики контента.

Результат и экономический эффект

• Прямая оптимизация бюджета на ИТ-интеграцию: снижение издержек на этапе проектирования и архитектурного планирования систем составило более 10 млн ₽.
• Снижение затрат на Content Production до 42%: за счёт автоматизации генерации технических инструкций и мультиязычных обучающих модулей на базе ИИ-фабрики контента.
• Рост индекса удовлетворённости партнёров (CSI) до 18%: за счёт сокращения времени ожидания ответов техподдержки с нескольких часов до нескольких секунд.
• Сокращение Time-to-Market для новых продуктов до 30%: единая система дистрибуции знаний позволила одномоментно развернуть регламенты обслуживания оборудования по всей международной сети.

Исходная ситуация

Заказчик столкнулся со значительными инфраструктурными барьерами: высокой стоимостью аренды облачных GPU-мощностей для ИИ-вычислений, отсутствием гибких финансовых инструментов (рассрочки) на приобретение оборудования enterprise-уровня и дефицитом квалифицированной технической поддержки, что создавало риски срыва сроков цифровизации.

Что мы сделали

Провели аудит ИТ-инфраструктуры и сформировали дорожную карту ИИ-трансформации под специфику строительного сектора. Организовали прямую поставку специализированного серверного оборудования со склада в Китае, предоставив гибкие финансовые условия (целевая рассрочка под залог) и комплексное техническое сопровождение. Произвели инсталляцию системного ПО и развернули MLOps-платформу, позволяющую команде заказчика автономно обучать, тестировать и масштабировать локальные модели.

Результат и экономический эффект

• Снижение затрат на GPU-инфраструктуру до 56%: замена постоянной аренды облачных мощностей на собственный on-premise контур обеспечила оптимизацию баланса CAPEX/OpEx с окупаемостью оборудования в пределах 14 месяцев.
• Ускорение Time-to-Deploy новых моделей до 4 раз: локальный MLOps-контур позволил команде разворачивать и тестировать предиктивные сценарии (анализ смет, контроль дефектов по фото, оптимизация логистики спецтехники) за дни вместо недель.
• Экономия до 20% бюджета на управление и проектирование: автоматизация рутинных операций ПТО и проектного отдела сократила затраты на ФОТ и исключила человеческий фактор при верификации документации.

Исходная ситуация

В каталоге Skinmag сочетаются косметика разных брендов, аппараты и готовые системы ухода. Покупателю нужно разобраться в различиях товаров и выбрать подходящую категорию. Для магазина задача заключалась в том, чтобы сделать знания об ассортименте доступными в диалоге на сайте.

Что мы сделали

Создали ИИ-продавца со знанием всего ассортимента магазина. Покупатель может задать вопрос обычным языком и получить консультацию по товарам в едином интерфейсе. На сайте решение представлено как ИИ-консультант Виктория: чат открывается прямо на витрине и приглашает посетителя рассказать, что его интересует.

Результат и экономический эффект

• На сайте доступен отдельный канал консультации с ИИ-продавцом.
• Знания о товарах доступны посетителю в одном диалоговом интерфейсе.
• Посетителю не нужно заранее знать точное название товара, чтобы начать консультацию.

Исходная ситуация

Назначение замера было ключевым переходом в воронке. На старте менеджеры недостаточно подробно выясняли задачу клиента, слабо объясняли ценность выезда инженера и не всегда закрепляли следующий шаг.

Что мы сделали

В проекте использовали EvGrade Tech для оценки звонков и разбора конкретных эпизодов с экспертом. Выделили приоритетные навыки: квалификацию, потребности, ценность выезда и договорённости. Менеджеры слушали свои разговоры, уточняли формулировки вопросов и перенимали удачные приёмы коллег. Отдельный показатель интереса клиента помог заметить ухудшение качества обращений и скорректировать рекламу.

Результат и экономический эффект

• Итоговый балл отдела вырос с 4,3 до 8,1 по шкале 0–10 при сравнении 20–26 июля и 24–30 августа 2026 года.
• Оценки выросли по 8 из 9 ключевых критериев. Выявление потребностей: с 3,5 до 8,2, обсуждение цены: с 5,1 до 8,9.
• По оценке руководителя, конверсия в назначенный замер в отдельные периоды достигала 70–75%.

Исходная ситуация

Менеджеры уверенно оформляли готовые заявки, но терялись, когда покупатель сомневался или сравнивал варианты. Потребности выясняли не полностью, преимущества перечисляли без связи с задачей клиента, а дальнейшие договорённости оставались незавершёнными.

Что мы сделали

В EvGrade Tech настроили критерии под реальные сценарии покупателей и несколько раз уточнили правила на звонках. Руководитель выбирал разговоры по оценкам и транскрипциям и использовал их для обучения. В ежедневную работу вынесли качество презентации, следующий шаг и динамику диалога. Уведомления и магнитная доска показателей помогли команде отслеживать изменения.

Результат и экономический эффект

• Итоговый балл отдела вырос с 4,4 до 6,9 по шкале 0–10 при сравнении 15–19 июня и 6–10 июля 2026 года.
• Превентивная работа с возражениями выросла с 1,6 до 5,8, качество презентации с 2,5 до 6,0.
• На итоговой встрече руководитель отметил рост продаж менеджеров примерно на 50% относительно предыдущего периода.

Исходная ситуация

Ошибки записи обнаруживались слишком поздно: питомец мог попасть не к тому специалисту или приехать неподготовленным к процедуре. Выборочная ручная прослушка охватывала лишь часть потока, а до обратной связи проходили следующие разговоры.

Что мы сделали

В проекте настроили EvGrade Tech для анализа всего потока звонков по критериям клиники. Система выявляет отклонения и при срабатывании условий отправляет сотруднику и руководителю рекомендации в MAX. Правила уточняли на нестандартных ситуациях, включая распознавание врачей и случаев, когда обычное действие администратора не требовалось.

Результат и экономический эффект

• Через два месяца показатель успешности записи вырос на 22%.
• Корректность записи выросла с 9,0 до 9,7, консультация по подготовке с 9,1 до 9,5.
• Автоматический анализ охватил 100% звонков и стал обходиться дешевле ручного выборочного контроля.

Исходная ситуация

Ручная прослушка помогала находить отдельные ошибки, но не показывала, как часто менеджеры упускают допродажи, не закрепляют договорённости или оставляют жалобы без внимания. В бизнесе с регулярными доставками это влияло и на текущий заказ, и на удержание клиента.

Что мы сделали

В EvGrade Tech настроили анализ первичных и повторных обращений с учётом оформления заказа, сопутствующих товаров и следующего контакта. Руководитель начал ежедневно выбирать нужные ситуации, отправлять сотрудникам ссылки с комментариями и разбирать звонки после смены. Жалобы и негативные ситуации выделили в уведомления рабочего Telegram-канала.

Результат и экономический эффект

• Сумма кросс-продаж в мае стала в 2 раза выше уровня февраля 2026 года, по данным клиента, без увеличения рекламного бюджета.
• Конверсия из лида в заказ выросла с 61% в марте до 69% в апреле: +8 процентных пунктов.
• Доля новых клиентов, дошедших до второго заказа, выросла с 50% в марте до 72% в мае: +22 процентных пункта.

Исходная ситуация

Александр развивает несколько направлений: авторскую методологию, образовательные программы, клуб, медиаканалы и творческие проекты. Посетителю нужно понять, с чего начать, где найти нужный материал и как обратиться к эксперту или его команде. Задача заключалась в том, чтобы объединить эти направления в официальном цифровом пространстве и организовать первичный контакт с учётом запроса человека.

Что мы сделали

Создали цифровой офис и официальную приёмную на основе антропоцентричной кибернетической системы GENLA. На единой площадке собрали проекты, программы и каналы Александра. Встроили Solo AI: помощник знакомит посетителя с Методологией Целостности, помогает найти материалы или подходящий формат участия и предусматривает передачу вопроса команде. Вход в систему начинается с того, что сейчас важно человеку. Эксперт остаётся смысловым центром, а ИИ помогает ориентироваться в его знаниях и проектах.

Результат и экономический эффект

• Все направления представлены через единую официальную точку входа: aleksandr-solo.ru.
• Solo AI связывает запрос посетителя с материалами, программами и возможностью обратиться к команде.
• Создана модель персональной цифровой приёмной, которую можно адаптировать для других экспертов, специалистов и публичных деятелей.