OSMI IT

CEO OSMI IT Михаил Шрайбман делится опытом и показывает, как компании уже получают ощутимую отдачу от использования ИИ.

Уже сегодня 50% рутинных операций может выполнять ИИ-агент, оставляя людям роль стратегов и интеграторов. Поэтому трансформация, сравнимая с приходом в мир интернета, уже не просто на пороге. Она пришла.

Мы начали разработку сайта для продажи ювелирных изделий на рынках США и России, но уже через полгода из-за санкций столкнулись с крупными проблемами. Рассказываем, как нам удалось закончить проект, невзирая на сложности.

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.

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 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.

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.