Как с помощью модульного ИИ-ассистента закрывать узкие места обучения
Разработали модульного AI-ассистента для производителя фармпродукции, автоматизировав обучение и оценку навыков сотрудников.
Задача
Устаревшие подходы к обучению блокировали развитие бизнеса: непрозрачная оценка навыков приводила к операционным ошибкам, новички медленно входили в работу, а эксперты тратили время на рутинные консультации. Росли издержки, падала производительность, требовалось комплексное решение для управления обучением.
Решение
Создали модульного AI-ассистента с тремя модулями: чат-бот для отработки навыков, генератор тестов и методичек из документов, ИИ-поиск по базе знаний. Провели анализ рынка, собрали вводные, разработали критерии оценки, систематизировали материалы, подготовили MVP, протестировали на пилотной группе и упаковали в готовый продукт с интеграцией в инфраструктуру клиента.
Похожие кейсы
Контроль комплектации аэрозольной продукции в «Арнест» с помощью компьютерного зрения
Автоматизирован мониторинг выпадения баллонов из коробок для АО «Арнест» → 100% точность выявления некомплекта
Мобильное приложение для оценки качества краба
Разработано мобильное приложение на основе нейросети для определения процента наполнения крабовой конечности мясом с точностью 99%.
HR чат-бот для Норникеля
Разработан HR чат-бот в ВКонтакте для сбора резюме и анкет соискателей — за два месяца получено 245 анкет
Автоматический контроль намотки сверхпроводящего кабеля с помощью компьютерного зрения
Автоматизирован контроль намотки ВТСП-кабеля с точностью детекции дефектов 99%.
АО «НПО «Аконит»: машинное зрение ML Sense для контроля качества труб на линии резки
Автоматизирован визуальный контроль труб на линии резки с помощью машинного зрения, что снизило аварии на 80%.
Внедрение платформы видеоаналитики (CV моделей)
Разработано решение для анализа производственного процесса — mAP достиг 85%