«Контекст» в Технониколь: пилот ИИ-ассистента в контуре продуктовой разработки
Разработали ИИ-ассистента для продуктовой команды Технониколь: он объединяет код, документацию и задачи в единый контур и помогает с декомпозицией, тест-кейсами и саммаризацией совещаний.
Задача
Продуктовая и ИТ-команда вела разработку в нескольких системах одновременно, а составление ТЗ, тест-кейсов и декомпозиции задач требовало ручного удержания контекста. Решения с совещаний терялись между вики и трекером.
Решение
Решение развернули полностью в собственном контуре Технониколь: локальная языковая модель через LM Studio, диаризация речи моделью pyannote, фронтенд на React и TypeScript, бэкенд на PHP, ML-слой на Python и FastAPI, хранение в Minio. Ассистент интегрирован с GitLab, Яндекс.Вики и Яндекс.Трекером и работает с проектными данными как с единым целым.
Результат
Пилот подтвердил возможность развернуть платформу в закрытом контуре крупного промышленного заказчика и получить полный набор рабочих сценариев: от постановки задачи до тестирования.
Ещё 398 кейсов в категории Стройматериалы
Похожие кейсы
ТОР. Цифровой контроль строительства и лабораторных испытаний с ИИ
Разработали систему ТОР с ИИ для цифрового контроля строительства и лабораторных испытаний, сократив простои на 10–30%.
ФСК: ИИ-классификация смет сократила трудозатраты в 7 раз
Разработан API-сервис с нейросетью для автоматической классификации строительных работ для ГК ФСК: трудозатраты сметчиков снижены в 7 раз, точность модели превышает 90%.
Архитектурно-цифровой мультимедийный макет «Лахта Центра» с дополненной реальностью
Создан мультимедийный макет «Лахта Центра» с дополненной реальностью и 9 сценариями демонстрации, который увидели более 4 млн посетителей выставки «Россия».
Виртуальная примерка декора для заборов ZKING: нейросеть генерирует лиды
Внедрили нейросетевую примерку декора для заборов в воронку продаж ZKING, чтобы снять страх «не подойдёт» и дать менеджерам повод для звонка сомневающимся клиентам.
CRM для партнёрской сети ДФ ОПТ: 99% точность распознавания товаров
Внедрили CRM на базе АСТАРТ для дилерской сети ДФ ОПТ: точность ИИ-распознавания товаров с фото и сканов достигла 99%.
ИИ-агент для ООО «МП ИНТЕПРО»: превращаем рабочий Telegram-чат в систему задач
ИИ-агент мониторит переписку в Telegram-чатах и автоматически создаёт задачи с дедлайнами и исполнителями для ООО «МП ИНТЕПРО».