Пока AI-хайп не прекращается и большинство компаний пока не знают как его применять, чтобы получить дополнительную прибыль или снизить расходы. Я собрал несколько примеров из мировой практики.

Почему это важно?

McKinsey посчитали: производительность в строительстве за 24 года росла на 0,4% в год. В остальной экономике - на 2%. Разрыв - $1,6 трлн. Простым языком: стройка - одна из самых отстающих отраслей в мире по эффективности. При этом рынок - $13 трлн. К 2040 году будет $22 трлн.

1/ Holcim - один из крупнейших производителей цемента в мире. Интегрировали в свои заводы 3000 датчиков, которые анализируют состояние оборудования и строят предиктивную модель по срокам поломки. Производство не простаивает из-за поломок - компания не теряет деньги. Здесь стоит отметить, что незапланированный простой типичного цементного завода стоит около $300 000 в день.

2/ Wizata - другой производитель цемента подключил AI к управлению мельницами. Выход продукции вырос на 10%. Энергии стал тратить на 2,5% меньше. Экономия — €4 млн в год.

3/ Другой цементный завод с помощью AI пересмотрел, что и сколько производить, и сколько держать на складе. Результат — минус 278 000 тонн лишних запасов. Экономия на оборотке — $5,8 млн в год. Кейс ThroughPut.

4/ Производитель стройматериалов перестал лить рекламу на всех подряд. Подключил AI-платформу для точечной работы по конкретным компаниям и площадкам. Расходы на рекламу упали с $160 000 до $40 000. А лидов стало в 2,5 раза больше. Кейс Vehnta.