Недавно мы запустили Proof of Concept - проверили, что ИИ-технология работает в реальных условиях, а также оценили ее техническую и коммерческую жизнеспособность.

У нас не стояла задача "впихнуть" какую-нибудь ИИ-шенку, так "чтобы было". Мы озадачились облегчить "боль" заказчика, для чего отлично подходил функционал LLM с агентами.

В чём была боль заказчика?

Для сети крупных гипермаркетов с ПВЗ с большим ассортиментом (сотни тысяч товаров) каждая карточка товара - это продающий инструмент. Если характеристики заполнены неполностью, то товар невозможно найти через поиск и фильтры, а рекламные бюджеты сливаются впустую.

Ручное заполнение одной карточки стоит на рынке 500–2000 рублей. При 180 000 товаров расходы становятся просто космическими. И чем больше ассортимент, тем больше нужно нанимать контент-менеджеров. Бизнес масштабирует ручной труд, а не прибыль.

Что мы сделали?

Мы выстроили простой автоматизированный процесс:

1. Парсеры собирают данные с сайтов производителей вместе с фото. 2. LLM-модель анализирует, проверяет, нормализует характеристики и пишет уникальное описание для карточки товара. 3. Далее заполняется список характеристик на основе более подходящих из списка спарсенных данных. 4. Карточка готова к модерации.

Затем мы на пару дней отдали наш "PoC" менеджерам заказчика попользоваться. В результате получили положительный отклик, что функционал надо дорабатывать, так как польза будет выше затрат на разработку и токены.

Что планируется на следующем этапе?

1. Загрузка товаров для заполнения списком. 2. Обработка фото под дизайн сайта. 3. SEO-оптимизированное описание. 4. Заполнение характеристик товара на базе справочника номенклатур от 1С. 5. Автоматическая загрузка списка заполненных номенклатур в Django cms для модерации/отправки на доработку. 6. Автоматическая отправка списка номенклатур в 1С для последующей выгрузки на сайт через микросервис обмена номенклатуры (RabbitMQ).

А что на выходе?

🔹Стоимость одной карточки снизится с 2000 рублей до пары десятков рублей. 🔹Время публикации - с нескольких дней до нескольких десятков минут. 🔹 Ошибки в фильтрах и поиске будут наблюдаться намного реже. 🔹 Рост ассортимента больше не потребует найма нового персонала.

Почему это не «дорогая фича», а реально ценный функционал?

Потому что ИИ здесь не "приклеен сбоку" ради хайпа. Он встроен в бизнес-процесс:

Загружен список товаров → данные собраны → карточка заполнена → опубликована

Система, по большей части, работает сама и приносит измеримую экономию — пара десятков рублей за карточку товара вместо двух тысяч.

Мораль

ИИ становится ценным не тогда, когда он «есть», а когда он убирает рутину, ускоряет процесс и перестаёт заставлять бизнес масштабировать штат вслед за ассортиментом. В этом кейсе он не замена человека ради замены, а инструмент, который просто делает работу дешевле и быстрее.

#кейс #иидлябизнеса #автоматизация #ритейл #ecommercetech #llm #генерацияконтента #каталогтоваров #цифроваятрансформация #иибезхайпа #1с #большаяязыковаямодель #ииагенты