ENTERPRISE AI CASE STUDIES · VERIFIED ROI

حالات الأعمال

كيف تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي للنمو.

52Verified Case Studies
7Industry Sectors
204+Primary Sources
AlpinaGPT: منصة ذكاء اصطناعي مؤسسية متعددة النماذج مع RAG فوق مكتبة أعمال موثقة
AD
Alpina Digital (AlpinaGPT)تكنولوجيا التعليم والبرمجيات المؤسسية
✓ 3

AlpinaGPT: منصة ذكاء اصطناعي مؤسسية متعددة النماذج مع RAG فوق مكتبة أعمال موثقة

Deploying AlpinaGPT across enterprise teams cut the time required to draft analytical briefs, training curricula, commercial proposals, and meeting minutes by 45–60%, while migrating staff away from…

45–60%توفير الوقت في إعداد المستندات والعروض والبرامج
3 000+كتاب ودورة مرخصة من ألبينا في نظام RAG الموثق
72%+معدل الاستخدام النشط للتراخيص مع ورش العمل التطبيقية
152-ФЗامتثال كامل لمتطلبات أمن البيانات وتوطينها
Multi-LLM GatewayPostgreSQL + pgvectorHybrid RAG + Reranker
Read case →
Sberbank: يحل الذكاء الاصطناعي 65% من استفسارات العملاء في مركز الاتصال
С
Сбербанкالخدمات المصرفية
✓ 6

Sberbank: يحل الذكاء الاصطناعي 65% من استفسارات العملاء في مركز الاتصال

اعتبارًا من الربع الأول من عام 2026، يحل الذكاء الاصطناعي أكثر من 65% من استفسارات العملاء: 66% في قنوات الصوت و 71% في الدردشات. تحدد المقارنة بالسوق الإطار: وفقًا لتقدير Frank RG لعام 2026، متوسط الصناعة…

65%من الاستفسارات التي يحلها الذكاء الاصطناعي (الربع الأول من عام 2026)
+7%إنتاجية المشغل مع GigaChat
+2 п.п.نمو CSI بعد نشر المساعد
300 млн ₽محفوظ في عام 2023 (توجيه المكالمات المؤسسية)
GigaChatБаза знаний SberHelpПредиктивная маршрутизац…
Read case →
أفيتو (Avito): نماذج A-Vibe وVLM الخاصة تؤتمت الإشراف والمبيعات لأكثر من 200 مليون إعلان
АA
Авито (Avito)التجارة الإلكترونية والإعلانات المبوبة
✓ 3

أفيتو (Avito): نماذج A-Vibe وVLM الخاصة تؤتمت الإشراف والمبيعات لأكثر من 200 مليون إعلان

Over 98% of all marketplace listings are now moderated automatically without human intervention, while contextual chat analysis significantly reduced multi-step phishing incidents.

98%+من الإعلانات تتم مراجعتها تلقائياً بالذكاء الاصطناعي
200M+إعلان نشط مدار بواسطة بحث التعلم الآلي ونماذج الرؤية
−45%تقليل وقت نشر الإعلان انطلاقاً من الصور
21 млрд ₽الأثر الاقتصادي المستهدف من نشر منصة الذكاء التوليدي
A-Vibe LLM (8B)Custom RU TokenizerVision-Language Models (…
Read case →
ياندكس غو ولافكا: الشبكات العصبية البيانية والتعلم الآلي يديران ملايين الرحلات والمتاجر المظلمة
ЯG
Яндекс Go и Яндекс Лавкаالنقل الحضري والتجارة السريعة
✓ 3

ياندكس غو ولافكا: الشبكات العصبية البيانية والتعلم الآلي يديران ملايين الرحلات والمتاجر المظلمة

Global RL-assisted dispatch and chained-trip matching reduced driver deadhead mileage and average passenger wait times by 15–22%, increasing driver hourly utilization without raising rider fares.

<2%نسبة هدر المنتجات سريعة التلف في لافكا بفضل التنبؤ الآلي
−18%انخفاض المسافات الفارغة ووقت انتظار وصول السيارة
+25%زيادة عدد الطلبات المسلمة في الساعة لكل مندوب توصيل
15 минزمن توصيل مستقر خلال 15 دقيقة عبر أكثر من 500 متجر مظلم
CatBoostGraph Neural Networks (G…Reinforcement Learning
Read case →
تي-بانك: حماية الذكاء الاصطناعي من احتيال الهاتف وفرت للعملاء 1.2 مليار روبل
ТБ
Т-БанкFintech
✓ 8

تي-بانك: حماية الذكاء الاصطناعي من احتيال الهاتف وفرت للعملاء 1.2 مليار روبل

تم نشر المسار المالي لـ Protect or Refund على مراحل: في أول ستة أشهر لها وفرت للعملاء 170 مليون روبل؛ بحلول مايو 2025 بلغ المبلغ التراكمي 1.2 مليار روبل، مع دفع 12.3 مليون روبل في التعويضات. نسبة هذين…

1,2 млрд ₽وفرت للعملاء تراكمياً (بحلول مايو 2025)
62 млнمكالمات احتيال يكتشفها Neuroshield شهرياً
44 000 чمن وقت المحتالين محترق في Fraud Roulette أثناء الاختبار
12,3 млн ₽مدفوع في تعويضات الضمان
«Нейрощит» — детекция мо…Сервис «Защитим или верн…«Фрод-рулетка» — перехва…
Read case →
مجموعة X5: التسعير بالذكاء الاصطناعي والتنبؤ بالطلب والرؤية الحاسوبية في أكثر من 25 ألف متجر
XG
X5 Group (Пятёрочка, Перекрёсток)تجارة التجزئة الغذائية
✓ 3

مجموعة X5: التسعير بالذكاء الاصطناعي والتنبؤ بالطلب والرؤية الحاسوبية في أكثر من 25 ألف متجر

Embedding AI across supply chain replenishment, dynamic pricing, and in-store operations generates tens of billions of rubles in verified annual EBITDA contribution for X5 Group.

25 000+متجر يعمل بنظام التزويد الآلي والتسعير الذكي
90%+من طلبات الموردين الروتينية تُنشأ تلقائياً بالذكاء الاصطناعي
20 000+جهاز دفع ذاتي مزود بالرؤية الحاسوبية للتعرف على السلع
+30%تسريع عملية وزن الفواكه والخضروات عند الدفع الذاتي
Dynamic Pricing MLCross-Elasticity ModelsEdge Computer Vision
Read case →
جي بي مورغان تشيس (JPMorgan Chase): نشر منصة LLM Suite لـ 200 ألف موظف بقيمة أعمال تتجاوز 1.5 مليار دولار
JC
JPMorgan Chaseالبنوك والخدمات المصرفية الاستثمارية
✓ 3

جي بي مورغان تشيس (JPMorgan Chase): نشر منصة LLM Suite لـ 200 ألف موظف بقيمة أعمال تتجاوز 1.5 مليار دولار

Roughly 200,000 JPMorgan employees (~two-thirds of the global workforce) gained access to LLM Suite, saving hours per week on document synthesis, memo drafting, and regulatory research.

200 000+موظف في البنك يعملون عبر منصة LLM Suite المؤسسية
$1,5–2 млрдمليار دولار قيمة أعمال سنوية محققة من أكثر من 400 حالة استخدام
400+سيناريو إنتاجي للذكاء الاصطناعي في مكافحة الاحتيال والمخاطر
#1 в миреالمرتبة الأولى عالمياً في مؤشر Evident AI لنضج الذكاء الاصطناعي المصرفي
LLM Suite PortalPermission-Aware RAGMNPI Compliance Guardrails
Read case →
وول مارت (Walmart): الذكاء التوليدي يثري كتالوج 850 مليون سلعة أسرع بـ 100 مرة مع مفاوضات موردين ذاتية
W
Walmartتجارة التجزئة العالمية وسلاسل الإمداد
✓ 3

وول مارت (Walmart): الذكاء التوليدي يثري كتالوج 850 مليون سلعة أسرع بـ 100 مرة مع مفاوضات موردين ذاتية

Enriching 850 million catalog items and launching generative intent search lifted e-commerce search relevance and basket size by turning multi-query shopping trips into single-prompt solutions.

850 млнمليون بطاقة منتج في الكتالوج تم إثراؤها وتوحيدها بالذكاء التوليدي
в 100 разأسرع من العمل اليدوي في تنظيف وإثراء كتالوج المنتجات
68%من الموردين يبرمون صفقات ناجحة مع روبوت التفاوض الذاتي
75 000+موظف مؤسسي يستخدمون منصة المساعد الذكي My Assistant
Wallaby Retail LLMGenerative Intent SearchCatalog Attribute Extrac…
Read case →
دودو براندز (Dodo Brands): الرؤية الحاسوبية لمراقبة جودة البيتزا والتخطيط الذكي في نظام Dodo IS
DB
Dodo Brands (Додо Пицца)تكنولوجيا الغذاء والمطاعم السريعة
✓ 3

دودو براندز (Dodo Brands): الرؤية الحاسوبية لمراقبة جودة البيتزا والتخطيط الذكي في نظام Dodo IS

Cut-table Computer Vision established continuous, objective quality scoring across hundreds of thousands of pizzas, reducing customer complaints regarding bake quality and topping errors by 25–30%.

1 300+مطعم في أكثر من 20 دولة تُدار عبر سحابة Dodo IS الذكية
−28%انخفاض شكاوى جودة الخبز والإضافات في الفروع المزودة بالرؤية
15 минدقة الفترة الزمنية للتنبؤ بطلب المطبخ وجدولة الورديات
75%+من الطلبات تتم عبر القنوات الرقمية المدعومة بتوصيات الذكاء الاصطناعي
Dodo IS CloudComputer Vision (YOLO / …Time-Series Demand ML
Read case →
كاسبرسكي (Kaspersky): أنابيب التعلم الآلي ترصد 467 ألف تهديد سيبراني جديد يومياً مع المحلل الذكي Kira
ЛК
Лаборатория Касперского (Kaspersky)الأمن السيبراني
✓ 3

كاسبرسكي (Kaspersky): أنابيب التعلم الآلي ترصد 467 ألف تهديد سيبراني جديد يومياً مع المحلل الذكي Kira

Kaspersky's automated ML pipeline detects and classifies roughly 467,000 novel malicious files daily (up 14% YoY), handling over 99.9% of incoming threat volume without human intervention.

467 000ملف خبيث جديد وفريد يتم رصده يومياً عبر التعلم الآلي
99.9%+من التهديدات يتم تصنيفها تلقائياً دون تدخل بشري
−40%تقليص وقت فرز الحوادث في مراكز العمليات الأمنية مع المساعد Kira
400M+جهاز محمي يغذي شبكة الاستخبارات السحابية KSN
Behavioral ML EngineGradient Boosted TreesDeep Threat Clustering
Read case →
سيفيرستال (Severstal): نظام الذكاء الاصطناعي «أديلينا» يرفع سرعة درفلة الصلب بنسبة 5%
СS
Северсталь (Severstal)التعدين والصناعات الثقيلة
✓ 3

سيفيرستال (Severstal): نظام الذكاء الاصطناعي «أديلينا» يرفع سرعة درفلة الصلب بنسبة 5%

The 'Adelina' AI controller increased Hot Strip Mill 2000 throughput by roughly 5% with zero capital equipment expansion—unlocking over 300,000 additional tonnes of rolled steel per year.

+5%زيادة إنتاجية خط الدرفلة 2000 تحت قيادة الذكاء الاصطناعي
+300 тыс. тألف طن إضافي من الصلب المدرفل سنوياً دون نفقات رأسمالية
20+ типовنوعاً من عيوب سطح الصلب ترصدها الرؤية الحاسوبية أثناء الحركة
Автопилотتحكم آلي مغلق الحلقة يقود المعدات مباشرة من نموذج التعلم الآلي
Closed-Loop Industrial MLPLC / SCADA IntegrationCNN Surface Defect Vision
Read case →
بنك VTB: «مصنع النماذج» يقلص وقت نشر التعلم الآلي من أشهر إلى أيام مع تقييم ائتماني في ثوانٍ
БВ
Банк ВТБ (VTB)البنوك والخدمات المالية
✓ 3

بنك VTB: «مصنع النماذج» يقلص وقت نشر التعلم الآلي من أشهر إلى أيام مع تقييم ائتماني في ثوانٍ

Transitioning to the industrial Model Factory slashed average ML time-to-market from several months to just days while cutting model development and validation labor costs by over 40%.

в 5–10 разتسريع نشر نماذج التعلم الآلي عبر «مصنع النماذج» المؤتمت
85%+من قرارات الائتمان للأفراد تُتخذ تلقائياً بالذكاء الاصطناعي
−40%انخفاض جهد التطوير والتحقق من المخاطر لكل نموذج
Сотниمئات النماذج الإنتاجية الخاضعة للمراقبة المستمرة لانحراف البيانات
Enterprise MLOps FactoryCentralized Feature StoreGradient Boosting / GNN
Read case →
ميغافون (MegaFon): المساعد الذكي «إيفا» يحظر مليارات مكالمات الاحتيال والتعلم الآلي يدير أبراج الاتصالات
МM
МегаФон (MegaFon)الاتصالات والشبكات
✓ 3

ميغافون (MegaFon): المساعد الذكي «إيفا» يحظر مليارات مكالمات الاحتيال والتعلم الآلي يدير أبراج الاتصالات

The 'Eva' AI assistant protects tens of millions of subscribers and blocks or intercepts billions of spam and scam calls annually—detecting newly rotated fraud numbers within minutes of campaign initiation.

Миллиардыمليارات المكالمات المزعجة والاحتيالية يعترضها المساعد الذكي «إيفا» سنوياً
−10%توفير استهلاك الكهرباء في أبراج الاتصالات بفضل أوضاع التعلم الآلي
200 000+محطة اتصالات أساسية ضمن نطاق القياس عن بعد والتحسين الذكي
65%+من استفسارات المشتركين تُحل تلقائياً دون تدخل موظف
Signaling Traffic MLConversational Voice AI …Self-Organizing Network …
Read case →
دروم (Drom.ru): الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي يقيمون أسعار ملايين السيارات ويكشفون الأعطال من الصور
ДD
Дром (Drom.ru / FarPost)منصات بيع السيارات والتجارة الإلكترونية
✓ 3

دروم (Drom.ru): الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي يقيمون أسعار ملايين السيارات ويكشفون الأعطال من الصور

Computer vision automatically verifies and tags millions of uploaded vehicle photos every month, slashing manual moderation workload while auto-filling make, model, and generation for sellers.

95%+دقة التعرف على علامة وطراز وجيل السيارة من الصور
20M+مستخدم فريد شهرياً يعتمدون على التقييم الذكي والبحث البصري
Доли секالبحث عن الصور المكررة والمسروقة في أجزاء من الثانية
Сотниمئات المتغيرات الإقليمية والفنية والتاريخية في نموذج التسعير
Computer Vision (CNN / V…License Plate OCRVisual Embedding Search
Read case →
كلارنا: مساعد الذكاء الاصطناعي قام بعمل 700 وكيل بدوام كامل في شهره الأول
K
KlarnaFintech
✓ 3

كلارنا: مساعد الذكاء الاصطناعي قام بعمل 700 وكيل بدوام كامل في شهره الأول

في شهره الأول، تعامل المساعد مع 2.3 مليون محادثة — ثلثا جميع جلسات دعم كلارنا — قام بعمل معادل لـ 700 وكيل بدوام كامل. انخفض متوسط وقت الحل من 11 دقيقة إلى أقل من دقيقتين. انخفضت الاستفسارات المتكررة بنسبة…

2.3Mالدردشات في الشهر الأول
700معادل الموظفين بدوام كامل
<2 минوقت الحل (كان 11 دقيقة)
$40Mتحسن الأرباح المتوقع 2024
OpenAI (ChatGPT API)RAG по документации подд…Белый список тем + шаг в…
Read case →
Airbnb: التعلم العميق في البحث — +0.6% حجوزات من بنية معمارية جديدة و+14% حجوزات للقوائم الجديدة
A
Airbnbالسفر والأسواق الإلكترونية
✓ 3

Airbnb: التعلم العميق في البحث — +0.6% حجوزات من بنية معمارية جديدة و+14% حجوزات للقوائم الجديدة

يتم إصلاح نتائج الموجة الثانية في اختبارات A/B عبر الإنترنت. بنية معمارية ثنائية الأبراج: +0.6% حجوزات و +0.75% عائد مع −33% زمن استجابة تسجيل p99؛ تأثير جانبي فضولي — انخفض متوسط سعر المنازل المحجوزة بنسبة…

+0.6%الحجوزات (شبكة برج ثنائي عصبية)
+14%حجوزات القوائم الجديدة
+1.8%العائد (position dropout)
-33%زمن استجابة تسجيل p99
GBDT → Deep NN (195 фич,…Lambdarank / ранжирующий…Two-tower архитектура (в…
Read case →
بنك BBVA: توفير 3 ساعات لكل موظف أسبوعياً، وأكثر من 20,000 GPTs، ونشر ChatGPT لـ 120,000 شخص
B
BBVAالخدمات المصرفية
✓ 3

بنك BBVA: توفير 3 ساعات لكل موظف أسبوعياً، وأكثر من 20,000 GPTs، ونشر ChatGPT لـ 120,000 شخص

وفقاً للأرقام التي نشرتها OpenAI في نوفمبر 2025: حوالي 3 ساعات موفرة لكل موظف أسبوعياً، 83% من الاستخدام الأسبوعي النشط، تحسينات الكفاءة بما يصل إلى 80%+ في اختبارات سير العمل المحددة، و20,000+ GPTs مخصص تم…

~3 чموفر لكل موظف أسبوعياً
83%الاستخدام الأسبوعي النشط
20 000+GPTs مخصص (~4,000 قيد الاستخدام المتكرر)
120 000الموظفون في النشر المستهدف عبر 25 دول
ChatGPT EnterpriseCustom GPTs (20 000+)OpenAI models (ассистент…
Read case →
Botkin.AI: الدروس المستفادة من صعود وإيقاف أول منصة ذكاء اصطناعي طبي مسجلة رسمياً في روسيا
BA
Botkin.AI (ООО «Интеллоджик»)الرعاية الصحية
✓ 11

Botkin.AI: الدروس المستفادة من صعود وإيقاف أول منصة ذكاء اصطناعي طبي مسجلة رسمياً في روسيا

تقطع النتيجة بطريقتين. توقف المنتج عن الوجود كعمل مستقل: إيقاف تنظيمي في نوفمبر 2023، بيع لمنافس في ديسمبر 2023، خارج الأنظار. خرج المستثمرون الذين استثمروا ما لا يقل عن 271 مليون روبل على مدى 2017-2020…

2020أول شهادة تسجيل من الفئة 2b لروسيا لمنصة ذكاء اصطناعي
271+ млн ₽تم جمعها (11 مليون في 2017 + 100 مليون في 2019 + 160 مليون في 2020)
150 000+الدراسات في تجربة موسكو (مارس - ديسمبر 2020)
−139 млн ₽خسارة في 2022 على إيراد 15.5 مليون روبل
Платформа Botkin.AI (КТ,…Интеграция с ЕРИС (46 ме…Статус медицинского изде…
Read case →
DoorDash: نظام ذكاء اصطناعي صوتي مدعوم بـ Claude يعالج مئات الآلاف من استدعاءات Dasher يومياً
D
DoorDashالتوصيل
✓ 3

DoorDash: نظام ذكاء اصطناعي صوتي مدعوم بـ Claude يعالج مئات الآلاف من استدعاءات Dasher يومياً

بعد الاختبار الناجح في أوائل عام 2024، طرحت DoorDash خيارات الخدمة الذاتية الجديدة لجميع Dashers. يتعامل نظام الذكاء الاصطناعي الصوتي مع مئات الآلاف من استدعاءات Dasher يومياً بزمن استجابة يبلغ 2.5 ثانية أو…

100K+الاستدعاءات التي يتعامل معها نظام الذكاء الاصطناعي الصوتي يومياً
2.5сزمن الاستجابة (Claude 3 Haiku)
50×زيادة سعة الاختبار (SageMaker)
8 недельمن التصميم إلى اختبار الإنتاج A/B
Claude 3 Haiku (Anthropic)Amazon Bedrock + Knowled…Amazon Connect + Amazon …
Read case →
Duolingo: 148 دورة لغات جديدة في سنة واحدة مع AI توليدي
D
DuolingoEdTech
✓ 4

Duolingo: 148 دورة لغات جديدة في سنة واحدة مع AI توليدي

في 30 أبريل 2025، أعلنت Duolingo عن 148 دورة لغات جديدة في وقت واحد - أكبر توسع محتوى في تاريخ الشركة، تم إنشاؤه في غضون سنة واحدة. تضاعف كتالوج الدورات أكثر من الضعف. أصبحت اللغات السبع الأكثر شيوعاً غير…

148دورات جديدة في وقت واحد
<1 годаوقت الإنتاج
12 летللدورات الـ 100 الأولى
28لغات الواجهة
Generative AI (модели не…Shared content systemВнутренний тулинг генера…
Read case →
البرلمان الأوروبي: أرشيفبوت، مساعد ذكاء اصطناعي مدعوم بـ Claude — توفير 80% من وقت البحث عن 2.1 مليون وثيقة
ЕП
Европейский парламентالحكومة
✓ 3

البرلمان الأوروبي: أرشيفبوت، مساعد ذكاء اصطناعي مدعوم بـ Claude — توفير 80% من وقت البحث عن 2.1 مليون وثيقة

مقياس الحالة الرئيسي: انخفض وقت البحث والتحليل في الوثائق بنسبة 80% مع الحفاظ على معايير الدقة والأمان العالية. يعالج النظام ويوفر الوصول إلى أكثر من 2.1 مليون وثيقة بعدة لغات. قاعدة المستخدمين متنوعة: يحصل…

80%توفير في وقت البحث والتحليل
2,1M+وثائق تم جعلها متاحة
1952الأرشيف يعود إلى
Все ЕСلغات دول الاتحاد الأوروبي
Claude (Amazon Bedrock)Constitutional AIМногоязычный поиск и сум…
Read case →
غازبروم نفط: منصة الحفر 'الرقمية' قللت وقت الحفر غير الإنتاجي بنسبة 15%
ГН
Газпром нефтьالنفط والغاز
✓ 8

غازبروم نفط: منصة الحفر 'الرقمية' قللت وقت الحفر غير الإنتاجي بنسبة 15%

النتائج المنشورة للتجارب الميدانية في Gazpromneft-Noyabrskneftegaz: انخفض وقت بناء البئر بـ 6 أيام مقابل المعايير (17.5% للآبار المعقدة)، ارتفعت سرعة عمليات التصوير بنسبة 28.5% وعمليات غير التصوير بنسبة…

−15%الوقت غير الإنتاجي المتعلق بالتعقيدات (هدف البرنامج؛ وفقًا للمشاركين — تجاوز)
1,5+ чتحذير الالتصاق/الانزلاق قبل توقف قسري
−6 сутокوقت بناء البئر في التجارب الميدانية (+28.5% سرعة عملية التصوير)
60% → 90%+كفاءة وضع الآبار الأفقية في منطقة الإنتاج (مركز GeoNavigator)
«Цифровая буровая» (6 те…IoT-датчики на буровом о…Автоматическая подача на…
Read case →
GitLab: Claude في GitLab Duo وسير العمل الداخلي — 25–50% من مكاسب الإنتاجية
G
GitLabDevOps
✓ 3

GitLab: Claude في GitLab Duo وسير العمل الداخلي — 25–50% من مكاسب الإنتاجية

وفقاً لدراسة حالة Anthropic، استخدام Claude في سير العمل الداخلي وفر مكاسب إنتاجية بنسبة 25–50% في GitLab. تسارع تطوير ميزات AI إلى "أسابيع، وليس سنوات" — مقابل السيناريو الخاص ببناء مكدس ML داخلي. يلخصها…

25–50%مكاسب إنتاجية سير العمل الداخلي
Неделиوليس سنوات لشحن ميزات AI
50M+مستخدمي GitLab المسجلين
50%من Fortune 100 هم عملاء
Claude 3 (семейство моде…GitLab Duo / Duo Agent P…Длинное контекстное окно
Read case →
Grab: تصنيف البيانات باستخدام LLM — 20,000+ كيان في الشهر الأول وتوفير 360 يوم عمل سنويًا
G
Grabتطبيق فائق: خدمات النقل والتوصيل
✓ 3

Grab: تصنيف البيانات باستخدام LLM — 20,000+ كيان في الشهر الأول وتوفير 360 يوم عمل سنويًا

في الشهر الأول بعد التطبيق، قام النظام بفحص أكثر من 20,000 كيان بيانات - بمتوسط 300-400 في اليوم، وهو معدل مستحيل بدنيًا بالنسبة لعملية يدوية. في استطلاع سبتمبر 2023، قال 80% من مالكي البيانات أن العملية…

20K+كيانات في الشهر الأول
360أيام عمل موفرة سنويًا
80%من مالكي البيانات وجدوه مفيدًا
300-400كيانات في اليوم
GPT-3.5 (Azure OpenAI, к…Оркестратор Gemini (очер…Prompt engineering: few-…
Read case →
هارفي: نموذج قانون الحالات الأمريكي المخصص الذي فضله المحامون على GPT-4 بنسبة 97%
H
HarveyLegalTech
✓ 3

هارفي: نموذج قانون الحالات الأمريكي المخصص الذي فضله المحامون على GPT-4 بنسبة 97%

لاختبار النموذج، أحضرت هارفي محامين من 10 من أكبر شركات المحاماة. تم عرض عليهم المخرجات جنباً إلى جنب لنموذج قانون الحالات المخصص و GPT-4 للسؤال نفسه. "في 97% من الوقت، فضل المحامون المخرجات من نموذج قانون…

97%تفضيل المحامي مقابل GPT-4
10 млрдالرموز المضافة للبيانات إلى النموذج
10xنمو الإيراد في 2023
$715Mتقييم Series B (تم جمع $80M)
Кастомно обученная модел…GPT-4 (бейзлайн)Прецедентное право США (…
Read case →
Instacart: Ava، مساعد الذكاء الاصطناعي الداخلي — يستخدمه أكثر من نصف الموظفين شهرياً، مع جلسات تستغرق 20+ دقيقة
I
Instacartالتجارة الإلكترونية للبقالة والتوصيل
✓ 2

Instacart: Ava، مساعد الذكاء الاصطناعي الداخلي — يستخدمه أكثر من نصف الموظفين شهرياً، مع جلسات تستغرق 20+ دقيقة

اعتباراً من منشور سبتمبر 2023، استخدم أكثر من نصف موظفي Instacart Ava شهرياً و 900 أسبوعياً؛ امتدت الجلسات 20+ دقيقة، والمستخدمون 'كانوا ينتجون وينسخون كمية كبيرة من الأكواد'. أضافت متابعة يناير 2024…

>50%من الموظفين يستخدمونها شهرياً
900+المستخدمون الأسبوعيون
20+ минمدة الجلسة
32Kنافذة سياق GPT-4 في Ava
OpenAI GPT-4 (32K) и GPT…Автоапгрейд моделей по р…Prompt Exchange (библиот…
Read case →
Intercom Fin: وكيل دعم مدعوم بـ Claude يحل ما يصل إلى 86% من الأسئلة
I
Intercomبرمجيات كخدمة / دعم العملاء
✓ 4

Intercom Fin: وكيل دعم مدعوم بـ Claude يحل ما يصل إلى 86% من الأسئلة

يحل Fin 51% من الاستفسارات في المتوسط من الصندوق؛ مضبوط لشركة محددة، يصل الحل إلى 86% — فجوة تُظهر بنفسها أن جودة قاعدة المعرفة حاسمة. تنخفض أوقات الاستجابة من حوالي 30 دقيقة إلى ثوان. وفقاً لمدونة Intercom…

86%الحل الأقصى لـ Fin
51%الحل من الصندوق
45+اللغات
+31%محادثات الوكيل/يوم (Lightspeed)
Claude (Anthropic)Fin AI Engine™ (6 слоёв,…fin-cx-retrieval / fin-c…
Read case →
LinkedIn: استخراج المهارات القائم على LLM — 200 تعديل ملف شخصي في الثانية مع نموذج أصغر بنسبة 80% بدون فقدان الجودة
L
LinkedInتكنولوجيا الموارد البشرية والشبكات المهنية
✓ 2

LinkedIn: استخراج المهارات القائم على LLM — 200 تعديل ملف شخصي في الثانية مع نموذج أصغر بنسبة 80% بدون فقدان الجودة

في الإنتاج، يتعامل النظام مع ~200 تعديل ملف شخصي في الثانية بما يصل إلى 100 ميلي ثانية لكل رسالة — على CPU، بفضل نموذج مقطر أصغر بنسبة 80% من الأصلي. في اختبارات A/B عبر الإنترنت، رفع الاستخراج المحسّن…

200/секتعديلات الملف الشخصي المعالجة في الثانية
-80%حجم النموذج (التحطير)
<100 мсلكل رسالة
41K+المهارات في التصنيف
Multilingual BERT (two-t…Transformer contextual e…Мультизадачный кросс-дом…
Read case →
Lonely Planet: توليد برامج سفر باستخدام Claude على Amazon Bedrock — أرخص بنسبة 80% من التجميع اليدوي
LP
Lonely Planetالسفر والإعلام
✓ 5

Lonely Planet: توليد برامج سفر باستخدام Claude على Amazon Bedrock — أرخص بنسبة 80% من التجميع اليدوي

الرقم الرئيسي المعلن: انخفضت تكاليف توليد برامج الرحلات بنسبة تقريبية 80% مقابل التجميع التحريري اليدوي. تقوم المنصة بإنشاء آلاف برامج السفر الفريدة، كل منها استغرق سابقاً أياماً من العمل اليدوي من الفريق…

80%أرخص من التجميع اليدوي
Минутыلكل برنامج رحلة، انخفض من أيام
270K+وجهات قابلة للتعيين الجغرافي
750+خبراء محليون في قاعدة المعرفة
Anthropic Claude 2Amazon BedrockRAG по контентным библио…
Read case →
Mercado Libre: منصة Verdi المدعومة بـ GPT-4o — توسع الكتالوج بنسبة 100x وتحقيق دقة اكتشاف الاحتيال بنسبة تقارب 99%
ML
Mercado Libreالتجارة الإلكترونية و Fintech
✓ 2

Mercado Libre: منصة Verdi المدعومة بـ GPT-4o — توسع الكتالوج بنسبة 100x وتحقيق دقة اكتشاف الاحتيال بنسبة تقارب 99%

وفقاً للأرقام المنشورة من قبل OpenAI: فعّل GPT-4 Vision فهرسة 100x من المنتجات خلال سنتين؛ وصلت دقة اكتشاف الاحتيال إلى ما يقارب 99% للعناصر المشار إليها؛ خلال أشهر قليلة تولّت Verdi 10% من وساطة خدمة…

100xمنتجات إضافية مفهرسة خلال سنتين
~99%دقة كشف الاحتيال (العناصر المشار إليها)
10%من الوسطات التي يتعامل معها الذكاء الاصطناعي على موقع واحد
$450Mإمكانية في القرارات المستقلة سنوياً
GPT-4o / GPT-4o mini / G…GPT-4 VisionVerdi (внутренняя платфо…
Read case →
مودرنا: 750 GPT داخلي في شهرين و120 محادثة ذكاء اصطناعي لكل موظف أسبوعيًا
M
Modernaالأدوية والتكنولوجيا الحيوية
✓ 3

مودرنا: 750 GPT داخلي في شهرين و120 محادثة ذكاء اصطناعي لكل موظف أسبوعيًا

في غضون شهرين من اعتماد ChatGPT Enterprise، كانت الشركة تملك 750 GPT، 40% من المستخدمين النشطين أسبوعيًا أنشأوا GPTs الخاصة بهم، وبلغ متوسط كل مستخدم 120 محادثة ChatGPT Enterprise أسبوعيًا — تقريبًا خمسة…

750GPTs في أول شهرين
120محادثات لكل مستخدم أسبوعيًا
40%من المستخدمين النشطين أسبوعيًا أنشأوا GPTs
100%الاعتماد في فريق الشؤون القانونية
ChatGPT EnterpriseOpenAI API (mChat)Custom GPTs (Dose ID, Co…
Read case →
مورغان ستانلي: مساعد GPT-4 الذي تستخدمه 98% من فريق المستشارين الماليين
MS
Morgan Stanleyالتمويل
✓ 5

مورغان ستانلي: مساعد GPT-4 الذي تستخدمه 98% من فريق المستشارين الماليين

يستخدم أكثر من 98% من فريق المستشارين الماليين المساعد — اعتماد قريب من السقف لأداة الشركة. يجيب النظام بشكل فعال على الأسئلة عبر مجموعة من 100,000 وثيقة — مقابل حوالي 7,000 سؤال يمكن للأداة السابقة التعامل…

98%اعتماد فريق المستشارين
100Kالوثائق في المجموعة
20→80%إمكانية الوصول إلى الوثائق
7K→100Kتغطية الأسئلة
GPT-4 (OpenAI)RAG по внутренней базе з…Систематические evals + …
Read case →
M.Video-Eldorado: تحليل الفيديو داخل المتجر — نظرة صادقة على مشروع تجريبي وليس 'نشر على مستوى السلسلة'
МВ
М.Видео-Эльдорадоالتجزئة
✓ 7

M.Video-Eldorado: تحليل الفيديو داخل المتجر — نظرة صادقة على مشروع تجريبي وليس 'نشر على مستوى السلسلة'

نتائج هذه الحالة موجودة في نوعين، ومن المهم عدم الخلط بينهما.

1 → 50المتاجر: تجريبية (أكتوبر 2020) → خطة التوسيع (أغسطس 2021)
25 → 5تنبيهات 'المتسوق الوحيد' في اليوم على مدى 1.5 شهر
~$50جهاز حدودي لكل كاميرا (Raspberry؛ مرشح RTSP: 3 Mbit/s لـ 30 كاميرا)
30 000الكاميرات — حجم الهدف (1,000+ متجر)
Собственная CV-система д…~30 IP-камер на магазин …Edge-устройства Raspberr…
Read case →
نتفليكس: نظام التوصيات يدفع 80% من المشاهدات ويوفر أكثر من 1B دولار سنويًا
N
Netflixالإعلام والبث المباشر
✓ 2

نتفليكس: نظام التوصيات يدفع 80% من المشاهدات ويوفر أكثر من 1B دولار سنويًا

يتم استخدام نظام التوصيات على معظم شاشات المنتج وبشكل عام يؤثر على الاختيار لحوالي 80% من الساعات المبثة على نتفليكس؛ الـ 20% المتبقية تأتي من البحث. يمكن رؤية تطور الرقم: في عام 2012 استشهدت الشركة علناً…

>$1Bموفرة سنويًا
80%من ساعات البث عبر التوصيات
4xحجم الكتالوج الفعلي
65M+أعضاء عند النشر
Personalized Video Ranke…Top-N Video RankerTrending Now
Read case →
Notion: وكلاء مدعومة بـ Claude داخل مساحة العمل تقلل وقت البحث عن المعلومات لدى العملاء بنسبة 35%
N
Notionبرمجيات إنتاجية
✓ 3

Notion: وكلاء مدعومة بـ Claude داخل مساحة العمل تقلل وقت البحث عن المعلومات لدى العملاء بنسبة 35%

يتم قياس التأثير بشكل أساسي من جانب عملاء Notion. قللت Osaka Gas وقت البحث عن المعلومات بنسبة 35%. يوفر Remote 10 دقائق لكل بحث عبر 300 استعلام يومي. وفرت dbt Labs أكثر من 35 ألف دولار سنوياً بالتخلي عن…

35%وقت بحث أقل (Osaka Gas)
10 минموفر لكل بحث × 300 استعلام يومي (Remote)
90%تقليل التكاليف (تخزين الأوامس)
30+مهام الوكيل المتزامنة
Claude Opus 4.6Claude Managed AgentsPrompt caching
Read case →
أوسكار هيلث: توثيق أسرع بـ 40% تقريباً، وتسوية متطلبات الدعاوى بـ 50% أسرع، وأول BAA مع OpenAI
OH
Oscar Healthالتأمين الصحي
✓ 3

أوسكار هيلث: توثيق أسرع بـ 40% تقريباً، وتسوية متطلبات الدعاوى بـ 50% أسرع، وأول BAA مع OpenAI

وفقاً لدراسة الحالة من OpenAI (أبريل 2024): انخفض الوقت المستغرق لتوثيق محادثات الرعاية واستعراض نتائج الاختبارات بنسبة تقريباً 40% (وفقاً لمدونة الشركة — من 20+ دقيقة إلى أقل من 12 لكل محادثة)؛ قطع مساعد…

~40%توثيق سريري أسرع (20+ دقيقة → <12 دقيقة)
50%تسوية متطلبات دعاوى أسرع
100% / 80%دقة المساعد حسب فئة السؤال (بسيط / الأصعب)
№1أول BAA لشركة تأمين مع OpenAI
OpenAI APIGPT-4BAA / HIPAA-контур
Read case →
أوزون: محول في اقتراحات البحث — نسب صادقة من الواحد بالمئة على مستوى تريليونات الروبل
O
Ozonالتجارة الإلكترونية
✓ 6

أوزون: محول في اقتراحات البحث — نسب صادقة من الواحد بالمئة على مستوى تريليونات الروبل

المكاسب المنشورة حسب التكرار: CTR اقتراح البحث +10%، ثم +10% و+3% آخران؛ انخفضت حصة صفحات النتائج الفارغة 3%؛ نمت حصة المستخدمين الذين ينهون جلسة بطلب 0.3%. كل رقم يأتي من تجربة A/B على حركة المرور الحية…

+0,3%المستخدمون الذين ينهون جلسة بطلب
+10%CTR الاقتراح في التكرار الأول (ثم +10% و+3%)
−3%حصة نتائج البحث الفارغة
300 мсميزانية الاستجابة عند عشرات الآلاف من RPS
Decoder-only трансформер…Pretrain на цепочках пол…TensorRT-LLM (инференс),…
Read case →
شبكات بالو ألتو: Claude لآلاف المطورين — ارتفاع سرعة تطوير الميزات بنسبة 20-30%
PA
Palo Alto Networksالأمن السيبراني
✓ 2

شبكات بالو ألتو: Claude لآلاف المطورين — ارتفاع سرعة تطوير الميزات بنسبة 20-30%

تتفق أرقام العنوان الرئيسي في كلا دراسات الحالة: ارتفعت سرعة تطوير الميزات وتنفيذ الكود بنسبة 20-30%. ارتفعت سرعة كتابة اختبارات الوحدات بنسبة 10-30% — وهذا ليس مجرد إنتاجية: المزيد من الاختبارات يعني عدداً…

20–30%سرعة تطوير الميزات
10–30%إنشاء اختبارات وحدات أسرع
70%إكمال مهام أسرع للمبتدئين
Неделиالإدراج، انخفاض من أشهر (حتى 6)
Claude 3.5 Haiku (автодо…Claude 3.5 Sonnet (чат в…Sourcegraph Cody (IDE-пл…
Read case →
فايزر: الذكاء الاصطناعي التوليدي على AWS — توفير 16,000 ساعة بحث سنويًا وتقدر التأثيرات بما يصل إلى 1 مليار دولار سنويًا
P
Pfizerالأدوية
✓ 3

فايزر: الذكاء الاصطناعي التوليدي على AWS — توفير 16,000 ساعة بحث سنويًا وتقدر التأثيرات بما يصل إلى 1 مليار دولار سنويًا

النتائج المقاسة للبرنامج: توفير ما يصل إلى 16,000 ساعة بحث سنويًا لـ 1,500 عالم في PSSM وتقليل 55% في تكاليف البنية التحتية (وفقًا لدراسة الحالة على AWS). يتم شحن النماذج الأولية في 6 أسابيع بدلاً من 3 أشهر…

16 000 чساعات البحث المحفوظة سنويًا
$750M–1Bالتوفيرات السنوية المقدرة (حالات الاستخدام ذات الأولوية)
55%تقليل تكاليف البنية التحتية
6 недельنموذج أولي، بانخفاض من 3 أشهر أو أكثر
Anthropic Claude 2.1 (Am…Amazon KendraПлатформа Vox (голос + ч…
Read case →
Pinterest: تضمين واحد بدلاً من ثلاثة — زيادة +46.7% في إعادات التثبيت في Lens وثلث أنظمة ML للمحافظة عليها
P
PinterestSocial & Visual Search
✓ 3

Pinterest: تضمين واحد بدلاً من ثلاثة — زيادة +46.7% في إعادات التثبيت في Lens وثلث أنظمة ML للمحافظة عليها

في التقييمات غير المتصلة بالحكم البشري، رفع التضمين الموحد precision@5 بمقدار +22.2% لـ Flashlight، +110.1% لـ Lens، و +72.1% لـ Shop-the-Look مقابل النماذج المتخصصة. حققت أصعب مجال أكبر مكاسب — Lens:…

+46.7%إعادات التثبيت في Lens (A/B)
+110%precision@5 في Lens
600M+عمليات البحث البصري شهرياً
3→1التضمينات المراد الحفاظ عليها
Multi-task metric learningSE-ResNeXt101 (ImageNet …Модуль сабсэмплинга (про…
Read case →
Replit: وكيل يعمل بقوة Claude حول المنصة إلى آلة نمو — ARR من $1M إلى $240M
R
Replitتطوير البرمجيات
✓ 3

Replit: وكيل يعمل بقوة Claude حول المنصة إلى آلة نمو — ARR من $1M إلى $240M

الرقم الرئيسي لدراسة الحالة من Anthropic: نمت الإيرادات المتكررة السنوية لـ Replit من $1M إلى $240M بفضل إطلاقات الوكيل المعتمد على Claude. تتطابق التسلسل الزمني من المصادر المستقلة من حيث الحجم: تسجل…

$1M→$240Mنمو ARR
50M+مستخدمو المنصة
6+ чوقت تشغيل الوكيل المستقل
36 000+أسطر البرمجيات في جلسة واحدة
Claude Sonnet 4.6Claude Opus 4.7Replit Agent 4 (+ цифров…
Read case →
روساتوم: تحسين الإصلاح منح محطات الطاقة النووية الروسية 94 يوماً تشغيلياً إضافياً في النصف سنة
Р/
Росатом / Росэнергоатомالطاقة النووية
✓ 9

روساتوم: تحسين الإصلاح منح محطات الطاقة النووية الروسية 94 يوماً تشغيلياً إضافياً في النصف سنة

في النصف الأول من 2026، تم تقصير حملات الإصلاح عبر أسطول محطات الطاقة النووية الروسية بمجموع 94 يوماً (تمت الصيانة على 17 وحدة طاقة)، وتجاوز الإنتاج، وفقاً لتوقعات 16 يونيو 2026، الخطة بـ 7.44 مليار كيلوواط…

−94 дняتقليل الإصلاح على مستوى الأسطول المشترك (النصف الأول 2026، 17 وحدة)
7,44 млрд кВт·чإنتاج إضافي فوق الخطة (النصف الأول 2026)
−30%وقت التشخيص في تجارب التوائم الرقمية
240 → 100 минدورة تبادل بيانات الصيانة في محطة روستوف النووية (توفير 851 ساعة سنوياً)
Виртуально-цифровая АЭС …Цифровые двойники оборуд…Цифровые двойники АСММ (…
Read case →
البريد الروسي: تقنيات التعرف على النصوص والروبوتات تفرز حوالي 8 ملايين عنصر بريدي يوميًا
ПР
Почта Россииالبريد والخدمات اللوجستية
✓ 8

البريد الروسي: تقنيات التعرف على النصوص والروبوتات تفرز حوالي 8 ملايين عنصر بريدي يوميًا

تدعم خط الأنابيب المؤتمت تدفقًا على نطاق وطني. الأرقام التشغيلية المؤكدة: 40,000 رسالة في الساعة على آلة فرز الرسائل (11 في الثانية)، ما يصل إلى 8,000 طرد في الساعة على آلة الطرود، 3 ملايين عنصر في اليوم —…

~8 млнعناصر في اليوم (2.6B رسالة + 400M طرد سنويًا)
11/секرسائل في الثانية على آلة الفرز (40,000/ساعة)
3 млн/деньسعة مركز Vnukovo (64,000 م²، 125,000 رسالة/ساعة)
4 секلكل طرد للمعالج الروبوتي
OCR адресов и индексов (…Сортировочные машины Tos…SMAB — собственная платф…
Read case →
SK Telecom: LLM الاتصالات مع ضبط دقيق لـ Claude — انخفاض بنسبة 68% في استجابات الدعم منخفضة الجودة
ST
SK Telecomالاتصالات
✓ 4

SK Telecom: LLM الاتصالات مع ضبط دقيق لـ Claude — انخفاض بنسبة 68% في استجابات الدعم منخفضة الجودة

ارتفعت تقييمات جودة استجابات LLM من الوكلاء المباشرين 34% (المساعدة أثناء المكالمة). انخفضت حصة الاستجابات منخفضة الجودة 68% — نموذج الاتصالات المضبوط بدقة مقابل النموذج الأساسي. في معالجة ما بعد المكالمة،…

−68%استجابات النموذج منخفضة الجودة
+34%تقييمات جودة الاستجابة
89%من جودة الوكيل الإنساني (ما بعد المكالمة)
3,3→4,3+النتيجة الكلية لـ LLM الاتصالات
Claude 3 Sonnet (fine-tu…Bedrock Knowledge Bases …In-Call Assist + Post-Ca…
Read case →
Snapchat: Gemini متعدد الأنماط في روبوت My AI — نمو التفاعل بأكثر من 2.5x في الولايات المتحدة
SI
Snap Inc.وسائل التواصل الاجتماعي
✓ 4

Snapchat: Gemini متعدد الأنماط في روبوت My AI — نمو التفاعل بأكثر من 2.5x في الولايات المتحدة

وفقاً لـ Snap و Google Cloud، بعد نشر Gemini في My AI، نما التفاعل داخل Snapping إلى My AI بأكثر من 2.5x في الولايات المتحدة. صياغة كوريان في مدونة Google: "نشرت Snap قدرة Gemini متعددة الأنماط داخل روبوت…

2.5x+نمو التفاعل في My AI (الولايات المتحدة)
850M+مستخدمو Snapchat النشطين الشهريين
5الأنمط: نصوص وصوت وصور وفيديو وكود
2024إطلاق Gemini في My AI (سبتمبر)
Gemini (Google Cloud)Vertex AIMy AI (Snapchat)
Read case →
Spotify: منصة تعليق مدعومة بـ LLM — مجموعة بيانات تعليق أكبر بـ 10x مع إنتاجية معلقين 3x
S
Spotifyالإعلام والموسيقى
✓ 2

Spotify: منصة تعليق مدعومة بـ LLM — مجموعة بيانات تعليق أكبر بـ 10x مع إنتاجية معلقين 3x

نمت مجموعة التعليق 10x وإنتاجية المعلقين 3x: أتمتة العينات والمراجعة والتغذية الراجعة للنتائج في خطوط الأنابيب أزالت الخطوات اليدوية، بينما أخذت تعليقات LLM معظم الروتين عن الناس. تعمل المنصة عشرات مشاريع…

10xنمو مجموعة التعليق
3xإنتاجية المعلق
100M+المسارات والحلقات في المجموعة (مئات الملايين)
10+مشاريع التعليق المتوازية (عشرات)
LLM-разметка параллельно…3 уровня человеческой эк…Метрики согласованности …
Read case →
Stripe Radar: شبكة عصبية مكافحة الاحتيال تتخذ قراراً في أقل من 100 ms وتحجب فقط 0.1% من المدفوعات الشرعية بشكل خاطئ
S
StripeFintech
✓ 3

Stripe Radar: شبكة عصبية مكافحة الاحتيال تتخذ قراراً في أقل من 100 ms وتحجب فقط 0.1% من المدفوعات الشرعية بشكل خاطئ

يتخذ Radar قراراً بشأن كل دفع في أقل من 100 ميلي ثانية — داخل تدفق الدفع، قبل تأكيد المعاملة. من بين مليارات المدفوعات الشرعية على Stripe، يحجب النظام بشكل غير صحيح فقط 0.1% — ضمان المنتج الرئيسي: مكافحة…

<100 мсقرار لكل معاملة
0.1%من المدفوعات الشرعية المحجوبة بشكل خاطئ
1000+إشارات لكل معاملة
-85%وقت التدريب (إلى <ساعتين)
DNN (multi-branch, ResNe…Ранее: XGBoost + Wide & …1000+ фич на транзакцию
Read case →
Uber QueryGPT: لغة طبيعية إلى SQL — من 10 دقائق إلى 3
U
Uberالتكنولوجيا
✓ 2

Uber QueryGPT: لغة طبيعية إلى SQL — من 10 دقائق إلى 3

تنتج QueryGPT استعلامات موثوقة بدرجة كافية في حوالي 3 دقائق مقابل ~10 دقائق من التأليف اليدوي — ما يقرب من 70% من الوقت الموفر لكل استعلام. في الإصدار المحدود تبلغ الخدمة متوسط حوالي 300 مستخدم نشط يوميًا،…

10→3 минوقت تأليف الاستعلام
1.2Mاستعلامات المنصة/الشهر
300المستخدمون النشطون يوميًا
78%الإبلاغ عن توفير الوقت
GPT-4 Turbo 128K (модель…LLM-конвейер агентовRAG + vector search (kNN)
Read case →
Vodafone: Copilot لـ 68,000 موظف — توفير ~3 ساعات أسبوعياً، بينما يحل TOBi 70% من ~45 مليون استفسار شهري
V
Vodafoneقطاع الاتصالات
✓ 4

Vodafone: Copilot لـ 68,000 موظف — توفير ~3 ساعات أسبوعياً، بينما يحل TOBi 70% من ~45 مليون استفسار شهري

أنتج البرنامج التجريبي Copilot، الذي تقيّم مع KPMG، رقم العنوان الرئيسي للحالة: توفير حوالي ثلاث ساعات أسبوعياً لكل شخص في المتوسط — على الرسائل والدقائق والبحث عن المعلومات. قال 90% من المشاركين أنهم…

68 000موظفون يحصلون على Copilot
~3 чموفرة لكل شخص أسبوعياً (الاختبار)
70%من الاستفسارات التي يحلها TOBi رقمياً
−1 минمن متوسط وقت المكالمة (SuperAgent)
Microsoft 365 CopilotAzure OpenAI ServiceAzure AI Foundry
Read case →
Wayfair: تعمل Gemini على إثراء كتالوج منتجات يضم 30M+ بسرعة تزيد بـ 67% وترفع تحويل الفلاتر بحوالي ~2%
W
Wayfairالبيع بالتجزئة (التجارة الإلكترونية)
✓ 3

Wayfair: تعمل Gemini على إثراء كتالوج منتجات يضم 30M+ بسرعة تزيد بـ 67% وترفع تحويل الفلاتر بحوالي ~2%

تركز الأرقام المنشورة على الجبهة الكتالوجية. وفقاً لبيان Wayfair–Google Cloud المشترك: انخفض الوقت المطلوب لتنسيق القوائم الجديدة وتحديث القوائم الموجودة بنسبة 67% عبر كتالوج يضم أكثر من 30 مليون منتج.…

67%تنسيق قوائم أسرع
30M+منتجات في الكتالوج
~2%رفع التحويل مع الفلاتر
$100K+التوفير السنوي (مئات الآلاف)
Gemini (Google Cloud)Vertex AI / Gemini Enter…Muse + вкладка Discover …
Read case →
Wildberries: الذكاء الاصطناعي في عمليات المتجر الإلكتروني — رؤية الآلات في المستودعات والبحث العصبي ومعالجة المراجعات
W
Wildberriesالتجارة الإلكترونية
✓ 9

Wildberries: الذكاء الاصطناعي في عمليات المتجر الإلكتروني — رؤية الآلات في المستودعات والبحث العصبي ومعالجة المراجعات

Wildberries لا تزال تفصح عن أي نتائج عمل كمية لأنظمتها الذكية تقريباً — حد الحالة الأساسي الصادق. ما يتم نشره هي المؤشرات التقنية: إنتاجية ذراع الروبوت 950 وحدة على الأقل في الساعة ومعدل نجاح قبضة فوق 97٪…

15 млнالطلبات يومياً (بيانات الشركة، Habr)
950/часوحدات ذراع الروبوت/ساعة، >97٪ معدل القبضة (TAdviser)
1–3 годаالهدف العام: تقليل الاعتماد على موظفي المستودع بشكل جذري
Шестиосевые роботы-манип…Goods-to-person роботы-п…Нейросетевой поиск и под…
Read case →
Yandex: Alice تعالج أوامر المنزل الذكي على السماعة نفسها — بمعدل 6x أسرع من السحابة
Я
Яндексالمنزل الذكي
✓ 4

Yandex: Alice تعالج أوامر المنزل الذكي على السماعة نفسها — بمعدل 6x أسرع من السحابة

وفقًا لفريق Yandex، فإن المعالجة المحلية لأوامر المنزل الذكي أسرع بمتوسط 6x من مسار السحابة — يأتي الكسب من إزالة رحلة الشبكة ذهابًا وإيابًا بالإضافة إلى البث والمعالجة على الجهاز؛ لم تنشر الشركة ميلي ثواني…

6×المعالجة المحلية أسرع من السحابة (بمتوسط)
~10 млнالمعاملات في نموذج ASR على الجهاز
90 МБمن ذاكرة الوصول العشوائي لـ 'Begemotik' NLU (30+ جيجابايت في السحابة)
5,3 млнأجهزة YaOS/YaOS X نشطة (2025)
SoC Amlogic A113X2 с NPU…On-device ASR: трансформ…On-device NLU «Бегемотик…
Read case →