ГК «Самолет» сэкономила более 200 млн рублей благодаря внедрению ИИ
5 июня 2026 10:20
По ее словам, сегодня в работе девелопера находится около 5 млн кв.м жилья и еще порядка 1 млн кв.м социальных объектов в 18 регионах России. Для управления таким объемом информации компания еще в 2023 году создала единое хранилище данных Data Lake. Как отметила Акиньшина, на практике главным фактором успешного внедрения искусственного интеллекта оказалось не качество самих моделей, а качество данных.«Если данные не синхронизированы, система может выдавать разные ответы на один и тот же запрос. Поэтому сегодня мы используем ИИ в том числе для очистки данных, синхронизации справочников и создания единых стандартов работы с информацией», — пояснила она.
В компании развернули несколько собственных моделей в формате on-premise. Они работают исключительно с внутренними данными и не используют внешние источники для обучения. Такой подход позволяет сохранять контроль над корпоративной информацией и повышает уровень защиты персональных данных.
Параллельно «Самолет» развивает программы обучения сотрудников. Для части специалистов курсы по работе с искусственным интеллектом стали обязательными и влияют на выполнение годовых KPI. Кроме того, внутри компании доступны инструменты вайб-кодинга, позволяющие подразделениям самостоятельно автоматизировать отдельные процессы без привлечения IT-департамента.
По словам Акиньшиной, во время внутренних хакатонов сотрудники предложили около 2 тыс. инициатив по автоматизации различных направлений работы. В компании также появились собственные ИИ-агенты. Один из них получил название ИИгорь и помогает PR-подразделению. По словам топ-менеджера, сотрудники уже шутят о возможном появлении ИИрины.
«Наша цель заключается в том, чтобы искусственный интеллект стал для сотрудников такой же привычной частью ежедневной работы, как любой другой цифровой инструмент», — подчеркнула Акиньшина.
Она добавила, что по итогам 2025 года экономический эффект от внедрения ИИ превысил 200 млн рублей, тогда как затраты на реализацию проектов составили менее 2% от полученного результата. Основные расходы пришлись на приобретение моделей и создание серверной инфраструктуры.