Кейс · КП и презентации
КП «AI для строительства»: от deep-research до слайдов и лендинга. Заявлено в КП: цикл проектирования 365 → 7 дней (−85%), документооборот −370 часов в месяц, точность извлечения накладных 93–95%, MVP за 21 день.
Задача
Обосновать и продать переход от ручного проектирования наружных электросетей (до 12 месяцев на проект) и «зоопарка» логистики к алгоритмической оптимизации.
Решение
Полный пакет КП по двум направлениям. AI-проектировщик: вокселизация DWG-геоподосновы, генеративная трассировка кабеля (A*/GNN), RAG с точными ссылками на СНиП и ПУЭ. AI-логистика: Vision-LLM извлекает таблицы из полевых накладных с точностью 93–95%, fuzzy-matching по 15 000 SKU в 1С. Deliverables: deep-research отчёт, сценарий на 20 слайдов, готовая презентация и интерактивный веб-лендинг.
Результат
Заявлено в КП: цикл проектирования 365 → 7 дней (−85%), документооборот −370 часов в месяц, точность извлечения накладных 93–95%, MVP за 21 день.
Проект в проде: github.com/anonosya-ux/spectrum-intelligence
Смотрите также
Следующий шаг
Хотите похожий результат у себя? Расскажите про задачу — разберу бесплатно и скажу, решается ли она вообще. Скажу прямо, решается это ИИ или нет и с чего лучше начать. Разбор бесплатный и ни к чему не обязывает.