ИИ трансформирует управление проектами: 5 кейсов из разных отраслей

1. Строительство: Прогнозирование и минимизация рисков

В 2024 году компания Bentley Systems решила опробовать ИИ для предсказывания сбоев и управления рисками на строительных проектах. Для выявления потенциальных задержек и проблем ИИ-модели анализируют данные с площадок — от погодных условий до производительности работников. Эти системы позволяют принимать меры заранее, тем самым снижая риски и финансовые потери.

Использование AI сократило время на завершение проектов в среднем на 20%, а затраты на 15%. Кроме того, цифровые двойники (digital twins), созданные Bentley, помогают не только в строительстве, но и в управлении инфраструктурой (дороги, мосты и водопроводы)

2. Медицина: Оптимизация клинических исследований

ИИ и ML сыграли ключевую роль в проведении клинических испытаний препарата PAXLOVID от Pfizer, позволив команде на 50% быстрее выполнять проверку качества и анализировать огромные объемы данных пациентов. Основываясь на этом успехе, технологии AI и ML теперь применяются более чем в половине всех клинических испытаний Pfizer. Также ИИ используется для оптимизации производства PAXLOVID: анализа данных цепочки поставок, выявления и предотвращения проблем в производстве через систему непрерывного улучшения. Время выполнения критического этапа в цепочке поставок удалось сократить на 67%, что позволило производить на 20 000 доз больше в каждой партии.

3. Розничная торговля: Управление цепочками поставок

В 2023 году Walmart начал активно применять ИИ для оптимизации цепочек поставок. ИИ анализирует спрос, данные о погоде и сезонных трендах, чтобы прогнозировать закупки и распределять товары по складам. Это позволило Walmart сократить расходы на логистику на 15% и повысить скорость доставки товаров клиентам.

4. Финансы: Автоматизация процессов compliance

JP Morgan Chase внедрил ИИ-решение, с помощью которого снизил ложные срабатывания на 50% и повысил уровень обнаружения мошеннических активностей на 30%. Успех был достигнут благодаря интеграции разнородных источников данных и использованию алгоритмов машинного обучения для выявления паттернов, указывающих на мошенничество. Помимо снижения финансовых потерь “побочным эффектом» стало повышение операционной эффективности.

5. ИТ и разработка ПО: Автоматизация тестирования

Microsoft В 2023 году Microsoft внедрила ИИ-технологии для автоматизации тестирования ПО. Алгоритмы ИИ автоматически анализируют код, выявляют ошибки и предлагают способы их исправления. Это решение позволило сократить время на тестирование программ на 50%, что ускорило выпуск новых продуктов.