Создайте новое будущее с нашими решениями
5 лучших примеров использования ИИ Copilot в бизнесе [2025]
“
Саммари: В этой статье вы узнаете, как Copilot AI помогает компаниям ускорять разработку, улучшать коммуникацию, усиливать продажи, делать создание приложений доступным и раскрывать аналитику данных. Мы разбираем кейсы Shopify, Coca‑Cola, HP, T‑Mobile и Carlsberg, показываем результаты, лучшие практики, требования к данным, безопасность, возврат инвестиций и устойчивость, масштабирование, управление рисками, ответственность ИИ.
Решения на основе Copilot AI быстро стали популярными, потому что организациям нужны новые способы упростить процессы, сократить ручной труд и открыть новые возможности для роста. Эти умные системы работают как цифровые «вторые пилоты», давая помощь в реальном времени, прогнозы и автоматические подсказки для разных задач бизнеса. За последние годы крупные компании и гибкие стартапы встроили Copilot AI в свои рабочие процессы, что повысило продуктивность и помогло принимать более взвешенные решения. От оптимизации продаж до разработки программного обеспечения — области применения таких помощников очень разнообразны и затрагивают почти все стороны современного бизнеса. Они могут предугадывать потребности клиентов, выполнять рутинные операции и давать стратегические рекомендации, помогая компаниям становиться более гибкими, ориентированными на данные и на клиентов. Эти помощники приносят быструю пользу, улучшая ежедневные рабочие процессы и прокладывая путь к долгосрочным изменениям. В этой подборке кейсов мы как команда рассматриваем пять ярких внедрений Copilot AI, которые показывают реальный эффект этой технологии и ее большой потенциал.
Пример из практики 1: GitHub Copilot революционизирует разработку программного обеспечения в Shopify
Shopify — глобальная платформа электронной торговли, которая обслуживает более миллиона компаний, — стремилась упростить разработку программного обеспечения, не снижая качества. Из‑за растущих запросов продавцов и расширения команды Shopify нужен был способ быстрее выполнять задачи по написанию кода и при этом сохранять строгие стандарты. Внедрив GitHub Copilot — инструмент для программирования с поддержкой ИИ, который сокращает повторяющиеся действия и дает подсказки по контексту, — Shopify не только сократила циклы разработки, но и укрепила культуру инноваций. Разработчики смогли направить силы на решение сложных задач, что в итоге дало больше пользы для продавцов и усилило мировую репутацию Shopify как лидера онлайн‑коммерции.
Задача
Shopify сталкивалась с неоднородностью кода, долгими ревью и сложностями с вводом новых сотрудников по мере масштабирования. Несколько продуктовых команд работали в разных часовых поясах, что мешало слаженному сотрудничеству. Разработчики часто тратили часы на шаблонный код, и из‑за этого оставалось меньше времени на творческие задачи, которые могли бы выделить Shopify на насыщенном рынке. Быстрый рост усиливал эти проблемы, повышал риск ошибок и замедлял выпуск функций. При этом нужно было сохранять строгие стандарты качества, чтобы обеспечить надежную работу и удовлетворенность клиентов. В поисках современного решения Shopify обратилась к ИИ, чтобы ускорить написание кода, улучшить процесс ревью и сохранить высокий инженерный уровень.
Решение
GitHub Copilot на базе Codex от OpenAI генерирует подсказки в реальном времени с учетом контекста кода и признанных лучших практик. Для Shopify Copilot обещал заметные изменения за счет:
Внедрение
Чтобы подтвердить практичность Copilot, Shopify запустила пилот с небольшой аналитической командой, которая делала дашборды. Во время этого испытания инженеры отметили более быстрое написание кода и меньше однообразных задач, что позволило сосредоточиться на стратегических улучшениях. После успешного пилота Shopify закрепила правила, как оценивать, дорабатывать и использовать автоматические подсказки Copilot, сохраняя общее качество. Подробные обучающие сессии помогли разработчикам понять, как ответственно интегрировать код, созданный ИИ, уменьшая риски для целостности кода. Механизмы сбора обратной связи выявляли места, где Copilot ошибался, например в нишевых библиотеках, и это помогло Shopify точнее настроить конфигурации. Постепенно Copilot развернули по всей компании, а руководители контролировали метрики, чтобы обеспечить совместимость с текущими процессами в GitHub и конвейерами CI/CD.
Результаты и эффект
Когда Copilot полностью развернули, Shopify получила заметный прирост эффективности. Время между коммитами сократилось примерно на 15%, циклы разработки стали более гибкими, что положительно сказалось на настроении команд. Автоматические подсказки по коду уменьшили число мелких ошибок и сняли узкие места в ревью. Разработчики направили высвободившееся время на новшества в интерфейсах для продавцов, поиск возможностей для дохода и улучшение пользовательского опыта. Такая гибкость укрепила позиции Shopify на рынке и позволила быстро подстраиваться под меняющиеся тенденции в e‑commerce. В результате надежный, хорошо структурированный код помог сохранить репутацию платформы как стабильной — это критично для компаний, которые зависят от доступности и производительности Shopify.
Ключевые выводы
Задача
Shopify сталкивалась с неоднородностью кода, долгими ревью и сложностями с вводом новых сотрудников по мере масштабирования. Несколько продуктовых команд работали в разных часовых поясах, что мешало слаженному сотрудничеству. Разработчики часто тратили часы на шаблонный код, и из‑за этого оставалось меньше времени на творческие задачи, которые могли бы выделить Shopify на насыщенном рынке. Быстрый рост усиливал эти проблемы, повышал риск ошибок и замедлял выпуск функций. При этом нужно было сохранять строгие стандарты качества, чтобы обеспечить надежную работу и удовлетворенность клиентов. В поисках современного решения Shopify обратилась к ИИ, чтобы ускорить написание кода, улучшить процесс ревью и сохранить высокий инженерный уровень.
Решение
GitHub Copilot на базе Codex от OpenAI генерирует подсказки в реальном времени с учетом контекста кода и признанных лучших практик. Для Shopify Copilot обещал заметные изменения за счет:
- Автоматизации рутины: Настройка фреймворков, чтобы разработчики могли сосредоточиться на оптимизации производительности и улучшении пользовательских сценариев.
- Быстрого и ровного онбординга: Единые, управляемые ИИ подсказки для новых инженеров, которые еще не знают внутренних библиотек и шаблонов.
- Стабильного результата: Поддержка стайлгайда Shopify, меньше ошибок и проще код‑ревью, даже когда команды работают удаленно.
Внедрение
Чтобы подтвердить практичность Copilot, Shopify запустила пилот с небольшой аналитической командой, которая делала дашборды. Во время этого испытания инженеры отметили более быстрое написание кода и меньше однообразных задач, что позволило сосредоточиться на стратегических улучшениях. После успешного пилота Shopify закрепила правила, как оценивать, дорабатывать и использовать автоматические подсказки Copilot, сохраняя общее качество. Подробные обучающие сессии помогли разработчикам понять, как ответственно интегрировать код, созданный ИИ, уменьшая риски для целостности кода. Механизмы сбора обратной связи выявляли места, где Copilot ошибался, например в нишевых библиотеках, и это помогло Shopify точнее настроить конфигурации. Постепенно Copilot развернули по всей компании, а руководители контролировали метрики, чтобы обеспечить совместимость с текущими процессами в GitHub и конвейерами CI/CD.
Результаты и эффект
Когда Copilot полностью развернули, Shopify получила заметный прирост эффективности. Время между коммитами сократилось примерно на 15%, циклы разработки стали более гибкими, что положительно сказалось на настроении команд. Автоматические подсказки по коду уменьшили число мелких ошибок и сняли узкие места в ревью. Разработчики направили высвободившееся время на новшества в интерфейсах для продавцов, поиск возможностей для дохода и улучшение пользовательского опыта. Такая гибкость укрепила позиции Shopify на рынке и позволила быстро подстраиваться под меняющиеся тенденции в e‑commerce. В результате надежный, хорошо структурированный код помог сохранить репутацию платформы как стабильной — это критично для компаний, которые зависят от доступности и производительности Shopify.
Ключевые выводы
- Ускоренная разработка: Рост эффективности программирования позволил Shopify быстрее выпускать ключевые функции и идти в ногу с изменениями на рынке.
- Лучшее взаимодействие: Подсказки ИИ помогли выровнять подходы к коду и снизить трение между командами, работающими в разных регионах.
- Устойчивая инновационность: Передав рутину Copilot, команды получили время для сложных проектов, включая тестирование на базе ИИ и усиление безопасности. Такой взгляд в будущее поддерживает лидерство Shopify в технологиях e‑commerce при сохранении внимания к качеству, производительности и масштабируемости.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Пример из практики 2: Microsoft 365 Copilot повышает производительность и улучшает совместную работу в Coca-Cola
Coca-Cola нужно было упорядочить работу с знаниями, упростить общение между подразделениями по всему миру и быстрее реагировать на постоянно меняющиеся требования рынка. Внедрив Microsoft 365 Copilot — решение на базе ИИ, которое интегрируется с Word, Excel, PowerPoint, Teams и Outlook, — Coca-Cola заметно повысила продуктивность сотрудников и укрепила взаимодействие между разными командами. Автоматическое создание документов, анализ данных в реальном времени и удобные инструменты для общения освободили людям время для задач с высокой ценностью, таких как продуктовые инновации и стратегическое планирование. Эта успешная трансформация еще сильнее укрепила мировое лидерство бренда Coca-Cola и усилила конкурентные преимущества.
Задача
По мере расширения продуктовых линеек и масштаба операций поддерживать гладкое общение и эффективные процессы становилось все сложнее. Командам из продаж, маркетинга, разработки продуктов и логистики нужно было синхронизировать работу в разных часовых поясах и культурных контекстах. Сотрудники часто искали важные данные, собирали повторяющиеся отчеты и вручную планировали задачи. Привычные офисные инструменты, хоть и проверенные, давали мало автоматизации и аналитики, что мешало быстро принимать решения. Чтобы преодолеть эти трудности и сохранить высокие стандарты, Coca-Cola искала платформу на базе ИИ, способную объединить глобальную команду в единой, удобной системе.
Решение
Microsoft 365 Copilot дает умную поддержку во всем пакете Microsoft 365. В Coca-Cola Copilot принес пользу в трех ключевых направлениях:
Внедрение
Coca-Cola совместно с Microsoft провела пилот на выбранных проектах, сосредоточившись на глобально согласованных маркетинговых кампаниях и улучшении цепочек поставок. Отдельная программа обучения помогла участникам правильно понимать подсказки Copilot, сохраняя фирменные стандарты и требования к сообщениям бренда. Во время пилота собиралась обратная связь по точности, удобству и возможным вопросам безопасности, что позволило ИТ‑команде улучшить план внедрения. Когда Coca-Cola убедилась, что Copilot соответствует целевым показателям и внутренним правилам работы с данными, решение расширили на все нужные бизнес‑подразделения. Учебные материалы, рекомендации по лучшим практикам и постоянное наставничество помогли сотрудникам уверенно пользоваться Copilot.
Результаты и эффект
В месяцы после полного внедрения Copilot Coca-Cola зафиксировала ощутимые улучшения в операционной эффективности, сотрудничестве и скорости вывода инициатив на рынок. Обычные документы и ежемесячные отчеты начали готовиться вдвое быстрее благодаря автоматическим кратким выжимкам и упрощенной обработке данных. Встречи стали продуктивнее: повестки и итоговые письма от Copilot снижали путаницу и удерживали внимание на задачах. Освободив время от административной рутины, сотрудники сосредоточились на проектах, таких как развитие новых маркетинговых стратегий и совершенствование сетей дистрибуции. Обновленный рабочий ритм привел к более быстрым запускам кампаний, синхронизируя маркетинг Coca-Cola с отзывами потребителей в реальном времени и изменениями отрасли. В итоге возможности Copilot поддержали более гибкую и восприимчивую корпоративную культуру, которая сохраняет наследие бренда и помогает расти в будущем.
Ключевые выводы
Задача
По мере расширения продуктовых линеек и масштаба операций поддерживать гладкое общение и эффективные процессы становилось все сложнее. Командам из продаж, маркетинга, разработки продуктов и логистики нужно было синхронизировать работу в разных часовых поясах и культурных контекстах. Сотрудники часто искали важные данные, собирали повторяющиеся отчеты и вручную планировали задачи. Привычные офисные инструменты, хоть и проверенные, давали мало автоматизации и аналитики, что мешало быстро принимать решения. Чтобы преодолеть эти трудности и сохранить высокие стандарты, Coca-Cola искала платформу на базе ИИ, способную объединить глобальную команду в единой, удобной системе.
Решение
Microsoft 365 Copilot дает умную поддержку во всем пакете Microsoft 365. В Coca-Cola Copilot принес пользу в трех ключевых направлениях:
- Бесшовное создание документов: Автоматическое формирование предложений, таблиц и презентаций превращало сырые данные в понятные материалы, снижая ручной труд и риск ошибок.
- Умное планирование и общение: Интеграция с Outlook и Teams позволяла анализировать календари, подбирать удобное время встреч, приглашать нужных участников и делать краткие итоги.
- Аналитика в реальном времени: Благодаря продвинутым методам анализа Copilot находил тренды и закономерности в данных Excel, помогая руководителям быстро принимать решения на основе фактов.
Внедрение
Coca-Cola совместно с Microsoft провела пилот на выбранных проектах, сосредоточившись на глобально согласованных маркетинговых кампаниях и улучшении цепочек поставок. Отдельная программа обучения помогла участникам правильно понимать подсказки Copilot, сохраняя фирменные стандарты и требования к сообщениям бренда. Во время пилота собиралась обратная связь по точности, удобству и возможным вопросам безопасности, что позволило ИТ‑команде улучшить план внедрения. Когда Coca-Cola убедилась, что Copilot соответствует целевым показателям и внутренним правилам работы с данными, решение расширили на все нужные бизнес‑подразделения. Учебные материалы, рекомендации по лучшим практикам и постоянное наставничество помогли сотрудникам уверенно пользоваться Copilot.
Результаты и эффект
В месяцы после полного внедрения Copilot Coca-Cola зафиксировала ощутимые улучшения в операционной эффективности, сотрудничестве и скорости вывода инициатив на рынок. Обычные документы и ежемесячные отчеты начали готовиться вдвое быстрее благодаря автоматическим кратким выжимкам и упрощенной обработке данных. Встречи стали продуктивнее: повестки и итоговые письма от Copilot снижали путаницу и удерживали внимание на задачах. Освободив время от административной рутины, сотрудники сосредоточились на проектах, таких как развитие новых маркетинговых стратегий и совершенствование сетей дистрибуции. Обновленный рабочий ритм привел к более быстрым запускам кампаний, синхронизируя маркетинг Coca-Cola с отзывами потребителей в реальном времени и изменениями отрасли. В итоге возможности Copilot поддержали более гибкую и восприимчивую корпоративную культуру, которая сохраняет наследие бренда и помогает расти в будущем.
Ключевые выводы
- Повышение эффективности: Автоматизация подготовки документов и планирования освободила время для задач с большим влиянием, повысив общую продуктивность.
- Лучшая совместная работа: Подсказки и сводки на базе ИИ помогли закрыть коммуникационные разрывы между распределенными командами и выровнять цели и исполнение.
- Непрерывные инновации: Глубокая интеграция Copilot в ежедневные процессы заложила базу для дальнейшего внедрения инструментов на базе ИИ, что поддерживает конкурентоспособность на быстро меняющемся глобальном рынке.
Пример из практики 3: Dynamics 365 Copilot преобразует взаимодействие с клиентами для HP
HP — ведущий мировой технологический поставщик, предлагающий широкий выбор персональных компьютеров, принтеров и корпоративных решений. Понимая растущий спрос на персональные и удобные взаимодействия, HP стремилась укрепить связь с клиентами во всех каналах — продажах, маркетинге и сервисе. Чтобы решить эти задачи, компания обратилась к Dynamics 365 Copilot — расширению на базе ИИ для Microsoft Dynamics 365. Используя возможности Copilot по анализу данных, рекомендациям в реальном времени и автоматизации рабочих процессов, HP заметно улучшила управление лидами, повысила эффективность кампаний и ускорила реакцию службы поддержки. Эта стратегическая инициатива укрепила репутацию HP как компании, ставящей клиента в центр, на очень конкурентном рынке.
Задача
При множестве продуктовых линеек и большой, разнообразной базе клиентов HP сталкивалась с трудностями в обеспечении ровного и понятного общения. Внутренние команды часто работали изолированно, поэтому было сложно видеть единую картину истории и предпочтений каждого клиента. Менеджеры по продажам тратили много времени на поиск нужных данных в разных системах, а маркетинг не мог точно настраивать кампании без общих аналитических выводов. Тем временем в поддержке сроки решения обращений растягивались из‑за ручных процессов и разрозненных баз знаний. Эти неэффективности замедляли проактивные контакты с клиентами, уменьшали возможности кросс‑продаж и снижали потенциальную лояльность. Понимая, что нужна целостная платформа, HP сделала ставку на технологии на базе ИИ, которые объединяют данные и автоматизируют трудозатратные задачи.
Решение
Dynamics 365 Copilot работает вместе с Microsoft Dynamics 365, применяя ИИ для усиления процессов в продажах, маркетинге и сервисе. Для HP самые важные выгоды включали:
Внедрение
HP вместе с Microsoft определила метрики эффективности, соотнесла возможности Copilot с внутренними процессами и обеспечила соблюдение стандартов безопасности данных. Пилотный проект запустили в выбранных регионах, чтобы команды продаж и сервиса могли опробовать инструменты приоритизации лидов, автоматические подсказки по решению тикетов и динамические панели. На этом этапе собиралась обратная связь о удобстве, уместности ИИ‑подсказок и интеграции с текущими системами. После того как результаты показали сокращение времени ответов и рост удовлетворенности клиентов, HP масштабировала внедрение по всему миру. Обучающие сессии, онлайн‑материалы и пользовательские сообщества помогли сотрудникам раскрыть потенциал Copilot, а регулярные обновления уточняли алгоритмы ИИ с учетом развития портфеля и процессов HP.
Результаты и эффект
После интеграции Copilot HP отметила заметный рост доли успешно закрытых сделок и повышение эффективности обработки лидов. Команда поддержки сообщила о более быстром решении тикетов, что пошло на пользу и клиентам, и агентам. Маркетинговые отделы строили более точные кампании, используя инсайты Copilot для определения нишевых сегментов и доработки контента. Когда все подразделения объединились вокруг единой CRM‑среды, улучшились совместная работа и видимость данных в реальном времени. Эти операционные улучшения ускорили реакцию HP на рынок и помогли сохранить ориентированность на клиента в постоянно меняющейся технологической среде.
Ключевые выводы
Задача
При множестве продуктовых линеек и большой, разнообразной базе клиентов HP сталкивалась с трудностями в обеспечении ровного и понятного общения. Внутренние команды часто работали изолированно, поэтому было сложно видеть единую картину истории и предпочтений каждого клиента. Менеджеры по продажам тратили много времени на поиск нужных данных в разных системах, а маркетинг не мог точно настраивать кампании без общих аналитических выводов. Тем временем в поддержке сроки решения обращений растягивались из‑за ручных процессов и разрозненных баз знаний. Эти неэффективности замедляли проактивные контакты с клиентами, уменьшали возможности кросс‑продаж и снижали потенциальную лояльность. Понимая, что нужна целостная платформа, HP сделала ставку на технологии на базе ИИ, которые объединяют данные и автоматизируют трудозатратные задачи.
Решение
Dynamics 365 Copilot работает вместе с Microsoft Dynamics 365, применяя ИИ для усиления процессов в продажах, маркетинге и сервисе. Для HP самые важные выгоды включали:
- Умное управление лидами: Copilot присваивал лидам приоритетные баллы по сигналам к покупке и прошлым взаимодействиям, помогая команде продаж сосредоточиться на самых перспективных возможностях.
- Проактивная поддержка клиентов: Агентам сервиса в реальном времени предлагались автоматические варианты решений, что повышало скорость и точность при типичных технических проблемах.
- Маркетинг на основе данных: Сводя информацию на одной платформе, Copilot давал маркетологам аналитику для создания кампаний, которые откликаются у конкретных целевых сегментов.
Внедрение
HP вместе с Microsoft определила метрики эффективности, соотнесла возможности Copilot с внутренними процессами и обеспечила соблюдение стандартов безопасности данных. Пилотный проект запустили в выбранных регионах, чтобы команды продаж и сервиса могли опробовать инструменты приоритизации лидов, автоматические подсказки по решению тикетов и динамические панели. На этом этапе собиралась обратная связь о удобстве, уместности ИИ‑подсказок и интеграции с текущими системами. После того как результаты показали сокращение времени ответов и рост удовлетворенности клиентов, HP масштабировала внедрение по всему миру. Обучающие сессии, онлайн‑материалы и пользовательские сообщества помогли сотрудникам раскрыть потенциал Copilot, а регулярные обновления уточняли алгоритмы ИИ с учетом развития портфеля и процессов HP.
Результаты и эффект
После интеграции Copilot HP отметила заметный рост доли успешно закрытых сделок и повышение эффективности обработки лидов. Команда поддержки сообщила о более быстром решении тикетов, что пошло на пользу и клиентам, и агентам. Маркетинговые отделы строили более точные кампании, используя инсайты Copilot для определения нишевых сегментов и доработки контента. Когда все подразделения объединились вокруг единой CRM‑среды, улучшились совместная работа и видимость данных в реальном времени. Эти операционные улучшения ускорили реакцию HP на рынок и помогли сохранить ориентированность на клиента в постоянно меняющейся технологической среде.
Ключевые выводы
- Единые процессы: Аналитика на базе ИИ объединила данные продаж, маркетинга и сервиса, упростив совместную работу и обеспечив единое сообщение.
- Улучшенная работа с клиентами: Рекомендации Copilot в реальном времени помогли персонализировать взаимодействия, повысив конверсию и укрепив лояльность.
- Готовность к будущему: Встраивание ИИ в Dynamics 365 подготовило основу для непрерывных инноваций, чтобы оставаться конкурентоспособными по мере роста ожиданий клиентов.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!
Пример из практики 4: Power Platform Copilot стимулирует развитие гражданского общества в T-Mobile
T-Mobile — один из крупнейших операторов беспроводной связи в США — увидела, что нужно дать сотрудникам без технической подготовки возможность создавать и улучшать рабочие приложения. Традиционные циклы разработки, которые часто зависят от специализированных ИТ‑ресурсов, стали узким местом для быстрого решения новых задач. Внедрив Power Platform Copilot — расширение на базе ИИ для низкодкодовой Microsoft Power Platform, — T-Mobile дала сотрудникам из разных отделов возможность делать собственные приложения и автоматизировать процессы без глубоких знаний программирования. Эта инициатива по «гражданской разработке» ускорила выпуск решений, усилила сотрудничество и поддержала стремление T-Mobile оставаться гибкой и инновационной на очень конкурентном рынке телекоммуникаций.
Задача
При быстрых изменениях на рынке беспроводных услуг перед T-Mobile стояла задача упростить внутренние процессы и сервисы для клиентов. Привычные способы создания приложений занимали много времени, потому что почти каждый запрос требовал согласования между бизнес‑подразделениями и перегруженными ИТ‑командами. Кроме того, у части сотрудников были полезные идеи, но не хватало технических ресурсов, чтобы воплотить их. Это приводило к неэффективности, задержкам запусков и упущенным возможностям постоянных улучшений. T-Mobile искала способ сделать разработку доступной для всех, чтобы сотрудники на передовой и руководители отделов могли решать ежедневные задачи и быстрее адаптироваться к изменениям в бизнесе.
Решение
Power Platform Copilot использует искусственный интеллект, чтобы вести пользователей через создание приложений в реальном времени, интеграцию данных и автоматизацию процессов. В T-Mobile ключевые возможности включали:
Внедрение
T-Mobile провела пилот Power Platform Copilot в операционных командах, отвечающих за контроль запасов и графики смен. Ключевые участники прошли обучение по использованию функций ИИ в Copilot для создания форм, настройки уведомлений и визуализации данных в реальном времени. Во время пилота T-Mobile собирала отзывы о простоте использования, уместности подсказок и успехе в упрощении задач. Убедившись, что новая низкодкодовая среда ускоряет выполнение запросов и сокращает зависимость от ИТ, T-Mobile расширила внедрение на отделы клиентского сервиса и сетевой инженерии. Внутренние сообщества практик и рекомендации экспертной команды Microsoft помогли определить лучшие подходы к безопасности, управлению и жизненному циклу решений.
Результаты и эффект
После внедрения Power Platform Copilot T-Mobile увидела рост продуктивности среди «гражданских разработчиков». Команды быстро создавали приложения для решения повседневных проблем, например автоматизировали повторяющийся ввод данных или стандартизировали процедуры отчетности по инцидентам. Такая гибкость освободила ресурсы ИТ для более сложных проектов, что повысило общий уровень инноваций в компании. Сотрудники на передовой отметили рост удовлетворенности работой, получили больше контроля над своими процессами и участие в улучшениях. Кроме того, быстрые итерации и аналитика в реальном времени помогли T-Mobile быстро реагировать на изменения рынка, укрепив позицию компании как ориентированного на потребителя и технологичного лидера в телеком‑секторе.
Ключевые выводы
Задача
При быстрых изменениях на рынке беспроводных услуг перед T-Mobile стояла задача упростить внутренние процессы и сервисы для клиентов. Привычные способы создания приложений занимали много времени, потому что почти каждый запрос требовал согласования между бизнес‑подразделениями и перегруженными ИТ‑командами. Кроме того, у части сотрудников были полезные идеи, но не хватало технических ресурсов, чтобы воплотить их. Это приводило к неэффективности, задержкам запусков и упущенным возможностям постоянных улучшений. T-Mobile искала способ сделать разработку доступной для всех, чтобы сотрудники на передовой и руководители отделов могли решать ежедневные задачи и быстрее адаптироваться к изменениям в бизнесе.
Решение
Power Platform Copilot использует искусственный интеллект, чтобы вести пользователей через создание приложений в реальном времени, интеграцию данных и автоматизацию процессов. В T-Mobile ключевые возможности включали:
- Создание приложений с помощью ИИ: Copilot упрощал создание форм и моделирование данных, позволяя неспециалистам делать удобные приложения на основе уже существующих источников данных.
- Автоматизация процессов: Благодаря потокам Power Automate сотрудники могли строить надежную автоматизацию между разными системами — например, для планирования, отчетности и реагирования на инциденты — без большого объема кода.
- Подсказки по визуализации данных: Copilot предлагал варианты для представления показателей в панелях Power BI, помогая бизнес‑командам лучше понимать метрики и принимать решения на основе данных.
Внедрение
T-Mobile провела пилот Power Platform Copilot в операционных командах, отвечающих за контроль запасов и графики смен. Ключевые участники прошли обучение по использованию функций ИИ в Copilot для создания форм, настройки уведомлений и визуализации данных в реальном времени. Во время пилота T-Mobile собирала отзывы о простоте использования, уместности подсказок и успехе в упрощении задач. Убедившись, что новая низкодкодовая среда ускоряет выполнение запросов и сокращает зависимость от ИТ, T-Mobile расширила внедрение на отделы клиентского сервиса и сетевой инженерии. Внутренние сообщества практик и рекомендации экспертной команды Microsoft помогли определить лучшие подходы к безопасности, управлению и жизненному циклу решений.
Результаты и эффект
После внедрения Power Platform Copilot T-Mobile увидела рост продуктивности среди «гражданских разработчиков». Команды быстро создавали приложения для решения повседневных проблем, например автоматизировали повторяющийся ввод данных или стандартизировали процедуры отчетности по инцидентам. Такая гибкость освободила ресурсы ИТ для более сложных проектов, что повысило общий уровень инноваций в компании. Сотрудники на передовой отметили рост удовлетворенности работой, получили больше контроля над своими процессами и участие в улучшениях. Кроме того, быстрые итерации и аналитика в реальном времени помогли T-Mobile быстро реагировать на изменения рынка, укрепив позицию компании как ориентированного на потребителя и технологичного лидера в телеком‑секторе.
Ключевые выводы
- Расширение возможностей сотрудников: Низкодкодовые инструменты с поддержкой ИИ дали нетехническим специалистам возможность вносить значимые улучшения процессов.
- Ускоренная доставка: Снижение зависимости от централизованного ИТ позволило T-Mobile быстрее запускать индивидуальные решения и упорядочить операции.
- Масштабируемое управление: Благодаря четким практикам и правилам безопасности Power Platform Copilot стал устойчивой основой для «гражданской разработки», обеспечивая постоянную адаптивность в конкурентной среде.
Пример из практики 5: Azure OpenAI Copilot оптимизирует анализ данных в компании Carlsberg
Carlsberg — международная пивоваренная компания с разнообразным портфелем брендов пива и напитков — столкнулась с растущим давлением использовать данные для конкурентного преимущества. От контроля производственных линий до предсказания смены вкусов потребителей Carlsberg нужны были быстрые и точные инсайты для важных решений. Чтобы справиться с этим, компания внедрила Azure OpenAI Copilot — аналитического помощника на базе ИИ, который работает с сервисами данных Microsoft Azure. Благодаря естественным запросам на обычном языке, автоматической подготовке данных и аналитике в реальном времени Carlsberg получила более гибкий подход к прогнозированию рынка, управлению запасами и продуктовым инновациям. Эта цифровая трансформация помогла оптимизировать операции и удержать сильные позиции на меняющемся рынке.
Задача
Работая на нескольких континентах, Carlsberg обрабатывала большие потоки данных: выпуск продукции, показатели цепочки поставок и аналитику вовлеченности потребителей. Но этот массив часто использовался не полностью из‑за разрозненных систем и сложной отчетности. Аналитики тратили слишком много времени на выгрузку, очистку и сведение данных, что мешало быстро принимать решения. Построение предиктивных моделей замедлялось из‑за ручной подготовки и интерпретации сырых цифр. Кроме того, сотрудники вне дата‑функции испытывали трудности с доступом к понятным инсайтам без помощи специалистов. Осознав эти проблемы, Carlsberg искала платформу на базе ИИ, которая упростит сложные задачи с данными и сделает аналитику доступной на всех уровнях организации.
Решение
Azure OpenAI Copilot расширяет возможности сервисов данных Azure, используя большие языковые модели для понимания запросов, генерации кода и визуализации информации. Carlsberg выделила три ключевые выгоды:
Внедрение
Carlsberg начала поэтапный запуск с пилота на европейских производственных площадках. Совместно с Microsoft компания подключила Copilot к Azure Data Lake, среде Power BI и системам планирования ресурсов предприятия. Основная группа аналитиков и операционных менеджеров прошла обучение по интерпретации результатов Copilot, уточнению запросов и оценке точности. Эти ранние пользователи стали внутренними наставниками, показывая экономию времени и более понятные отчеты. Когда ключевые показатели — такие как ускорение циклов и рост точности прогнозов — подтвердились, Carlsberg расширила использование Copilot на команды маркетинга, финансов и логистики по всему миру. Постоянное обучение, наставничество коллег и автоматические правила управления обеспечили единый подход и соответствие стандартам защиты данных.
Результаты и эффект
По мере того как Copilot стал важной частью работы с данными, Carlsberg увидела заметный рост эффективности аналитики и скорости реакции. Аналитики меньше времени тратили на ручную подготовку данных и больше — на поиск трендов и планирование. Сотрудники без технической подготовки получили доступ к продвинутым инсайтам, задавая простые вопросы, что поддержало культуру решений на основе данных. Планирование производства ускорилось, сократился дефицит запасов и уменьшились потери. Маркетинг использовал предиктивные модели Copilot для оперативной настройки кампаний, что повысило заметность бренда и доходы. В целом Azure OpenAI Copilot преобразил ландшафт данных Carlsberg, дав осязаемые результаты и подтвердив репутацию компании как новатора.
Ключевые выводы
Задача
Работая на нескольких континентах, Carlsberg обрабатывала большие потоки данных: выпуск продукции, показатели цепочки поставок и аналитику вовлеченности потребителей. Но этот массив часто использовался не полностью из‑за разрозненных систем и сложной отчетности. Аналитики тратили слишком много времени на выгрузку, очистку и сведение данных, что мешало быстро принимать решения. Построение предиктивных моделей замедлялось из‑за ручной подготовки и интерпретации сырых цифр. Кроме того, сотрудники вне дата‑функции испытывали трудности с доступом к понятным инсайтам без помощи специалистов. Осознав эти проблемы, Carlsberg искала платформу на базе ИИ, которая упростит сложные задачи с данными и сделает аналитику доступной на всех уровнях организации.
Решение
Azure OpenAI Copilot расширяет возможности сервисов данных Azure, используя большие языковые модели для понимания запросов, генерации кода и визуализации информации. Carlsberg выделила три ключевые выгоды:
- Запросы на естественном языке: Сотрудники задавали вопросы простыми словами, а Copilot переводил их в запросы к данным и возвращал точные и релевантные результаты.
- Автоматическая подготовка данных: Copilot объединял источники, чистил несоответствия и ускорял подготовку к анализу.
- Мгновенное прогнозирование: Благодаря подсказкам по моделям в реальном времени команды быстро просчитывали сценарии для производства и рынка, ускоряя инновации и управление рисками.
Внедрение
Carlsberg начала поэтапный запуск с пилота на европейских производственных площадках. Совместно с Microsoft компания подключила Copilot к Azure Data Lake, среде Power BI и системам планирования ресурсов предприятия. Основная группа аналитиков и операционных менеджеров прошла обучение по интерпретации результатов Copilot, уточнению запросов и оценке точности. Эти ранние пользователи стали внутренними наставниками, показывая экономию времени и более понятные отчеты. Когда ключевые показатели — такие как ускорение циклов и рост точности прогнозов — подтвердились, Carlsberg расширила использование Copilot на команды маркетинга, финансов и логистики по всему миру. Постоянное обучение, наставничество коллег и автоматические правила управления обеспечили единый подход и соответствие стандартам защиты данных.
Результаты и эффект
По мере того как Copilot стал важной частью работы с данными, Carlsberg увидела заметный рост эффективности аналитики и скорости реакции. Аналитики меньше времени тратили на ручную подготовку данных и больше — на поиск трендов и планирование. Сотрудники без технической подготовки получили доступ к продвинутым инсайтам, задавая простые вопросы, что поддержало культуру решений на основе данных. Планирование производства ускорилось, сократился дефицит запасов и уменьшились потери. Маркетинг использовал предиктивные модели Copilot для оперативной настройки кампаний, что повысило заметность бренда и доходы. В целом Azure OpenAI Copilot преобразил ландшафт данных Carlsberg, дав осязаемые результаты и подтвердив репутацию компании как новатора.
Ключевые выводы
- Демократизация данных: Благодаря запросам на естественном языке доступ к аналитике получили не только специалисты по данным.
- Операционная эффективность: Автоматическая подготовка данных и прогнозирование в реальном времени сократили ручной труд и повысили гибкость реакции на изменения рынка.
- Стратегический рост: Плотная интеграция Copilot в экосистему Azure встроила ИИ‑аналитику в повседневные процессы, открыв путь к дальнейшим инновациям и долгосрочной устойчивости.
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.
Заключение
Рост Copilot AI показывает, как искусственный интеллект превращается из абстрактной идеи в практическую силу, которая приносит доход в разных отраслях. От автоматизации повторяющихся задач до активной подсказки по стратегическим решениям — эти цифровые помощники меняют то, как компании работают и конкурируют. Как видно из пяти кейсов, успешные внедрения Copilot AI основаны на четких целях, надежной инфраструктуре данных и готовности встраивать выводы ИИ в существующие процессы. В этом процессе организации повышают эффективность и дают своим командам возможность сосредоточиться на творческих задачах высокого уровня. Важно, чтобы внедрение Copilot AI опиралось на этические принципы и прозрачное управление, чтобы сохранять доверие и долгосрочную устойчивость. Эти примеры подтверждают потенциал Copilot AI давать заметную отдачу от инвестиций и одновременно формировать более гибкую и умную корпоративную культуру. Это лишь вопрос времени, когда Copilot AI станет незаменимой частью современной бизнес‑стратегии.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи