Х5 подвела итоги масштабирования искусственного интеллекта в бизнес-процессах. В течение 2025 года компания начала промышленное применение ИИ в ряде направлений — от коммерции и логистики до клиентского опыта и корпоративных функций. Совокупный экономический эффект от внедрения ИИ-решений составил около 5 млрд рублей дополнительной операционной прибыли по итогам 2025 года.

Отдельным результатом 2025 года стало массовое использование ИИ сотрудниками компании. Корпоративный сервис CoPilot X5, предоставляющий доступ к различным ИИ-моделям через единый интерфейс, по итогам года использовали более 32 тыс. сотрудников, из которых 21 тыс. — пользуются сервисом регулярно. На базе ACE X5 (AgentOps) сотрудники самостоятельно создали свыше 2,3 тыс. ИИ-агентов, обработавших более 150 тыс. пользовательских запросов.

«Х5 уже много лет использует машинное обучение и искусственный интеллект в повседневной деятельности. В 2025 году мы перешли к этапу масштабирования и внедрения AI Core во все ключевые процессы. Это позволило получить весомый экономический эффект от внедрения ИИ, который оценивается по прозрачным бизнес-метрикам и подтверждается финансовыми моделями, A/B-тестами и совместной оценкой с бизнес-командами. В 2026–2027 годах мы сосредоточимся на системном встраивании искусственного интеллекта в повседневные бизнес-процессы, чтобы сделать ИИ частью операционной модели Х5», — комментирует Александр Костин, управляющий директор Х5 Tech.

Для проверки бизнес-эффекта цифровых и ИИ-решений Х5 использует собственную систему онлайн A/B-тестирования AВsalute, которая ускоряет запуск и анализ экспериментов и помогает оценивать влияние изменений на ключевые бизнес-показатели. MLOps стандартизирует обучение, вывод в промышленную эксплуатацию и мониторинг моделей, сокращая путь от разработки до внедрения. Сервис AI-Run обеспечивает унифицированный доступ к различным ИИ-моделям и помогает оптимизировать стоимость внедрения решений.

Финансовый эффект ИИ-инициатив оценивается через вклад в EBITDA, экономию операционных затрат и совокупную стоимость владения решениями. Для ключевых инициатив эффект валидируется с использованием A/B-тестов и финансовых моделей. Такой подход позволяет компании масштабировать не количество ИИ-пилотов, а решения с подтверждённой экономической отдачей.

Источник: