ГК «A101»

1. Краткая справка о заказчике

ГК «А101» — один из крупнейших девелоперов Москвы, входит в топ-4 по объёму строительства в столице. Компания построила 6,7 млн м² жилья, в её районах живёт более 150 тысяч человек.

Масштаб бизнеса определяет и объём данных: сотрудники ежедневно работают с массивами документов — от карточек жилых комплексов и регламентов до шаблонов и баз знаний.

С ростом компании искать нужную информацию становилось всё сложнее, а привычные инструменты перестали справляться. В «А101» решили использовать возможности ИИ, чтобы автоматизировать процессы, структурировать данные и сэкономить время сотрудников.

Задача: точность, скорость и безопасность

В 2024 году А101 обратилась к red_mad_robot с запросом на создание единой ИИ-инфраструктуры. Компания сформулировала запрос: сотрудники должны быстро получать точные ответы на внутренние запросы без ручного поиска по десяткам документов. При этом ИИ-инструмент должен извлекать информацию строго из корпоративных источников и соблюдать требования к безопасности данных.

Главная сложность заключалась в разрозненности: часть данных хранилась в Confluence, часть — в «1С», остальное — в локальных папках. Из-за разрозненного хранения информация дублировалась, а часть данных устаревала без своевременного обновления. В итоге обычный поиск в Confluence занимал у сотрудника больше минуты на один запрос.

Компании требовалось не просто решение для чата, а полноценная ИИ-инфраструктура. Мы выделили пять критериев, которым должно соответствовать решение:

• Достоверность. Ответы опираются только на проверенные корпоративные данные без «галлюцинаций» AI.
• Безопасность. Система работает внутри контура компании согласно требованиям информационной безопасности.
• Масштабируемость. Решение можно адаптировать под задачи разных подразделений.
• Доступность. Сотрудники работают с AI в привычном интерфейсе VK Teams.
• Автономность. ГК «А101» самостоятельно управляет системой и не зависит от вендора.

2. Бизнес-достижения заказчика

Для решения задачи мы использовали собственный продукт — Smart Platform — AI-платформу на базе LLM и RAG (Retrieval-Augmented Generation) от red_mad_robot. Платформа входит в реестр российского ПО (№29026 от 31.07.2025), что критически важно для крупного бизнеса с точки зрения импортозамещения и регуляторных требований.

Для A101 Smart Platform стала не надстройкой, а основой. Платформа не просто отвечает, а перестраивает то, как сотрудники взаимодействуют с данными. Всё работает по модели «ИИ как инфраструктура»: без кастомного внедрения, рисков и зависимости от вендора. Теперь A101 может сам настраивать AI-базы, расширять датасет, подключать новые отделы и запускать автоматизацию.

Ключевые проблемы, которые удалось решить при внедрении AI:

• Разрозненность данных: создали единую индексированную базу знаний с подключением к Confluence, 1С, Jira, Google Drive.
• Галлюцинации AI: исключили благодаря RAG-архитектуре и системе Guardrails на входе и выходе.
• Сложности с обновлением информации: внедрили автоматическое ежедневное пополнение базы из корпоративных источников.
• Контроль качества: развернули систему RAGAS с эталонными ответами и LLM-as-a-Judge.
• Интеграция в рабочие процессы: обеспечили интеграцию платформы в VK Teams, сотрудники получают AI-ответы прямо в рабочем чате.
• Авторизация: реализована SSO-интеграция, сотрудники A101 входят в платформу через учётные записи внутренней системы.

А101 провела внутренний конкурс для сотрудников — проверила скорость ручного поиска по базе знаний в Confluence, сравнив с работой Smart Platform:

• Победитель конкурса находил информацию за 40s
• Средний показатель сотрудников — больше минуты
• Smart Platform находила ответы в среднем за 20s

Итог: клиенты A101 получают лучший сервис и полные ответы на вопросы, а нагрузка сотрудников заметно снизилась.

3. Вклад в развитие сегмента рынка

Smart Platform изменила логику работы с данными в ГК «А101». Теперь компания может самостоятельно настраивать базы, расширять датасеты и запускать новые сценарии автоматизации.

Для бизнеса это создало единый и управляемый контур работы со знаниями. Команды получили быстрый доступ к ответам в привычной среде, а само решение стало фундаментом для развития AI в компании.

4. Заключение

Сегодня систему масштабируют на новые подразделения. Это помогает оптимизировать внутренние процессы и улучшать клиентский опыт за счёт скорости и точности ответов.