Маркетинговая AI-платформа от Сбера
Команда Далее подключилась к созданию маркетинговой AI-платформы для Сбера на этапе быстрого роста. Эта система объединяет автоматизацию рутины с мощными инструментами анализа данных и ИИ-моделей, давая каждому специалисту доступ только к нужным модулям по роли.
Представьте: маркетолог тратит часы на обработку больших данных, а теперь платформа мгновенно превращает их в инсайты для креативов. Именно так работает ИИ-агент Марк, представленный Сбером и СберМаркетингом на Национальном Рекламном Форуме. Старший вице-президент Сбера Владислав Крейнин и гендиректор СберМаркетинга Дмитрий Орченко подчеркнули: Марк решает задачи от исследований до генерации идей без фокус-групп. Проверьте гипотезу на AI-креаторе — и за минуты получите результат.
Далее присоединились, когда продукт уже набирал обороты. Их задача — построить гибкую архитектуру для устойчивого развития. Специалисты помогли внедрять AI-гипотезы прямо в продакшн, поддерживать темп релизов и масштабировать систему. Сейчас платформа обслуживает 700+ пользователей с более чем 30 ролями и разными правами доступа.
Значение AI-платформы
Почему это важно? Вспомните, как раньше рутина съедала 80% времени маркетолога. Теперь ИИ берет на себя данные, креативы и тесты. Представьте себя на месте менеджера: загружаете данные — и сразу видите персонализированные рекомендации для кампаний. Цель Сбера — удвоить скорость всех маркетинговых процессов к 2026 году. Сначала Марк запустят внутри экосистемы, потом выведут на рынок для всех.
Планы и интеграции
Планы амбициозны. Далее и Сбер продолжат работу: добавят новые интеграции с CRM и сервисами рассылок, внедрят продвинутые модели, мультимодальные решения. Масштаб выйдет за маркетинг — в HR для подбора кадров, в коммуникацию для речевой аналитики и персонализации. Уже тестируют AI-агентов на базе GigaChat, которые прогнозируют спрос, отток клиентов и даже пишут код.
AI-driven организация Сбера
Сбер строит AI-driven организацию. Более 900 агентов в разработке, с 12 требованиями надежности. Разработчики декомпозируют задачи для ИИ — и продуктивность растет на 60-126%. В маркетинге это автономные помощники: анализируют снимки, ставят диагнозы в медицине или мониторят производство.
Внедрение AI
Хотите внедрить подобное? Начните с фокуса на боли клиента — соберите данные, дообучите модель под задачу. Регистрируйтесь как ИП для теста, переходите на ООО для роста. Используйте no-code платформы или API GigaChat на Python. Главное — данные и настройка, а не модель сама по себе.
Эта платформа меняет правила. Маркетологи фокусируются на идеях, ИИ — на исполнении. К 2026 году ждите революции в скоростях и эффективности. Подробности кейса Далее покажут, как повторить успех.