Двухмесячную работу по данным ИИ-агенты Т1 сделали за несколько часов

ИТ-холдинг Т1 применил ИИ-агентов для миграции корпоративных хранилищ данных. Технология ускоряет работу и снижает потребность в дефицитных IT-специалистах. Результаты пилотного проекта представила Татьяна Сеземина, руководитель «Платформа ИИ-агентов» направления Т1 ИИ, на сессии «Российского Ритейл Шоу 2026».

Внедрение искусственного интеллекта особенно актуально для розничной торговли. Объёмы данных в этой сфере ежегодно растут в среднем на 30%. Большинство компаний сталкиваются с нехваткой квалифицированных кадров и устаревшими системами. В таких условиях миграция хранилищ становится долгим и затратным процессом.

Холдинг реализовал пилотный проект для крупного российского ритейлера. С помощью ИИ-агентов автоматизировали ключевые этапы работы с данными: от их структурирования в хранилище до генерации запросов и аналитики. Решение охватывает полный цикл:

• построение логической модели;
• восстановление связей между данными;
• обратный инжиниринг запросов;
• формирование требований;
• контроль качества.

«Мы применили агентский подход, в котором ИИ выполняет роли системного аналитика, разработчика, тестировщика и специалиста по управлению данными. Это позволило выстроить непрерывный процесс работы с хранилищем и существенно сократить ручной труд», — рассказала Татьяна Сеземина, руководитель «Платформа ИИ-агентов» направления Т1 ИИ.

В пилотном проекте экономия времени на отдельных операциях достигла 80%. В среднем по операциям показатель составил около 40%, а совокупное снижение трудозатрат составило от 15% с учётом всех процессов. Срок окупаемости решения варьируется от девяти месяцев до одного года в зависимости от масштаба проекта.

Особенно заметно ускорение при разработке и запуске новых отчётов. Задача по распутыванию связей внутри большой витрины данных, на которую у команды уходило до двух месяцев, с применением ИИ была выполнена за несколько часов.

ИИ-агенты также помогают повышать качество данных и управлять архитектурой. Они автоматически:

• проверяют соответствие объектов стандартам;
• выявляют устаревшие витрины;
• находят ответственных за данные;
• анализируют использование хранилища по журналам операций.

Такие решения подходят не только крупному бизнесу. Главное: масштаб и сложность хранилища данных. Для небольших команд возможен запуск проектов с использованием облачных моделей, что снижает первоначальные вложения.

«В перспективе развитие ИИ-агентов приведёт к появлению автономных хранилищ данных, где большая часть операций — от разработки до аналитики — выполняется автоматически, а взаимодействие с системой происходит на естественном языке», — отметила Татьяна Сеземина, руководитель «Платформа ИИ-агентов» направления Т1 ИИ.