Команда бизнес-аналитики «Авито Недвижимости» сообщила, что после подключения ИИ-агентов стала собирать сложный дашборд за 8–10 дней вместо 20. Результат 12 ноября описала BI-разработчик компании Ира Кульбякина в корпоративном блоге на Хабре.
Агентам передали прежде всего техническую часть работы: поиск таблиц, извлечение данных, подготовку SQL-запросов и кода визуализаций. Для доступа к Redash и Trino — корпоративным инструментам для работы с отчётами и данными — команда создала внутренние серверы подключения агентов к этим системам (MCP-серверы). Источники данных и расчёты сотрудники проверяют самостоятельно.
ИИ хуже справился с задачами, для которых недостаточно построить отдельный график. По наблюдениям команды, модель могла смешать на одной панели разные масштабы, показать сумму вместо среднего значения или забыть сравнение с предыдущим периодом. Ещё сложнее оказалось определить структуру всего экрана: какой показатель должен быть первым, куда направить внимание пользователя и какой вывод считать главным.
Читайте также
Это проверили на дашборде для оценки работы кол-центра. Один агент восстановил требования по существовавшему отчёту, а другой собрал по ним новую версию, не видя исходного экрана. В демонстрации использовались синтетические данные, имена сотрудников были замаскированы.
Главным вопросом было снижение числа целевых переводов: случаев, когда оператор соединяет потенциального покупателя квартиры с застройщиком и тот получает заинтересованного клиента. Агент нашёл связанные с этим данные, но не распознал ответ как главный вывод и не выстроил вокруг него экран. Человеку пришлось менять иерархию показателей и дорабатывать визуализации.
Сбор требований по-прежнему занимает больше всего времени, особенно из-за ожидания ответов заказчика. По оценке компании, ускорилась техническая сборка в BI-команде.
Кейс согласуется с более ранним описанием применения агентов в разработке «Авито». В сентябре технический руководитель компании Александр Лукьянченко говорил «Код.ру», что среднее время от начала работы над изменением до его выпуска сократилось более чем на 30%. Он также называл новые узкие места: проверку сгенерированного кода, проработку продуктовых решений и коммуникацию между сотрудниками.
