ПГК: ИИ-агент готовит логистам сводки по сменно-суточному планированию

Первая Грузовая Компания — крупный железнодорожный оператор на рынке грузовой логистики. Логисты и блок организации перевозок ежедневно ищут ответы на типовые вопросы сменно-суточного планирования: сколько выгружено вагонов, каков уровень выполнения плана, какой оборот вагона, где отклонения по назначению вагонов на погрузку. Компания сознательно отказалась от универсального ассистента «на все вопросы» и выбрала узкий, дорогой и понятный процесс — операционную аналитику сменно-суточного планирования.

ИИ-агент принимает вопрос на русском языке, сам выбирает источник данных, собирает ответ и выдаёт его в привычных единицах — вагонах и процентах. Все данные берутся только из корпоративных витрин. Языковая модель не пишет SQL: компания построила семантический слой с явно заданными доменами, метриками, измерениями и фильтрами, а параметризованный запрос собирает контролируемый конструктор. База доступна агенту только на чтение. Для неоднозначных показателей, например оборота вагона с двумя трактовками, агент уточняет вопрос и показывает применённые фильтры, а также раскрывает логику рассуждения и детализацию запроса.

Агент — внутренняя разработка ПГК, на август 2026 года он проходит тестирование бизнес-пользователями. Компания сохраняет трассировки диалогов, собирает обратную связь, ведёт эталонные наборы вопросов и регрессионные сценарии и сравнивает качество версий после каждого значимого обновления, в том числе с помощью LLM-судьи. В показательном сценарии сотрудник готовит сводку по состоянию примерно 150 объектов: вручную это около часа сверки, агент выдаёт результат за считанные минуты. Следующие задачи — довести агента до регулярного использования и перенести опыт на другие процессы.