В 6 раз наша разработка сократила время анализа креативов для АДВ

В этой статье мы расскажем о своем недавнем кейсе (за май 2026 года) о том, как разработанный, развернутый (MLOps) и администрируемый нами продукт помог холдингу из ТОП-3 компаний страны сократить время на конкурентный анализ в 6 раз, при этом, работающий на мощных GPU и оставаясь рентабельным.

---

Задача

Задача была не в том, чтобы "добавить ИИ ради ИИ", заказчику нужен был рабочий и прикладной инструмент для конкретной задачи - быстрее разбирать рекламные материалы без потери качества. Раньше такая работа требовала много ручного анализа. Специалистам приходилось:

• собирать данные;
• просматривать материалы;
• сравнивать подходы;
• фиксировать выводы вручную;
• заносить данные в таблицы;

Понятно, что это занимало много времени.

Решение

Наша команда разработала и развернула пайплайн, который автоматизирует значительную часть задач. Продукт помогает обрабатывать массивы рекламных креативов "на лету", структурировать наблюдения и быстрее получать основу для конкурентного анализа.

Мы обеспечили полный цикл работы "под ключ":

• выбор подходящей модели;
• настройку поведения для конкретных задач;
• мультимодальный анализ входных данных;
• упаковку в Docker для качественной и надежной работы;
• MLOps на продакшн-сервере с GPU;
• настройку соединения;
• мониторинг и администрирование;

---

Результат

Главный результат - время на конкурентный анализ сократилось в 6 раз. Команда клиента стала быстрее получать картину по рынку и оперативнее использовать эти данные в работе.

Отдельная часть преимуществ проекта - MLOps и развертывание. Для таких задач часто требуются мощные GPU-серверы, и при неправильной архитектуре инфраструктурные расходы быстро становятся неоправданно высокими. Мы предложили схему развертывания и использования, которая позволила существенно снизить стоимость эксплуатации без потери работоспособности продукта.

И что особенно важно, проект уже получил внешнюю оценку профессионального рынка: с этим продуктом компания вошла в шорт-лист премии НПБК и в лонг-лист Silver Mercury. По обратной связи, жюри положительно оценило практическую пользу решения.

Для нас этот кейс важен именно как пример прикладного ИИ для реальных задач рынка. Не демонстрация технологии ради презентации, а инструмент, который встроен в реальный рабочий процесс, экономит время команды и помогает бизнесу принимать решения на основе более быстрой и структурированной аналитики.