Редакция побывала на финале стипендиального конкурса Т2 и Мордовского государственного университета им. Н.П. Огарева
Как мы это сделали
На прошлой неделе редакция «Городских рейтингов» отправилась в университет — смотреть и слушать, как талантливым студентам удалось в буквальном смысле «продать» идею использования искусственного интеллекта во благо развития бизнес-процессов в телеком-сфере.
Стипендиальный конкурс уже в пятый раз проводят T2 совместно с МГУ им. Н.П. Огарева. В этот раз было получено 130 заявок, а до очной защиты перед экспертной комиссией дошли 14 работ. За каждой — не просто идея, а проработанный проект, который объясняет, как именно ИИ может повысить эффективность.
Самой востребованной оказалась тема про оптимизацию работы розницы, что закономерно, ведь именно здесь эффект можно измерить быстро и наглядно — в километрах, часах и количестве визитов.
Расскажем подробнее о тройке победителей и их проектах.
3. Оптимизация маршрутов торговой команды Т2
На третьем месте Артем Кочнев и Илья Логунов. Их проект решает простую и очень понятную проблему: торговые команды часто работают по ручным маршрутам, которые сложно быстро перестроить, когда что-то идет не по плану.
Ребята предложили алгоритмическую систему планирования, которая учитывает приоритет торговых точек и их географию и умеет быстро перестраивать маршруты при форс-мажорах.
По сути, речь о том, чтобы уйти от «человеческого эксель-планирования» к системе, где оптимальный маршрут формируется автоматически и может пересчитываться буквально в реальном времени. Обычно на такие задачи уходит несколько часов, благодаря разработке студентов время сокращается до минут. Идея уже выглядит не как учебная модель, а как инструмент, который можно разворачивать и тестировать в реальной работе команды.
2. Т2.Логист — ИИ-технологии для повышения эффективности работы розничной сети
На втором месте команда Сергея Маклакова, Романа Кижаева, Дмитрия Мукасева и Владислава Наумкина с проектом «Т2.Логист». Если у третьего места — это «умный алгоритм маршрута», то здесь уже попытка собрать полноценную систему управления полевой работой.
Ребята интегрировали локальные AI-модели (Qwen и Llama), чтобы оптимизировать маршруты сотрудников и автоматически формировать месячные графики с учетом приоритетности торговых точек (от A до D).
Кроме этого, они сделали веб-платформу, где можно отслеживать визиты в реальном времени, автоматически перераспределять задачи при сбоях, собирать аналитику и выгружать данные в Excel и смотреть метрики эффективности команды.
Отдельный акцент — на управляемости: система учитывает реальные ограничения работы полевых сотрудников (нагрузка, больничные, лимиты визитов в день) и именно под это подстраивает расписание. По сути, это уже не просто алгоритм, а рабочий «операционный контур» для управления розницей.
1. Оптимизация и построение маршрута для торговых агентов Т2
Победителями стали Максим Хохлов и Руслан Чапаев. Их проект оказался самым оптимальным с точки зрения логики и устойчивости. Их система решает ту же задачу — построение маршрутов торговых агентов, но делает акцент на стабильности в реальной жизни, где планы часто идут не по плану.
Алгоритм строит маршруты с учетом категорий торговых точек, рабочего времени и приоритетов, но ключевая часть — адаптивность. Если случается форс-мажор (болезнь сотрудника, неблагоприятные погодные условия, поломка транспорта), система автоматически перераспределяет точки между другими участниками и пересобирает маршруты на ближайшие дни.
Решение обеспечивает минимизацию временных и транспортных затрат при 100% охвате торговых точек. Добавляется и аналитический слой: отчеты по посещаемости, количеству визитов, времени на точку, дашборды эффективности. Фактически это уже не просто «планировщик маршрутов», а полноценная управленческая система.
— Решил принять участие, потому что тема показалась достаточно интересной. И поработать с такой крупной компанией — это уникальный опыт. Конечно, денежное вознаграждение тоже сыграло свою роль, но в первую очередь все-таки захотелось попробовать себя в освоении новых технологий, — поделился Максим Хохлов, студент 4 курса института электроники и светотехники.
Между тремя командами разделили призовой фонд в размере 250 тысяч рублей. Но, как отметили ребята, в финале разговор уже был не столько про деньги, сколько про ценные рекомендации экспертов и возможность доработки решений для дальнейшего практического внедрения.
Реклама. ООО «Т2 Мобайл». ИНН 7743895280. erid 2Vtzqw3Xsro
