Boom metrics
Общество20 мая 2026 10:38

Внедрение «ИИ-инженера» в телеком позволило оператору разгрузить техподдержку по всей стране

Система проводит диагностику и может самостоятельно исправлять неисправности
Фото: Zoran Jesic/Shutterstock/Fotodom.

Фото: Zoran Jesic/Shutterstock/Fotodom.

Билайн рассказал о первых результатах работы ИИ-агента для управления инцидентами на телеком-оборудовании. Полноценно его запустили в марте: с тех пор система обработала более 100 тысяч обращений. В 40% случаев виртуальный агент сам принял меры для решения проблемы. Таким образом он освободил сотрудников первой линии сопровождения от приема обращения в работу.

Разработку назвали «ИИ-инженер». Она объединяет ML-модели («машинного обучения»), которые обучали на базе знаний компании, контексте из проверенных внешних источников, инструкциям заказчиков, информации о сигналах оборудования и истории инцидентов. Виртуальный агент подключается непосредственно к телеком-оборудованию, например, базовой станции. Работает с системами согласно строгим политикам доступа и сам выполняет команды для диагностики и устранения неисправностей — вплоть до ответственных действий вроде перезапуска радиомодулей и плат.

— «ИИ-инженер» работает с точностью до 95% и успешно обрабатывает даже неизвестные аварии, потому что опирается на широкий контекст и постоянно дообучается. А скоро он сможет предугадывать и предотвращать сбои в работе сети, — рассказал заместитель генерального директора Билайна по технике Валерий Шоржин.

Разработчики объясняют, что создали «ИИ-инженера», чтобы снять с коллег рутину. Часть задач по работе с оборудованием невозможно автоматизировать классическими методами: они требуют выезда на место, участия специалистов. Пока этого не случилось, оборудование простаивает. Разработка позволяет высвободить ресурсы, повысить точность и оперативность работы — и в конечном итоге улучшить качество связи.

С декабря 2025-го по февраль 2026 года агент работал в тестовом режиме в нескольких регионах. После пилотных испытаний началось повсеместное внедрение. Оно позволило вдвое ускорить время взятия инцидента в работу и на 5% снизить средние сроки устранения проблем.