ИИ-агент для управления инцидентами на телеком-оборудовании, которого Билайн запустил в марте, обработал уже больше 100 тыс. обращений и в 40% случаев сам принял меры для решения проблемы — так, что сотрудникам первой линии сопровождения не пришлось брать обращения в работу.

Разработка под названием «ИИ-инженер» объединяет ML-модели, обученные на базе знаний Билайна, контекст из проверенных внешних источников (RAG), инструкции заказчиков, информацию о сигналах оборудования и историю инцидентов. Он подключается непосредственно к телеком-оборудованию (например, базовой станции) согласно строгим политикам доступа и сам выполняет команды для диагностики и устранения неисправностей — вплоть до ответственных действий вроде перезапуска радиомодулей и плат.

Специалисты Билайна создали «ИИ-инженера», чтобы снять с коллег рутину, которую невозможно автоматизировать классическими методами, сократить количество выездов и снизить показатели простоев. То есть 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. Пилотные испытания прошли успешно: внедрение позволило вдвое ускорить время взятия инцидента в работу и на 5% снизить средние сроки устранения проблем. Уже весной решение масштабировали: теперь «ИИ-инженер» по всей стране улучшает качество связи, снижает нагрузку на персонал и гарантирует высокую степень автоматизации и надёжности в процессе решения инцидентов.

Заместитель генерального директора Билайна по технике Валерий Шоржин: «Наш “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».

источник фото: пресс-служба Билайн

Андрей Арсентьев

ML-модель - модель машинного обучения, Machine Learning model — это программа, которая учится решать задачи на основе данных, находит закономерности и использует их для принятия решений

RAG - (Retrieval Augmented Generation — генерация с дополненной выборкой) соединяет языковую модель с внешней базой знаний