От дефицита товаров до потерянных функций: что разработали победители HackAlem AI

Какие товары пора заказать, чтобы не потерять продажи? Кого первым проверить в цепочке денежных переводов? Как найти функции, за которые после реорганизации больше никто не отвечает?

Победители HackAlem AI представили ИИ-решения для конкретных рабочих задач — от управления запасами и финансового мониторинга до анализа организационной структуры. Шесть проектов показывают, как ИИ-агенты могут встраиваться в повседневные бизнес-процессы.

По данным организаторов, 23 сентября хакатон установил рекорд Guinness World Records по количеству участников ИИ-хакатона — 2 415 человек. Предыдущий рекорд — 2 089 участников — был установлен в Индии в декабре 2025 года.

16 октября состоялся финал: 60 команд, отобранных из 1 066 проектов, представили свои разработки онлайн. Победителей определили в десяти основных и двух специальных треках.

Шесть решений для конкретных задач

📦 Закупки: заметить дефицит до потери продаж

Команда Light победила в логистическом треке с системой «Умный Закуп». По описанию организаторов, решение прогнозирует нехватку товаров до того, как она приведёт к перебоям в продажах.

Для торговой компании это задача ежедневного управления запасами. Если заказать слишком мало, можно потерять покупателей. Если слишком много — заморозить деньги в товарах, которые долго не продаются.

ИИ-помощник в таком процессе должен не просто анализировать остатки, а помогать определять, что, когда и в каком количестве необходимо заказать. Практическая ценность решения будет зависеть от точности прогнозов и качества исходных данных.

🔎 Финансы: разобраться в цепочке переводов

TAMYR заняла первое место с проектом «Граф денег». Инструмент строит сеть денежных переводов, предполагает роли участников и помогает специалистам по противодействию отмыванию денег определять очерёдность проверок.

При анализе большого количества транзакций важно не только находить отдельные подозрительные операции, но и выявлять связи между участниками и последовательностями переводов. Графовый подход помогает представить такие связи в наглядном виде.

При этом выявленная связь сама по себе не доказывает нарушения. Задача инструмента — ускорить анализ и помочь специалисту определить, какие операции требуют дополнительного внимания.

📝 Совещания: превратить разговор в поручения

Победитель трека «Инновации» — KaskyrAlmaty с сервисом «Хаттама». Он преобразует совещания на казахском и русском языках в протокол с поручениями, исполнителями и сроками.

Обычно после встречи сотрудникам приходится восстанавливать договорённости по заметкам, переписке и памяти участников. Часть задач теряется, сроки остаются неопределёнными, а ответственность за исполнение приходится уточнять отдельно.

Автоматическое формирование протокола может сократить эту работу и сделать договорённости прозрачнее. Однако качество результата будет зависеть от точности распознавания речи и способности системы правильно определять решения, ответственных и сроки.

🌬 Энергетика: подготовить план выработки

Команда Gjgj победила с проектом Wind48. Согласно описанию организаторов, ИИ-агент отслеживает погоду, отбирает прогнозы и готовит диспетчеру суточный план с объяснением принятых решений.

Для ветроэнергетики прогнозирование особенно важно: объём выработки зависит от погодных условий, а ошибки в оценке могут осложнить планирование работы энергосистемы.

Такой помощник способен объединять данные о погоде и прогнозах, чтобы поддерживать подготовку оперативных планов. Но для практического применения потребуется проверить точность прогнозирования и устойчивость рекомендаций при резких изменениях погоды.

🛒 Торговля: собрать комплект под задачу

Команда Zhigitter победила с проектом «Комплект AI», предназначенным для электротехнического магазина. Помощник подбирает товары и сопровождает покупателя до подтверждённой корзины.

Вместо самостоятельного поиска каждой позиции клиент может описать задачу и получить подборку подходящих товаров. Для магазина это возможность ускорить типовые консультации и облегчить оформление сложных заказов.

Ключевой вопрос — насколько корректно система учитывает совместимость оборудования, технические характеристики и наличие товаров. В электротехнике ошибка в подборе может оказаться существенно дороже, чем неудобство при обычной покупке.

🏢 Реорганизация: найти потерянные функции

В специальном треке Казахтелекома победила команда Singularity с проектом OrgDiff — агентом для анализа организационной структуры и функционала. Среди задач трека были сравнение документов до и после реорганизации, выявление дублирования и поиск утраченных функций.

При изменении структуры крупной компании подразделения могут объединяться, переименовываться и перераспределять обязанности. При этом отдельные процессы рискуют остаться без ответственного исполнителя, а функции разных подразделений — дублироваться.

Сопоставление документов с помощью ИИ может ускорить выявление таких изменений и помочь руководству проверить, сохранилась ли ответственность за ключевые процессы. Окончательная оценка, однако, требует участия специалистов, которые понимают содержание регламентов и реальные бизнес-процессы.

Что покажет внедрение

Все шесть проектов демонстрируют разные способы применения ИИ: от прогнозирования потребности в товарах до анализа организационных изменений. Их объединяет одна особенность — они ориентированы не на создание универсального чат-бота, а на решение конкретной задачи внутри рабочего процесса.

Однако победа на хакатоне подтверждает прежде всего способность команды создать прототип, а не его готовность к промышленной эксплуатации. Финалисты представляли версии, созданные во время хакатона, без последующей доработки.

Следующий этап — испытания в реальных условиях. Они должны показать, насколько точны результаты, сколько времени сотрудники тратят на проверку и исправление ошибок, как решения работают с неполными данными и во сколько обходится их использование.

Для бизнеса важны не только технологические возможности, но и измеримый результат: сокращение времени выполнения операций, уменьшение количества ошибок, снижение затрат или повышение качества решений. В финансовом мониторинге и энергетике к этому добавляются требования к надёжности и контролю со стороны специалистов.

Призовой фонд десяти основных треков составил $200 тысяч: $100 тысяч денежными средствами от Astana Hub и $100 тысяч в токенах OpenAI. Дополнительно предусмотрены $10 тысяч денежного вознаграждения в треке Astana Innovations и вычислительные ресурсы AI-Farabium стоимостью $10 тысяч в треке Казахтелекома.

Главный показатель успеха HackAlem AI проявится после завершения хакатона. Именно пилотные внедрения покажут, какие решения способны стать полноценными рабочими инструментами, а какие пока остаются демонстрацией технологических возможностей.

Для компаний это возможность оценивать ИИ не по эффектности демонстрации, а по тому, насколько надёжно он решает конкретную задачу и какой результат приносит бизнесу.

#HackAlemAI #ИИ #AstanaHub #Казахстан