Умный калькулятор для техписателей: как ИИ уравновесил нагрузку в Russtech
Технические писатели Russtech создали AI‑инструмент для оценки трудозатрат, который ускорил планирование и сократил простои на 30 %.
В статье на Habr AI Евгения Красильникова, технический писатель команды Russtech (разработчик IT‑решений для рекламного оператора Russ, входящего в RWB), делится опытом построения единой системы оценки задач с помощью нейросети.
Команда сталкивалась с проблемой несбалансированной загрузки: одни задачи «перетекали» в разряд срочных, другие оставались без оценки, что приводило к переработкам и простоям. Для решения был разработан «умный калькулятор» – веб‑приложение, в котором каждый техписатель вводит параметры задачи (объём текста, сложность терминологии, требуемый уровень исследований). На основе этих данных модель‑LLM генерирует прогноз трудозатрат в человеко‑часах и предлагает оптимальный срок выполнения.
Ключевые шаги проекта:
- Сбор исторических данных о выполненных задачах (более 1 200 записей).
- Обучение небольшого fine‑tuned LLM (GPT‑3.5‑Turbo) на этих данных.
- Интеграция модели в простое React‑приложение с бекендом на FastAPI.
- Автоматический вывод рекомендаций и визуализация нагрузки в дашборде.
Результаты: после внедрения калькулятора среднее отклонение плановых от фактических часов сократилось с 45 % до 12 %, а время на согласование задач уменьшилось на 30 %. Команда получила прозрачную метрику эффективности, а руководители – инструмент для более справедливого распределения нагрузки.
Подробности и скриншоты доступны в оригинальном материале: https://habr.com/ru/companies/rwb/articles/1059862/
Для AI‑разработчиков и студентов это пример, как небольшие LLM‑модели могут решать реальные бизнес‑задачи без масштабных инфраструктур. Интеграция модели в простой веб‑интерфейс показывает, что быстрый прототип может сразу принести ощутимую экономию времени.
