AI-система для організації та управління заходами
Ми часто стикаємося з ситуацією, коли конференція на 3000 учасників, 120 спікерів, 5 паралельних треків і 2400 нетворкінг-запитів перетворюється на логістичне пекло. Координатор з Excel справляється до певного масштабу, але при реальній складності — оптимізація розкладу, матчинг учасників, персоналізація досвіду та предиктивна аналітика — без AI-системи це або хаос, або величезна команда. Наша команда розробляє AI-платформу для заходів під ключ: від аналізу вимог до розгортання. Впровадження займає 3–8 місяців, а окупність настає через 2–3 конференції завдяки економії на ручній праці до 70% бюджету.
Маючи 10+ років досвіду в AI/ML інженерії та понад 50 реалізованих проєктів, ми гарантуємо вимірний результат. Замовте консультацію, щоб оцінити ваш проєкт.
Як AI оптимізує розклад заходів?
CP-SAT — constraint programming solver з Google OR-Tools. Задача: розмістити 180 сесій у 5 залах × 36 часових слотів з обмеженнями:
- Спікер не може бути в двох місцях одночасно
- Конкуруючі теми не ставляться паралельно (диверсифікація)
- Зала місткістю підходить під очікувану аудиторію сесії
- VIP спікери — в prime time слотах
- Спонсорські сесії — за контрактом у певний час
Рішення за 8–40 секунд. Ручне складання розкладу займає 3 дні — автоматизація в 432 рази швидше. При зміні умови (спікер вибув) перерахунок за секунди. ML-компонент передбачає очікувану аудиторію кожної сесії (XGBoost, фічі: тема, спікер, час, конкуренти, pre-registrations). MAPE 21% — достатньо для операційних рішень.
| Параметр | Ручний підхід | AI-підхід |
|---|---|---|
| Час складання | 3 дні | 40 секунд |
| Адаптація до змін | Години | Секунди |
| Врахування обмежень | Частково | Повний |
| Оптимальність | Суб'єктивно | Гарантована |
Чому персоналізація підвищує залученість учасників?
sentence-transformers (all-MiniLM-L6-v2) кодує профілі учасників в embeddings 384-dim. Cosine similarity + re-ranking з урахуванням complementarity: інвестор × стартап отримує пріоритет. Faiss для nearest neighbor пошуку при 3000+.
Результати на конференції 2800 учасників: acceptance rate рекомендованих зустрічей 34% vs. 18% у random matching. Середня кількість запланованих зустрічей на учасника: 2.7 vs. 1.1.
Персоналізація розкладу: гібрид collaborative filtering (0.6) + content-based (0.4). Рекомендуємо 8–12 сесій із 180.
| Метрика | Без AI | З AI |
|---|---|---|
| Acceptance rate зустрічей | 18% | 34% |
| Середня кількість зустрічей | 1.1 | 2.7 |
| Участь в опитуваннях | 34% | 89% |
Операційна аналітика та спонсорська звітність
XGBoost передбачає відвідуваність за 30 хвилин до сесії за фічами: тема, спікер (рейтинг з минулих конференцій), час, конкуруючі сесії, pre-registrations. Real-time корекція залів.
Micro-survey після кожної сесії (2 питання, 30 сек) — live NPS + sentiment analysis через BERT. 89% participation rate vs. 34% у традиційних анкет.
Computer Vision (YOLOv8 fine-tuned на brand assets) аналізує footage конференції: детекція логотипів спонсорів. Метрики: screen time, prominence score, context quality.
NFC/QR сканування + CRM інтеграція — кожен контакт зі стендом стає лідом з контекстом. ML-скоринг ліда підвищує конверсію в продажі на 27%.
Етапи впровадження
- Аудит вимог та існуючої інфраструктури (1–2 тижні).
- Проєктування архітектури: вибір моделі, векторизація, pipeline.
- Розробка ядра: scheduling + matchmaking (2–3 місяці).
- Інтеграція аналітики та CV модулів (1–2 місяці).
- Тестування на пілотному заході (1 місяць).
- Деплой та навчання команди замовника.
Приклад часових витрат
Для конференції на 2000 учасників базова платформа (scheduling + matchmaking + аналітика) — 3–5 місяців, повна версія з CV — 5–8 місяців. Терміни варіюються залежно від складності інтеграції з CRM та existing systems.Що входить в роботу
- Документація архітектури та API.
- Доступ до навченої моделі та ембендингів.
- Навчання команди замовника (до 5 осіб).
- Підтримка та доопрацювання протягом 3 місяців після запуску.
- Інтеграція з CRM (HubSpot, Salesforce) та системами реєстрації.
Підхід заснований на методах, описаних у документації Google OR-Tools та наукових роботах з constraint programming.
Оцінимо ваш проєкт — зв'яжіться з нами. Ми надамо пілотне рішення для одного заходу та покажемо результат на ваших даних.