Kindora
прототип отсеял 90% из 3000 совпадений, оставив ~75
Бизнес-задача
Существующие инструменты дороги и выдают тысячи совпадений, которые маленькая команда не может оценить
Что внедрили
AI-поиск подходящих грантодателей, оценивающий соответствие так, как это делал бы программный офицер; MCP-коннектор для работы внутри Claude
Измеримый эффект
328 НКО на платформе за месяцы после беты; x2 рост регистраций с января по март 2026; от прототипа до беты за недели при x10 объёме кода; прототип отсеял 90% из 3000 совпадений, оставив ~75; подход прототипа принёс $100 000 и 8 грантов за первый год
Как измеряли
Продуктовые метрики роста; эффективность отбора замерена на конкретной выборке грантодателей
Сроки: Январь - март 2026
Цифры взяты из публикации компании (кейс) и не проверялись независимо. Оценивайте достоверность по описанию методики выше. Первоисточник
Хотите так же?
Как проектировать такие внедрения - от первого автономного цикла до команд ИИ-агентов - разбираем в бесплатном флагманском курсе.
Курс Graph EngineeringЕщё кейсы отрасли
93% бета-тестеров действовали по совету Ask Aya
93% бета-тестеров применили совет
-50% времени на отчёт по визиту (с 3-4 часов до менее 2 часов, у части до -75%)