Клиент
Оператор тематического парка или крупной развлекательной площадки. Проблема в том, что гостям бывает сложно сориентироваться: как пройти, когда начинаются шоу, какие очереди на аттракционы — и это может ухудшать общий опыт посещения.

Клиент
Оператор тематического парка или крупной развлекательной площадки. Проблема в том, что гостям бывает сложно сориентироваться: как пройти, когда начинаются шоу, какие очереди на аттракционы — и это может ухудшать общий опыт посещения.
Технологический стек
Google Maps Platform, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run.
Сфера
Hospitality & Travel
Данные парка в реальном времени (время ожидания на аттракционы, расписание шоу, местоположение персонажей) передаются в PostgreSQL → гость открывает мобильное приложение парка и спрашивает ассистента: «Какой интересный аттракцион рядом со мной с ожиданием меньше 20 минут?» → приложение отправляет запрос и геолокацию пользователя в сервис на Kubernetes → сервис запрашивает в PostgreSQL актуальные времена ожидания и использует картографический сервис, чтобы найти ближайшие аттракционы → YandexGPT объединяет эту информацию и выдаёт персональную рекомендацию, например: «Американские горки Goliath — в 5 минутах ходьбы от вас, очередь сейчас 15 минут!»
Предиктивная аналитика заказов еды и персональные предложения в приложении
Виртуальный фитнес тренер на ИИ планы тренировок и анализ техники
ИИ аналитика обращений гостей топ вопросы в таблицах и снижение нагрузки

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.