«ГИГАНТ – Компьютерные системы» и «Адаптивные технологии развития» предложили комплексное решение для корпоративного ИИ
Программной основой решения выступает российская платформа ПРИИСК компании «Адаптивные технологии развития». Она позволяет создавать корпоративных ИИ-агентов для разных подразделений и бизнес-задач, подключать большие языковые модели, использовать корпоративные базы знаний и управлять взаимодействием пользователей с ИИ из единого контура. Платформа может разворачиваться внутри инфраструктуры компании, чтобы данные не покидали ее периметр. ПРИИСК также поддерживает RAG-подход, при котором актуальные корпоративные знания хранятся отдельно от самой языковой модели.
На базе платформы можно создавать не только ИИ-сервисы для анализа информации во внутренних документах, но и полноценную автоматизацию с ИИ-агентами и командами агентов. Например, агенты поиска релевантных тендеров и анализа тендерной документации или агенты администраторы и планировщики в проектном офисе. При этом на платформе ПРИИСК обеспечивается безопасность и контроль, необходимые для полноценного корпоративного применения - маскирование данных, переключение между локальными и облачными моделями, журналирование и мониторинг соблюдения политик безопасности. Платформа включена в реестр российского ПО и использует средства защиты информации сертифицированные ФСТЭК.
«ГИГАНТ – Компьютерные системы» со своей стороны формирует инфраструктурную часть решения: вычислительный контур, системы хранения данных, сетевую инфраструктуру и другие компоненты, необходимые для работы ИИ под реальной бизнес-нагрузкой. Такой подход позволяет проектировать ИИ-систему не как экспериментальную среду, а как производственный сервис, требования к которому определяются количеством пользователей, профилем запросов, объемом данных, необходимой скоростью ответа и условиями эксплуатации.
«Пилот ИИ действительно можно собрать за несколько недель. Но работающая демонстрация еще ничего не говорит о том, во сколько обойдется реализация под бизнес-задачу и бизнес-нагрузки. Когда решение начинают масштабировать, возникают вопросы производительности, хранения и подготовки данных, интеграций, информационной безопасности и стоимости инфраструктуры. Поэтому мы предлагаем сразу рассматривать ИИ как полноценную корпоративную систему. Платформа закрывает прикладной уровень и работу с моделями и знаниями, а мы можем построить под нее инфраструктурный контур с понятными характеристиками и экономикой», – комментирует Игорь Юрин, технический директор (CTO) компании «ГИГАНТ – Компьютерные системы».
При таком подходе компании могут заранее оценить экономику ИИ-проекта и требования к инфраструктуре до его масштабирования. В расчет входит не только стоимость ИИ-модели и вычислительных ресурсов, но и совокупная стоимость эксплуатации: серверы, СХД, сеть, программный стек, интеграция и сопровождение. Это позволяет сопоставить затраты с конкретным эффектом для бизнеса - например, сокращением времени сотрудников на поиск и анализ информации, обработку обращений или подготовку документов.
«С помощью платформы ПРИИСК мы решаем две важные задачи клиента. Первая - обеспечить работу ИИ-агентов и сервисов с корпоративным контекстом и данными при соответствии требованиям к безопасности и управляемости. Вторая - упрощение массового внедрения и интеграции в бизнес-процессы за счет настройки ИИ-сервисов не требующих от рядового пользователя особенных знаний и навыков в ИИ. Партнерство с "ГИГАНТ – Компьютерные системы" позволяет объединить возможности ПРИИСК с инфраструктурной экспертизой и предложить компаниям готовую основу для запуска и дальнейшего масштабирования таких решений», – комментирует Владимир Полковников, коммерческий директор компании «Адаптивные технологии развития».
Совместное решение рассчитано как на запуск новых ИИ-сценариев, так и на масштабирование уже протестированных решений. В зависимости от требований компании платформа может быть развернута во внутреннем контуре и работать с локальными моделями и корпоративными данными либо использовать внешние ИИ-модели через специализированные фильтры маскирования там, где это допускают требования к информационной безопасности и архитектуре.
