Закрытые AI-системы для предприятий

Когда Private AI нужен бизнесу

Private AI помогает превратить корпоративные документы и рабочие системы в управляемый инструмент для сотрудников. Вместо отдельного чата «рядом» компания получает локальный поиск по знаниям, AI-помощников и интеграции с привычными процессами: CRM, ERP, 1С, внутренними порталами и файловыми хранилищами.

Подход подходит, когда регламенты, договоры, техническая документация и рабочие запросы нельзя передавать во внешние AI-сервисы или когда для их обработки нужны понятные роли, журналы действий и внутренние правила доступа.

Как устроена закрытая AI-система

Проектируем решение вокруг выбранного сценария и существующей инфраструктуры. В базовой архитектуре обычно есть следующие части:

• серверная платформа под согласованную нагрузку;
• локальная модель и сервис выполнения запросов;
• подключённые источники знаний, поиск по документам и порядок их обновления;
• рабочий интерфейс, API или встраивание в существующий продукт;
• права доступа, журналирование, мониторинг и резервное копирование;
• согласованные интеграции с рабочими системами;
• проверка сценариев, документация и передача ответственным сотрудникам.

Состав проекта определяем после обследования: он зависит от данных, систем, ролей, нагрузки и требований к эксплуатации. Это позволяет собрать рабочий контур без выдуманной заранее конфигурации.

Два режима размещения

Air-gapped

Система работает без выхода в интернет. Обновление моделей и материалов организуется по согласованной офлайн-процедуре.

Controlled On-Prem

Модели и корпоративные данные обрабатываются внутри инфраструктуры предприятия. Разрешённые внешние соединения, например для обновлений, определяются отдельно; конфиденциальные документы не отправляются во внешние сервисы автоматически.

Проектируем доступ к данным вместе с ИТ- и ИБ-командой заказчика: определяем роли, сетевые ограничения, журналирование и порядок обновления. Принятые решения фиксируем в документации.

Что проверяем в работе с AI

Поиск по знаниям и RAG помогают модели опираться на согласованные материалы и показывать использованные источники. При этом наличие RAG не исключает ошибок: ответы модели требуют проверки в критичных сценариях.

AI-агенты выполняют действия только через разрешённые инструменты и в пределах прав пользователя. Для критичных операций предусматриваем подтверждение человеком.

Подбираем конфигурацию по выбранным моделям и рабочей нагрузке. На пилоте измеряем качество и скорость, чтобы обосновать требования к промышленной системе.

Промышленная AI-система с оборудованием

Промышленная AI-система с оборудованием — бюджет от 9 900 000 ₽. Это предварительный ориентир базового проекта: серверная платформа, локальные модели, работа с корпоративными знаниями и внедрение. Конкретную конфигурацию, объём работ и окончательную стоимость фиксируем после обследования.

Промышленный контур объединяет оборудование и программную платформу в одном проекте, а не представляет собой только программные работы с автоматическим добавлением стоимости сервера. В согласованном составе это серверная платформа, модели, данные и поиск, рабочий интерфейс, роли, журналирование, интеграции, мониторинг, резервное копирование, проверка сценариев и эксплуатационная документация.

Private AI Business / Enterprise — индивидуально

Подходит для нескольких подразделений, сложной матрицы прав, повышенных требований к эксплуатации и расширенной интеграции. Состав поставки и порядок развития определяются после обследования.

Базовый объём и условия

Private AI Pilot — от 1 000 000 ₽. Это программно-инженерная работа по проверке одного приоритетного сценария на ограниченном наборе данных. Пилот проводим на совместимой инфраструктуре заказчика или отдельно согласованном временном стенде. Покупка серверного оборудования в стоимость пилота не входит.

Аренду вычислительных ресурсов, внешние лицензии и другие дополнительные расходы по пилоту согласуем до начала работ. Допустимость передачи данных и место их обработки также определяем заранее; по умолчанию закрытые документы не загружаются во внешнее облако.

Промышленная AI-система с оборудованием — бюджет от 9 900 000 ₽. Базовый состав и итоговую смету фиксируем после обследования. Дополнительные расходы возможны относительно согласованной базы: увеличение вычислительных ресурсов, дополнительные интеграции и источники, сложная подготовка данных, расширенное резервирование, внешние коммерческие лицензии, независимый аудит или сертификация, расширенное сопровождение.

Оборудование, программная платформа и внедрение промышленной системы не описываются как отдельные обязательные доплаты к стартовому бюджету: состав проекта определяем и закрепляем в согласованной смете.

Private AI и интеграции

Private AI становится частью рабочего контура, а не отдельным чатом. Для связки с процессами можно продолжить работу по направлениям AI-интеграции, CRM и бизнес-автоматизация, интеграции API и поддержка и развитие.

Вопросы по Private AI

Можно ли развернуть систему без доступа в интернет?

Да. Для этого рассматриваем air-gapped-контур с согласованной офлайн-процедурой обновления моделей и материалов.

Будут ли документы уходить во внешние AI-сервисы?

Нет, если для проекта выбран закрытый контур. Обработка согласованных данных происходит внутри инфраструктуры предприятия; допустимые внешние связи фиксируются отдельно.

Входит ли сервер в стоимость пилота?

Нет. Пилот включает работы по проверке выбранного сценария. Его проводим на совместимой инфраструктуре заказчика или отдельно согласованном стенде. Покупку оборудования и дополнительные инфраструктурные расходы согласуем отдельно.

Входит ли оборудование в промышленный проект?

Да, формат промышленного проекта с бюджетом от 9,9 млн ₽ предусматривает поставку серверного оборудования вместе с программной платформой и внедрением. Конкретную конфигурацию и окончательную стоимость фиксируем в смете после обследования.

Можно использовать уже купленные серверы?

Да. Сначала оцениваем их пригодность под выбранные модели и нагрузку, затем определяем недостающую инфраструктуру.

Какие модели будут использоваться?

Выбор зависит от языка, задач, условий лицензирования, результатов проверки и инфраструктуры. Модели и параметры закрепляем в проектном решении.

Можно ли подключить 1С, CRM или ERP?

Да, если у систем есть согласованный технический способ интеграции. Состав обмена, права и журналирование определяем для каждого подключения.

Что такое RAG и зачем он нужен?

RAG добавляет к ответу модели релевантные фрагменты из согласованных корпоративных источников. Это помогает связать ответ с материалами и показать источники, но не отменяет проверку критичных ответов.

Можно ли дать доступ всем сотрудникам?

Порядок доступа определяется ролевой моделью. Обычно начинаем с ограниченной группы и разделяем наборы данных по правам.

Система будет принимать решения вместо сотрудников?

Границы автоматизации определяются в сценарии. Для критичных процессов предусматриваем проверку и подтверждение уполномоченным сотрудником.

Как оценивается качество ответов?

До запуска согласуем рабочие примеры, допустимые ответы и процедуру проверки. На пилоте фиксируем качество, источники, ошибки и скорость на использованной инфраструктуре.

Что происходит при изменении документов?

Для каждого источника определяем порядок обновления и индексации: он зависит от типа хранилища, частоты изменений и требований к актуальности.

Какие данные нужны на старте?

Описание процесса, владелец сценария, примеры запросов и документов, сведения о системах и ограничениях доступа. Полный массив данных не нужен до согласования пилота.

Можно ли развивать систему после пилота?

Да. По результатам пилота формируем архитектуру, требования к оборудованию, состав следующих работ и предварительную смету. Если сценарий пока не оправдывает масштабирование, заказчик получает результаты проверки и рекомендации.

Как организуется поддержка после запуска?

Поддержку, обновления, мониторинг и развитие можно включить в отдельный согласованный контур сопровождения.