CIO CAMP 2026: Переход от пилотных проектов ИИ к промышленной эксплуатации
Специализированная конференция INFOSTART CIO CAMP 2026, запланированная на 14–15 августа в Санкт-Петербурге, фокусируется на критически важном этапе зрелости корпоративного искусственного интеллекта. Программу, открывающуюся в Санкт-Петербурге, составляют докладчики, обсуждающие трансформацию операционных моделей, архитектурную интеграцию агентов, вопросы информационной безопасности и методы объективной оценки экономической эффективности внедрения нейросетевых решений.
# CIO CAMP 2026: Как компании переводят ИИ из пилотов в рабочие процессы
Период экспериментального внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы подходит к концу. Многие организации уже имеют доступ к большим языковым моделям (LLM), используют отдельные помощники и запустят пилотные проекты. Однако на практике возникает необходимость перейти от демонстрации возможностей к полноценной промышленной эксплуатации. Этот переход требует решения более сложных технических и управленческих задач.
Событие INFOSTART CIO CAMP 2026 объединяет экспертов для обсуждения практических аспектов корпоративного ИИ. Программа мероприятия охватывает широкий спектр тем: от изменения операционной модели организации до вопросов безопасности данных, архитектуры агентных систем и точной оценки затрат на эксплуатацию нейросетей.
От чата к системе: Новая операционная модель
Простого подключения корпоративного чата недостаточно для создания по-настоящему AI-native (искусственно-интеллектуальной) компании. Генеральный директор компании-организатора, Доржи Цыденов, подчеркивает, что глубокая трансформация требует рассмотрения бизнеса как системы потоков создания ценности. В этой системе взаимодействуют люди, традиционные информационные системы и ИИ-агенты.
В рамках доклада будет рассмотрен опыт создания единой платформы, включающей систему тикетов, каталог услуг и интеллектуальных агентов. ИИ здесь не выступает в роли внешнего консультанта, а становится активным участником маршрута: получает задачу, использует корпоративный контекст, формирует результат и передает его на следующий этап.
Агенты уже применяются в различных сферах: продажи, поддержка клиентов, управление проектами, HR, финансы и другие процессы. Архитектура меняется таким образом, что ИИ работает внутри конкретного бизнес-маршрута, а не как изолированный инструмент.
Архитектура агентов и контроль доступа
С развитием корпоративных систем ИИ возникает новая задача: научить несколько независимых агентов использовать результаты работы друг друга. Алексей Лустин из INFOSTART представляет кейс системы, объединяющей трех агентов: одного для подготовки досье контрагента, другого для анализа жалоб и третьего для оценки сделок.
Ключевым элементом здесь становится общая память. Агенты работают в рамках одного сквозного маршрута. Например, жалоба клиента преобразуется в структурированный артефакт, попадает в контекст досье контрагента и учитывается при итоговой оценке сделки. Техническая реализация включает источники данных, память на базе векторной хранилища Qdrant, ИИ-профили и сквозные проверки (E2E).
Вопрос контроля остается острым. Дмитрий Манин из «Альфа-Капитал» предлагает концепцию единого шлюза доступа. В такой системе применяются единая авторизация, персональные ключи и жесткие лимиты бюджета. Для работы с персональными данными и коммерческой тайной используется собственный GPU-контур, что исключает передачу данных в публичные облака при необходимости.
Инженерные ограничения и измеримая экономика
Автоматизированная разработка часто идеализируется как прямой путь от задачи к коду. Реальность сложнее. Сергей Семиков из INFOSTART демонстрирует процесс создания агента от бэклога до проверки. Между этими точками находятся исследование, определение контракта, выбор архитектуры и уровни проверки.
ИИ получает свободу действия внутри отдельных этапов, но переход между ними зависит от выполнения заранее определенных инженерных условий. Это отличает современный подход от идеи полной «магии» без вмешательства человека.
Ольга Гродская из «ПроектПромБезопасность» обращает внимание на важность разделения результатов. Сокращение сроков или стоимости проекта не всегда является прямым следствием внедрения ИИ. Часто компания одновременно внедряет новые процессы, которые не связаны с автоматизацией. Для честного расчета экономии необходимо фиксировать исходные метрики до и после изменений.
Специализированный контур вместо публичных сервисов
Генеральный директор «Таймлист» Глеб Архангельский расскажет о необходимости использования собственных ИИ-контуров. Для ряда организаций применение публичных облачных сервисов ограничено строгими требованиями информационной безопасности. Кейс компании демонстрирует реализацию системы обработки встреч и подготовки протоколов на собственном оборудовании организации.
Особое внимание уделяется автономному размещению и архитектуре закрытого контура. Рассматриваются также проекты, реализованные в организациях с повышенными требованиями к защите информации, где использование внешних API недопустимо.
ИИ как внешняя память и этика компетенций
Технологический предприниматель Арсалан Самбуев рассмотрит концепцию использования ИИ как внешней памяти. Его рабочий контур состоит из более чем 1600 файлов и 21 проекта, организованных с помощью репозиториев и онтологии.
Помимо хранения, пользователь начинает передавать нейросети мышечные операции: поиск связей, структурирование, сравнение версий и формулирование выводов. Возникает глубокий вопрос: способен ли ИИ учитывать реальный уровень компетенций человека и замечать их изменение? Помогает ли система развивать навыки или лишь улучшает внешний результат, скрывая постепенную потерю самостоятельности?
Экономика эксплуатации и скрытые затраты
Круглый стол об экономике внедрения ИИ завершит программу. В центре обсуждения — статьи расходов, которые реально сокращаются, и затраты, которые часто выпадают из первоначальных расчетов.
К этим затратам относятся: * Инфраструктура (вычислительные ресурсы). * Подготовка и очистка данных. * Интеграция с legacy-системами. * Контроль качества решений. * Сопровождение и исправление ошибок.
Без фиксации исходных метрик успешную демонстрацию легко принять за экономически эффективное внедрение. Программа подчеркивает, что работа с ИИ переходит от обсуждения возможностей моделей к вопросам архитектуры, управления данными и ответственности за решения, передаваемые алгоритмам.
Когда требуется: 14–15 августа Город: Санкт-Петербург Организатор: INFOSTART
Теги: искусственный интеллект, корпоративный ИИ, ИИ-агенты, LLM, AI-native, закрытый контур, информационная безопасность, автоматизация разработки, экономика ИИ.