ИИ стал рабочим инструментом — но вместе с тем выросло и количество разочарований. Компании столкнулись с вопросами масштабирования, качества данных, безопасности и экономической целесообразности. На сессии поговорим о том, где ИИ действительно работает, как выстраивать устойчивые ИИ-сценарии и почему «внедрить модель» — далеко не финал проекта.
Ключевые вопросы сессии:
Генеративный ИИ: реальные кейсы и завышенные ожидания
Российские LLM: возможности и ограничения
Корпоративные LLM: собственные модели или внешние платформы
Качество данных как ключевой фактор успеха ИИ
Интеграция ИИ в существующий ИТ-ландшафт
ИИ в аналитике и управленческих решениях
Автоматизация документооборота и работы с текстами
ИИ в клиентских сервисах и контакт-центрах
ИИ в HR и управлении персоналом
ИИ в маркетинге и продажах
Экономика ИИ-проектов: как считать эффект
От пилота к промышленной эксплуатации
Explainable AI и доверие к алгоритмам
Безопасность данных и защита моделей
Регуляторные и этические ограничения
Использование open-source моделей
Кадровый рынок ИИ: кого не хватает больше всего
Централизация ИИ-компетенций или распределенные команды
ИИ-агенты и цифровые ассистенты
Edge AI и локальная обработка данных
ИИ в промышленности, банках, ритейле
Управление жизненным циклом ИИ-моделей
Культура работы с ИИ внутри компании
Типовые ошибки внедрения ИИ
Как не превратить ИИ в дорогую игрушку
ИИ как конкурентное преимущество
Будущее ИИ: ожидания 2026–2027
Приглашаем принять участие в сессии «Искусственный интеллект 2026» и вместе сформировать стратегии успешного использования больших данных и искусственного интеллекта в бизнесе и обществе.
Условия участия
БесплатноДля представителей заказчиков (при подтверждении
организаторов)
Платно30000 ₽для представителей ИТ и консалтинговых компаний (за
одного представителя)
деловые мероприятия