Искусственный интеллект и большие данные: от экспериментов к эффекту 2026

Конференция TAdviser «Искусственный интеллект и большие данные: от экспериментов к эффекту» состоится 14 октября 2026 года.

Мероприятие фокусируется на переходе от экспериментального использования ИИ к его промышленному внедрению и управлению жизненным циклом моделей. Для бизнеса всё более важными становятся вопросы качества данных, прозрачности алгоритмов, экономического эффекта и регуляторных ограничений, а также интеграции ИИ в существующие ИТ-архитектуры.

Участники поделятся кейсами, где ИИ не просто автоматизирует рутину, а становится стратегическим партнером в принятии решений.

На конференции обсудят:

• Как изменилось отношение бизнеса к ИИ за последний год?

• Какие сценарии применения ИИ стали массовыми?

• Где заканчиваются пилоты и начинается промышленная эксплуатация?

• Какие данные являются ключевым активом для ИИ-проектов?

• Как обеспечить качество и полноту данных?

• Какие отечественные ИИ-платформы ИИ эффективно используются в 2026 году?

• Как выбирать архитектуру для ИИ-решений?

• Как интегрировать ИИ в ERP, CRM и другие корпоративные системы?

• Какие задачи лучше решаются с помощью машинного обучения?

• Как использовать генеративный ИИ в бизнесе?

• Какие риски несёт использование LLM?

• Как обеспечивать интерпретируемость и прозрачность моделей?

• Как управлять жизненным циклом моделей (MLOps)?

• Какие отрасли лидируют по внедрению ИИ?

• Как меняется архитектура корпоративной аналитики в сторону Data Mesh и Real-Time Data Platforms?

• Как построить единый каталог данных (Data Catalog) и обеспечить управление метаданными в распределенной среде?

• Какие инструменты и практики Data Governance стали стандартом де-факто в 2026 году?

• Как автоматизировать обеспечение качества, актуальности и достоверности данных (Data Quality) на всех этапах?

• Какие подходы к хранению и каталогизации данных наиболее эффективны для AI/ML?

• Какие open-source решения (российские форки и разработки) активно развиваются в области Big Data?

• Как управлять жизненным циклом больших данных в гибридной инфраструктуре?

• Какие современные инструменты ETL/ELT и Data Integration используются на практике?

• Какие решения применяются для анализа неструктурированных данных?

• Как реализовать принципы Data Fabric и Data Mesh в крупных корпоративных средах с множеством доменов?

• Какие инструменты визуализации данных наиболее востребованы?

• Как обеспечить масштабируемость ИИ-решений?

• Какие требования к вычислительным ресурсам критичны?

• Как оптимизировать затраты на инфраструктуру для ИИ?

• Как обеспечить безопасность данных при использовании ИИ?

• Какие регуляторные инициативы влияют на рынок?

• Как строить и монетизировать дата-продукты как внутри компании, так и для внешних партнеров?

• Какие новые технологии ускоряют обработку и анализ данных?

• Какие тренды определят развитие рынка в ближайшие годы?