TAdviser Искусственный интеллект 2026

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.