Искусственный интеллект (AI) становится все более необходимым элементом в работе многих компаний. Однако не всегда крупные облачные платформы и глобальные сервисы подходят для корпоративного использования, особенно если речь идет о чувствительных данных. Важно понять, как решать эти задачи и находить оптимальное решение для своего бизнеса.
Крупные компании могут позволить себе строить собственные модели AI на локальных серверах или даже на одной видеокарте. Это позволяет им полностью контролировать данные, что особенно важно в таких отраслях, как банковское дело, оборона и медицина. Например, Сбербанк разработал свою модель GigaChat и успешно внедряет её для внутреннего использования.
Однако такие решения требуют значительных ресурсов. Для малого бизнеса это может быть невыполнимой задачей: от hundreds of thousands до millions рублей на разработку и поддержку собственной модели AI. Так что многие компании не могут себе позволить такой масштабные проекты.
Иной подход — использование облачных решений с возможностью контроля данных. Облачные сервисы, такие как Дата-Лицензированная Программа (DLP), позволяют компаниям использовать AI модели, но все равно сохранять контроль над данными на выходе. Однако не все компании готовы доверить свои данные облачным провайдерам.
Таким образом, для компаний среднего и малого бизнеса важна альтернатива — использование локальных моделей AI без вытеснения данных за пределы предприятия. Это может быть достигнуто с помощью специализированных платформ, таких как Botana.
Botana позволяет создавать и обучать модели AI без использования облачных сервисов, сохраняя данные на месте. Такой подход обеспечивает высокий уровень безопасности данных и контроль компании над всем процессом работы моделей.
Однако важно помнить о нюансах реализации такого решения. Например, нужно внимательно подбирать технические параметры модели AI для корректной обработки данных без ущерба для производительности. Также стоит учредить политику использования данных внутри компании и обеспечить надлежащую защиту от несанкционированного доступа.
Таким образом, выбор между облачными решениями и локальными моделями AI зависит от специфики бизнес-процессов и требований к безопасности. Для малого и среднего бизнеса локальные модели могут стать идеальным компромиссом, позволяющим эффективно использовать AI без необходимости в больших инвестициях или потерях контроля над данными.