Андрей Коптелов, исполнительный директор Департамента корпоративной архитектуры Сбера, модератор конференции, напомнил, что компании постепенно переходят от использования ИИ как точечного инструмента к созданию полноценной AI-Native организации. Ключевым трендом 2026 года становится перестройка бизнес-процессов под работу с автономными AI-агентами (на базе моделей уровня GigaChat), способными выполнять задачи без пошагового вмешательства человека.

Андрей Коптелов подробно разобрал шкалу автономности ИИ: от простых ассистентов (Copilot) до полностью самостоятельных систем (Fully Autonomous), которые способны сами кодить, тестировать и деплоить решения на основе заданных человеком метрик успеха. Он напомнил, что все большую популярность приобретает концепция генеративной разработки ПО — AI-Disrupt PDLC. В рамках этого подхода традиционные роли в командах кардинально трансформируются: владелец продукта становится Стратегом в «петле намерения», а разработчик переходит в статус ИИ-инженера, управляющего мультиагентными системами в «петле реализации». Подобное разделение позволяет сократить время выпуска ИТ-продуктов с недель до считанных минут, переводя рутинную разработку в полностью автоматический режим.

Главным фактором стабильности современных систем является Context Engineering. Ошибки ИИ-агентов чаще всего вызваны двусмысленностью инструкций, поэтому компании должны научиться преобразовывать свои знания в четкие, машиночитаемые документы. Он рекомендовал ознакомиться в разработанными Сбером инструментами: руководством по генеративной разработке ПО, гайдом по мультиагентным системам и открытым чек-листом для комплексной оценки GenAI-зрелости бизнеса.

Карина Садова, независимый эксперт, разделила эволюцию корпоративного ИИ на две ключевые волны, где каждая новая вспышка хайпа предлагала решение для старых ограничений, но неизбежно сталкивала бизнес со следующими препятствиями. Так, в рамках первой, преимущественно технической волны (2016–2022 гг.), разработчики последовательно преодолевали дефицит вычислительных мощностей, нехватку размеченных данных и разработчиков, что в итоге помогло довести классический ML до стабильного продакшена (в скоринге, антифроде и прогнозировании спроса). Тупиком той эпохи была попытка быстро внедрить ИИ сверху без вдумчивой постановки задач, из-за чего множество сырых проектов навсегда остались на стадии красивых демонстраций для руководства.

Вторая волна, начавшаяся в конце 2022 г. с выходом массовых больших языковых моделей, кардинально изменила правила игры и снизила порог входа в технологии до минимума — теперь для запуска пилота сотрудникам достаточно лишь получить API-ключ. Это привело к инверсии процессов: если раньше классический ML внедрялся тяжело, но со строгими метриками, то сейчас интеграция происходит за считанные дни, но без понимания реальной эффективности. По мнению эксперта, с появлением гигантских эмбеддингов умерли многие технологические «костыли», имитировавшие рассуждения, вроде ручного фичеринга или жестких деревьев интентов. Тем не менее масштаб данных никак не затронул направления, специфичные для конкретного бизнеса: бустинг на приватных таблицах, дефектоскопию в компьютерном зрении и рекомендательные системы реального времени, где по-прежнему критически важны кастомные пороги и дешевый инференс на месте.

В 2026 г. слабое место ИИ окончательно сместилось из плоскости алгоритмов или данных в плоскость валидации результатов. Сегодня цена токена стремится к нулю, а пилоты мгновенно собираются силами самих сотрудников, однако они массово «умирают» в реальном процессе, поскольку бизнес не умеет вовремя распознавать скрытые ошибки и галлюцинации моделей. Карина Садова подчеркнула, что необходимыми компетенциями по работе с отложенными выборками и расчетом качества уже более десяти лет обладают внутренние команды из отделов антифрода, кредитного скоринга и прайсинга. Чтобы успешно пройти текущую волну трансформации, компаниям нужно не искать универсальные внешние LLM, а привлекать этих опытных внутренних экспертов к проектированию измеримых и проверяемых бизнес-процессов.

Надежда Сурова, директор Центра компетенций «Цифровая экономика» и член Совета по цифровой экономике при Совете Федерации РФ, представила на пленарной сессии развернутый обзор мер государственной поддержки ИИ в России. Она выделила пять ключевых контуров существующей системы: от национальных стратегий до конкретных финансовых институтов и региональных точек входа. В рамках обновленной Национальной стратегии до 2030 года государство ставит амбициозные цели, среди которых — увеличение совокупной мощности отечественных суперкомпьютеров до 1 экзафлопса, рост доверия граждан к технологиям ИИ до 80% и ежегодная подготовка более 15 тыс. профильных выпускников вузов.

Финансовой основой этой трансформации выступает новый национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства» с общим бюджетом 1 432,4 млрд руб., где на федеральный проект «Искусственный интеллект» заложено 70,7 млрд руб. Надежда Сурова подробно остановилась на доступных инструментах финансирования, выделив гранты РФРИТ для особо значимых ИИ-проектов (до 2 млрд рублей с софинансированием до 80%), линейку программ Фонда содействия инновациям («Старт-ИИ», «Развитие-ИИ», «Код-ИИ») и льготные займы ФРП. Самой же быстрой и эффективной мерой поддержки бизнеса эксперт назвала налоговые преференции для аккредитованных ИТ-компаний, включая 5%-ную ставку по налогу на прибыль в федеральный бюджет и пониженные страховые взносы.

Особый акцент в докладе был сделан на регуляторных правилах как инструменте развития. Надежда Сурова обратила внимание на вступивший в силу закон № 243-ФЗ о суверенных больших фундаментальных моделях, который вводит обязательную маркировку сгенерированного ИИ контента для крупных площадок, но одновременно закрепляет правомерность обучения нейросетей на открытых данных без нарушения авторских прав. В завершение выступления она призвала участников рынка активно использовать действующие государственные цифровые навигаторы (ГИСП, портал Минфина, МСП.РФ) и успеть подать заявки в текущие грантовые отборы.

Ценность генеративного ИИ растет по мере автономизации процессов и перехода от простейших диалоговых чат-ботов к полноценным мультиагентным системам (цифровым департаментам), способным автоматизировать сквозные процессы. Наталья Артамонова, директор по внедрению генеративного ИИ в «Норникеле», поделилась инсайтами о том, где именно скрывается реальный экономический эффект от ИИ-технологий. По оценке спикера, проекты в чисто управленческих процессах (бюджетный контроль, нормоконтроль, бухгалтерия) хотя и приносят пользу за счет оптимизации численности сотрудников и ускорения рутины, чаще всего окупаются лишь «в ноль». Настоящие, «крупные» деньги лежат во вспомогательно-производственной плоскости: прогнозировании ремонтов, оптимизации закупок и производственной аналитике.

В качестве примера Наталья Артамонова привела интеллектуальную систему управления запасами. Этот ИИ-инструмент автоматически нормализует справочники и рекомендует альтернативы из уже имеющихся сверхнормативных остатков, помогая исключать дублирующие закупки. Решение охватывает широкий спектр материалов — от металлической руды до сложного энергетического оборудования, а чистый финансовый эффект от внедрения оценивается от 10 млн долларов экономии в год.

Эксперт сформулировала пять главных уроков пилотирования ИИ в промышленном секторе. Во-первых, реальный экономический эффект приносит интеллектуализация производственных, а не управленческих процессов. Во-вторых, бизнесу необходимо отказываться от изолированных тестовых «песочниц» и сразу ориентироваться на интеграцию ИИ в продуктивный контур. В-третьих, лавинообразный рост теневого ИИ (Shadow AI) среди сотрудников заставляет компании создавать безопасные платформы самообслуживания для минимизации рисков утечки чувствительных данных. В-четвертых, успех ИИ-проекта зависит от вовлеченности в него бизнес-заказчика. И наконец, ИТ-архитектура будущего должна строиться как бесшовный гибрид, где локальный контур (on-prem) используется строго для инсайда и персональных данных, а все остальные вычисления переводятся в гибкие облачные решения.

Сегодня уже 78% россиян используют ИИ, а ожидания пользователей относительно присутствия умных технологий в медиа выросли с 53% в 2025 г. до 80% в 2026 г. Массовая доступность ИИ-приложений привела к падению традиционного поискового трафика (на 30,1% в Google и на 20,5% в Яндекс), из-за чего конкуренция за аудиторию полностью переместилась за пределы классических платформ. Как рассказала Анна Иванова, исполнительный директор портала «Рамблер», директор департамента контента и технологий Rambler&Co, стратегическим вектором для СМИ становится переход к диалоговому формату, e2e-сценарности и предоставлению информации с той скоростью и комфортом, к которым люди привыкли в ИИ-ассистентах.

Ответом на эти вызовы времени стала полная реорганизация «Рамблера» и его переход от классического медийного опыта к диалоговой экосистеме. Под капотом обновленного портала теперь развернута сложная мультиагентная архитектура на базе большой языковой модели GigaChat. В нее входят специализированный ИИ-агент по новостям и более 13 тематических агентов-экспертов. Когда пользователь оставляет сообщение, интеллектуальный роутер мгновенно определяет его намерение с учетом истории диалога и контекста страницы, автоматически подключая нужного ИИ-эксперта для генерации точного ответа.

Помимо этого, на портале запущены еще три важнейших технологических слоя для взаимодействия с аудиторией. Во-первых, это полноценный ИИ-поиск в диалоговом формате, способный работать как в чисто агентском режиме, так и выдавать классические результаты сгенерированного ИИ-ответа. Во-вторых, сквозной ИИ-помощник теперь встроен прямо в текстовые материалы: он считывает контекст статьи и позволяет читателю моментально переключиться на диалог или использовать подсказки для глубокого погружения в тему. Наконец, интеграция GigaChat позволила не просто обеспечить безопасность и сохранить уникальный культурный код медиа, но и использовать экспертизу «Рамблера» для обязательной верификации всех новостных ИИ-запросов.

Несмотря на рост расходов на ИИ до 2,7 трлн долларов в 2026 году, около 95% пилотов генеративного ИИ не приносят реального экономического эффекта, а 42% компаний и вовсе закрыли большинство своих инициатив. Никита Устриков, директор по искусственному интеллекту ФГ БКС, объясняет это тем, что ИИ лишь масштабирует существующие процессы: автоматизация неоптимального, «сломанного» процесса дает на выходе лишь дорогой сломанный процесс. Эксперт призвал уничтожать и перестраивать неэффективную рутину, а не пытаться ускорить ее технологиями.

Стратегической целью БКС является снижение операционных затрат и численности персонала на 30% к концу 2027 г., причем как минимум половину этой задачи должны закрыть именно ИИ-агенты. Для этого в компании развернута воронка отбора, где анализом входящих инициатив и пресейлом занимаются сами ИИ-агенты, а также внедрена роль временных ИИ-партнеров внутри подразделений для контроля планов трансформации. До разработки допускаются только те решения, чей годовой финэффект превышает совокупную стоимость владения (TCO), которая рассчитывается исходя из стоимости токенов, инфраструктуры платформы и последующего сопровождения. Успешными кейсами БКС уже стали агенты в делопроизводстве, первичном подборе сотрудников, ИТ-разработке и финансовой дирекции, при этом все действия выполняются строго внутри защищенного корпоративного контура платформы.

Спикер подробно остановился на пяти ограничениях, которые запрещают или делают преждевременным делегирование задач искусственному интеллекту. В этот перечень вошли операции, которые невозможно четко описать пошагово, и задачи без наличия 50 реальных исторических примеров для проверки качества. Также нельзя передавать ИИ решения с прямой регуляторной или кадровой ответственностью человека и операции с высокой ценой ошибки без заранее спроектированной системы верификации. Пятым критическим табу Никита Устриков назвал передачу корпоративных данных во внешние чаты и личные подписки вне контролируемой платформы. В завершение выступления он подчеркнул, что в компании полностью исключен высший уровень автономности ИИ: агенты могут готовить материалы и выполнять рутину, но финальное слово и подтверждение результата всегда остаются за человеком.

Валерий Сидоренко, генеральный директор КГ «Р.И.М. – ИНТЕРИУМ» и член Общественного Совета при Минцифры России, привел статистику зрелости ИИ-рынка на 2026 г. Несмотря на то, что 92% российских компаний уже тестируют технологии, а 71% крупного бизнеса внедрили GenAI в свои функции, лишь 12% могут подтвердить реальный экономический эффект от этих инициатив. Главным барьером для рынка эксперт назвал организационную сложность перевода точечных экспериментов в регулярные рабочие процессы. Бизнес должен осознать, что у автоматизации всегда две цены: цена выполнения и цена ошибки. Если итоговая стоимость принятого результата (с учетом генерации, проверки, исправлений и последствий сбоев) превышает затраты на ручной труд, внедрение технологии теряет всякий экономический смысл.

Для безопасного масштабирования ИИ Валерий Сидоренко предложил матрицу автономии, оценивающую задачи по двум осям — цене ручного выполнения и цене ошибки. Первыми автоматизации подлежат массовые, рутинные и легкообратимые операции (как в кейсе X5, где компьютерное зрение забрало на себя 60+ типов автоматических проверок 10 млн фото тайных покупателей, снизив операционные затраты на 50%). Напротив, зоны с высокой ценой ошибки и репутационными рисками требуют строгого гибридного подхода.

В качестве негативных примеров спикер выделил международный кейс Air Canada, где авиакомпанию через трибунал обязали выплатить компенсацию из-за неверной консультации чат-бота, и сбой в Replit, где ИИ-агент проигнорировал словесный промпт-запрет пользователя и удалил данные из рабочей базы, поскольку ограничение не было зашито на уровне прав доступа ИТ-архитектуры.

Особое внимание в докладе было уделено практической автоматизации коммуникаций и PR-сферы через внедрение «комментарийных машин» и ORM-редакторов. Эксперт наглядно разделил процесс на этапы: ИИ полностью забирает на себя сбор инфоповодов, маршрутизацию тем, выгрузку контекста и сборку трех вариантов черновиков, но финальная проверка, экспертная оценка, переговоры и решение о публикации всегда остаются за человеком (Human Checkpoint). Такой гибридный подход позволил увеличить скорость подготовки комментариев спикеров в 5 раз. В конце выступление эксперт представил 90-дневную дорожную карту внедрения ИИ, напомнив цитату CEO Microsoft AI Мустафы Сулеймана о том, что человекоцентричный ИИ обязан всегда оставлять человека за рулем.

Андрей Цымбалюк, руководитель направления цифрового маркетинга и проекта ИИ-ассистент в «Технониколь», рассказал о практическом кейсе создания и внедрения интеллектуальной системы «Экзоинтеллект» для корпоративных контакт-центров. Изначально команда планировала разработать стандартного чат-бота для прямой консультации клиентов на сайте. Однако в процессе реализации разработчики столкнулись с отсутствием удобных выгрузок из устаревших ИТ-систем. Чтобы преодолеть это препятствие, авторы проекта запустили речевую аналитику и вручную разобрали накопленные за год диалоги. Это исследование изменило философию всего продукта: выяснилось, что 37% обращений составляют сложные технические вопросы, где цена ошибки слишком высока, а неверный ответ несет огромные репутационные риски. Так родилась концепция синергии «Специалист + ИИ», превратившая автономного бота в умного цифрового суфлера для операторов.

Технологический фундамент «Экзоинтеллекта» построен на базе большой генеративной модели (GPT LLM) с использованием RAG-архитектуры. Нейросеть обучили на внутренней базе знаний компании: технических листах, продуктовых каталогах, регламентах и инструкциях. Первый же RAG-прототип продемонстрировал 0% ложных ответов, так как модель научили работать строго в рамках предоставленных ей PDF-документов. Сейчас система функционирует на платформе AutoFAQ Xplain и интегрирована со всеми ключевыми текстовыми и голосовыми каналами взаимодействия (Telegram, WhatsApp, email), а также с внутренними CRM- и BI-системами. ИИ в режиме реального времени распознает суть вопроса клиента, ищет информацию в базе данных и выдает оператору готовую подсказку со ссылками на верифицированные документы.

Промышленная эксплуатация и внутренний аудит «Экзоинтеллекта» подтвердили высокую точность системы: 92% подсказок являются абсолютно правильными, 6% — верными, но неполными, и лишь в 2% случаев ИИ не находит данных в базе. Для сравнения, без поддержки ИИ операторы давали корректные ответы лишь в 85% диалогов. Внедрение цифрового суфлера кардинально улучшило ключевые метрики контакт-центра: удовлетворенность клиентов (CSAT) выросла до 88%, показатель решения вопроса с первого обращения (FCR) увеличился на 12%, а среднее время обработки одного контакта (AHT) сократилось на 20% (. Кроме того, продуктивность операторов чата выросла в 4 раза, а количество внутренних обращений сотрудников за помощью к инженерам компании снизилось в 2,5 раза.

Петр Лукьянченко, руководитель направления ML и Data Science объединенной компании Wildberries&Russ (RWB), представил инновационный сервис моделирования внимания покупателей на изображениях товаров. На платформе размещены сотни миллионов карточек и более миллиарда картинок, однако у продавцов нет понимания, почему одни изображения продают, а другие — нет. Традиционные методы оценки (UX-лаборатории, фокус-группы с асессорами или бесконечные A/B-тесты) обходятся бизнесу слишком дорого и занимают много времени. На стыке современных трендов компьютерного зрения — использования предобученных Foundation-моделей (CLIP, DINOv2) и глубокого изучения человеческого восприятия — команда RWB создала собственный инструмент, способный масштабировать отслеживание взгляда на миллиардные объемы визуального контента.

В основу разработки легло известное семейство нейросетевых моделей DeepGaze, предсказывающих траекторию человеческого взгляда. Поскольку коммерческое использование технологии в платных сервисах аналитики запрещено, команда RWB обучила собственные модели с нуля на базе 14 открытых дата-сетов (включая MIT1003 и COCO Freeview), задействовав мощности NVIDIA H100. Архитектура решения разделяет оценку статического интереса к объектам (Spatial Priority) и физику движения глаз (Scanpath). Чтобы максимально приблизить трекинг к реальному поведению человека, инженеры внедрили алгоритмический запрет возврата (IOR) и динамическое затухание: после фиксации на лице или яркой плашке интерес модели к этой зоне временно «остывает», что позволяет оторвать взгляд ИИ от одного объекта и продолжить сканирование остальной инфографики.

Созданный ИИ-инструмент уже успешно интегрирован в личный кабинет селлеров на портале продавца. Сервис предоставляет продавцам детальную аналитическую тепловую карту, показывает долю внимания (к самому товару, инфографике или фону) и выстраивает пошаговую траекторию взгляда потенциального покупателя. Это дает селлерам прямую инструкцию к действию: как правильно переместить элементы на передний план, что сделать крупнее, а какие отвлекающие детали стоит полностью удалить. Петр Лукьянченко подчеркнул, что популярные сегодня большие языковые модели (LLM) не являются универсальным ответом на любой вопрос, и именно классическое компьютерное зрение остается главным драйвером решения сложнейших визуальных задач для бизнеса.

Тимур Арсланов, руководитель отдела ИИ-трансформации проектирования девелопера ПИК, обозначил фундаментальную проблему: современные ИИ-модели уже способны проектировать, но у них пока недостаточно «обвязки», чтобы самостоятельно решать абсолютно все задачи без участия человека. Чтобы преодолеть этот разрыв, ПИК пошел по пути прагматичного «разделения труда». Базовый, основной вариант фасадной концепции или планировки архитекторы реализуют классическими BIM-средствами, а вот создание множества альтернативных концепций, коммерческих рендеров под разные текстовые брифы и вариантов благоустройства делегируют ИИ-инструментам прямо поверх готового 3D-массинга, не тратя недели на ручную перерисовку.

В качестве успешного примера внедрения технологий докладчик выделил два ключевых направления: генерацию фасадов и планировок индивидуальных квартир. Для фасадных решений команда разработала нативный плагин «ИИ ПИК Фасады» для среды SketchUp, который автоматически детализирует простые объемные кубы в реалистичные здания с окнами, корзинами под кондиционеры и текстурами материалов отделки. В области планировок компания прошла путь от простейших диффузионных алгоритмов до мультимодальных больших моделей (вроде Gemini Pro и ChatGPT). Нейросеть берет пустой внешний контур («пятно» квартиры), положение окон и входной двери, а затем мгновенно выстраивает оптимальные границы комнат, коридоров и расстановку мебели. Хотя ИИ все еще может выдавать курьезные галлюцинации вроде надписей «Кухня-ливая гомная» или «Сахунях» на чертежах, замеры времени показали колоссальную эффективность: там, где архитектор тратит до 4–6 часов ручного труда на одну сложную многокомнатную квартиру, связка ИИ и последующей быстрой ручной доработки занимает не более 1 часа.

Помимо творческих задач, технологии искусственного интеллекта успешно взяли на себя рутинную разработку рабочей документации. Специализированный модуль BSAI автоматизировал один из самых трудоемких процессов — перенос и расстановку элементов оформления, размеров и выносок на строительных планах этажей, превращая «голую» BIM-модель в готовый к печати чертеж. Глобальным вектором развития технологий в компании Тимур Арсланов назвал создание комплексной платформы «вайб-проектирования». Она призвана объединить ИИ-агентов на всех этапах девелопмента: от первоначального анализа рынка и оценки участков при покупке земли до прохождения строительной экспертизы, контроля за ходом работ на площадке и финального благоустройства жилых кварталов.

Михаил Божор, директор и руководитель практики цифрового права юридической компании «Афонин, Божор и партнеры», представил на конференции CNews доклад о кардинальных изменениях в российском законодательстве и судебной практике в сфере ИИ за 2026 г. Ключевым событием правового регулирования стало принятие Федерального закона № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в РФ», обязательные положения которого вступят в силу 1 марта 2027 г. Закон закрепил понятие «большая фундаментальная модель ИИ» (ПО с объемом не менее 1 млрд параметров) и ввел разделение на «национальные» и «суверенные» нейросети, которые обучаются исключительно в российских ЦОД и соответствуют традиционным духовно-нравственным ценностям. Операторам таких моделей государство готовит масштабную поддержку: обсуждается введение обязанности использовать именно их в госуправлении, медицине, образовании и на объектах КИИ. При этом финальный текст закона обошел стороной обсуждавшиеся ранее инициативы по полному запрету дискриминации пользователей на основе их поведения и обязательную техническую блокировку генерации незаконного контента.

Спикер детально разобрал новые специальные юридические условия, накладываемые законом на владельцев ИИ-сервисов и крупных социальных сетей с ежедневной аудиторией более 500 тыс. человек. Во-первых, вводится обязательная маркировка сгенерированного ИИ контента, формат которой будет определяться соглашением сторон. Во-вторых, права на результаты генерации теперь жестко привязаны к условиям выгрузки из конкретного сервиса, о чем операторы обязаны информировать пользователей. В-третьих, легализуется возможность бесплатного обучения суверенных моделей на «чужом» контенте, но только на тех произведениях, которые были приобретены законно или размещены в открытом доступе без технических средств защиты авторских прав.

Особый интерес аудитории вызвал разбор прецедентной российской судебной практики 2025–2026 гг. по спорам с элементами искусственного интеллекта. Ярким событием в сфере защиты авторских прав стало резонансное дело «Моны Лизы с вином» дизайнеров против ИП Караваева, где Мосгорсуд в апелляции отменил спорное решение первой инстанции и взыскал компенсацию, подтвердив творческий характер ИИ-изображений. В плоскости трудового права Михаил Божор выделил два громких дела. Суд признал законным жесткое увольнение директора по продажам, лишившегося «золотого парашюта» в 5 млн руб. за несанкционированную загрузку документов с коммерческой тайной в нейросеть DeepSeek. Напротив, в деле об увольнении менеджера, чьи функции работодатель пытался урезать до двухчасового рабочего дня из-за внедрения ИИ, суд восстановил сотрудника на работе из-за грубых процессуальных ошибок компании, замаскировавшей сокращение штата под изменение условий труда.

Награду «ИИ-платформа года» получила компания «Беркут». Она разработала независимую платформу AgentOS, объединяющую разнородные ИИ-приложения в единую управляемую экосистему предприятия. В решении реализована горизонтальная архитектура для безопасного кросс-доменного взаимодействия агентов разных вендоров и сквозного управления их жизненным циклом. Для оптимизации корпоративного ИТ-ландшафта вместо изолированных прикладных сред настроен общий слой памяти, исполнения и единых политик безопасности для всех цифровых сотрудников. Архитектура продукта позволяет развивать агентную среду без привязки к отдельным ИТ-продуктам и риска вендорлока.

В номинации «Корпоративный ИИ-портал» победителем стал «Программный продукт». Созданный компанией корпоративный ИИ-портал предоставляет сотрудникам безопасный доступ к различным языковым моделям в закрытом контуре. Решение разработано отечественной ИТ-компанией для российских государственных и коммерческих организаций, где требования к защите информации максимальны. Платформа бесшовно интегрируется во внутренний ИТ-ландшафт предприятия, позволяя гибко управлять распределением вычислительных ресурсов и контролировать затраты. Портал эффективно автоматизирует повседневную рутину: от анализа документов, поиска по базам знаний и подготовки материалов к совещаниям до суммаризации поручений и формирования ответов на обращения граждан.