Автономные интеллектуальные системы, только когда ИИ действительно нужен

Локальный ИИ - это языковая модель или нейросеть, которая работает внутри инфраструктуры компании, а не в облачном сервисе. В отличие от ChatGPT, Yandex GPT или GigaChat, локальный ИИ не отправляет запросы и документы во внешние API: данные обрабатываются на серверах заказчика, а модель контролируется его ИБ-службой. Такой формат нужен там, где нельзя выносить наружу коммерческую тайну, персональные данные или банковскую тайну.

Стоимость складывается из трех частей: аудита применимости ИИ (2-3 недели), локального прототипа под конкретную задачу и инфраструктуры для запуска. Типовой корпоративный проект без GPU укладывается в бюджет, сопоставимый с внедрением средней B2B-системы. Точная цифра фиксируется только после аудита: мы не называем стоимость до того, как убедились, что ИИ действительно нужен для вашей задачи.

Да. Малые языковые модели (SLM) до 8B параметров в квантовании GGUF уверенно работают на обычных CPU-серверах. Для классификации документов, извлечения реквизитов, локального RAG и ответов на типовые обращения этого достаточно. GPU нужен только для больших LLM в реальном времени, высокой параллельной нагрузки и обработки изображений или аудио. Большинство корпоративных задач закрываются на CPU-инфраструктуре, которая уже есть у компании.

Начать нужно не с выбора модели, а с аудита применимости ИИ. Это инженерное заключение, которое показывает, где в вашем процессе действительно нужен ИИ, где достаточно правил и классических алгоритмов, а где ИИ вреден или избыточен. Аудит занимает 2-3 недели и включает карту процесса, baseline без ИИ, предварительную архитектуру и расчет бюджета. Только после этого имеет смысл говорить про пилот или продакшн.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) - это связка поиска и языковой модели. Пользователь задает вопрос, система сначала ищет ответ во внутренних документах компании, и только потом LLM формулирует ответ на основе найденных фрагментов. Такой подход снимает галлюцинации, дает ссылки на источники и позволяет добавлять новые документы без переобучения модели. Локальный RAG разворачивается внутри контура и работает без интернета.

Да, для этого используют дообучение (fine-tuning) через LoRA или QLoRA - это адаптация готовой модели под предметную область, стиль ответа и специфическую терминологию. Обычно на CPU дообучаются малые модели 3-8B, а сами данные для дообучения не покидают контур заказчика. В большинстве корпоративных сценариев дообучение комбинируется с локальным RAG: модель отвечает в нужном стиле, а актуальные знания подгружаются через поиск.

On-premise ИИ - это развертывание моделей на серверах заказчика, под управлением его ИТ-службы, без передачи данных во внешние сервисы. Он необходим для банков, госорганизаций, юридических департаментов и любых компаний, работающих с персональными данными, банковской или коммерческой тайной. On-premise упрощает соответствие 152-ФЗ, требованиям ЦБ и внутренним политикам ИБ: оператором данных остается заказчик.

Обработка документов через ИИ строится в несколько слоев: сначала правила и регулярные выражения, затем классические классификаторы, только потом малая языковая модель. Локальный ИИ умеет определять тип документа, извлекать реквизиты, сравнивать редакции, находить рисковые формулировки в договорах и маршрутизировать обращения. Работает без GPU, документы не покидают контур компании, а каждый ответ сопровождается ссылкой на исходный фрагмент.

Нет. Локальный ИИ закрывает рутину - классификацию, извлечение данных, поиск по документам, сравнение редакций, сборку черновых отчетов. Это часть работы, которая сейчас занимает у сотрудников 30-50 % времени. Освободившееся время идет на переговоры, нестандартные кейсы и содержательные решения, где человеческая экспертиза не заменима. В любой критичной системе решение принимает человек, а ИИ выступает аргументом, а не финальным актом.

Компании нужен ИИ, если есть повторяющийся процесс с большим объемом текста или документов, метрики качества, которые можно проверить, и данные для этой проверки. Если же задача решается регулярными выражениями, справочником или улучшением интерфейса, ИИ вреден: он добавляет стоимость, галлюцинации и сложность эксплуатации. Аудит применимости ИИ дает точный ответ по вашей конкретной задаче за 2-3 недели.