«А наши данные не утекут?» – вопрос, который задают на каждом втором разборе.

Отвечаю честно: зависит от того, что именно вы собираетесь отдавать модели.

Я строила закрытый ИИ-контур в Норильском никеле. Задача звучала так: нужен внутренний аналог ChatGPT, но чтобы ни один документ не ушёл наружу и всё соответствовало 152-ФЗ.

Что для этого понадобилось: своя инфраструктура в изолированной сети, модель внутри периметра компании, обезличивание данных перед обработкой, интеграция с SAP и 1С.

Результат – сотрудники пользуются привычным чатом, а чувствительная информация компанию не покидает.

Теперь главное: большинству компаний это не нужно.

Такой контур стоит как отдельный проект и требует людей, которые будут его поддерживать. Для компании на пятьдесят человек это стрельба из пушки по воробьям.

Как понять, что нужно вам. Ответьте на один вопрос: что именно уходит в модель?

Тексты писем, описания товаров, черновики документов, вопросы по регламенту – это не чувствительные данные. Публичной модели достаточно.

Персональные данные клиентов, медицинские сведения, финансовые операции, коммерческая тайна – сюда публичную модель пускать нельзя, и обходных путей нет.

Между этими полюсами есть третий вариант, о котором почти не говорят.

Обезличивание. Данные чистятся от всего, что указывает на конкретного человека, и только потом уходят в модель. Она работает со структурой процесса, а не с личностью клиента.

Это дешевле своего контура и закрывает большую часть случаев в компаниях вашего размера.

Сначала смотрите, какие данные участвуют в процессе. Инструмент выбирается после, а не до.

Выбор наоборот – как раз то, из-за чего внедрения потом переделывают целиком.

А что крутится в процессе, который вам хочется автоматизировать?

Если хотите заодно увидеть, во сколько он вам обходится: aiefimova.ru/calculator