Внедрение гибридной ИИ-платформы

Проект переводит работу с генеративным ИИ в ГК «Таврос» из «теневого» использования публичных сервисов в защищенный корпоративный контур и делает ИИ общей технологией компании, а не набором разрозненных экспериментов.

Задачи:

• обеспечить информационную безопасность при работе с конфиденциальными данными;

• автоматизировать рутину: документы, переписку, новостную аналитику, протоколы встреч;

• дать сотрудникам единую точку доступа к ИИ-агентам и LLM;

• сохранять и использовать корпоративный опыт, чтобы не повторять прошлые ошибки;

• создать основу, на которой бизнес и ИТ сами разрабатывают новые ИИ-сценарии.

Отдельная цель – выйти в промышленную эксплуатацию в сжатые сроки: получить отдачу сразу и накопить опыт для масштабирования.

2026

С февраля 2026 года платформой пользуются более 1000 активных сотрудников, обработано свыше 500 000 запросов к ИИ-агентам и моделям. 100% пользователей отказались от личных подписок на публичные ИИ-сервисы в пользу корпоративного LLM-контура. Весь ИИ-ландшафт запущен в промышленную эксплуатацию за 3 месяца, инфраструктура подготовлена за 5 рабочих дней.

Подготовка ежедневных новостных дайджестов сократилась с нескольких часов до нескольких минут: агент ежедневно обрабатывает более 40 источников.

ИИ-транскрибатор в закрытом контуре автоматически оформляет протоколы и назначает задачи: время на протоколирование −70%, доля потерянных после встреч поручений снизилась с 25% до менее 5%.

Агент с долгосрочной памятью предупреждает о типовых ошибках при подготовке документов: возвратов на доработку на 30% меньше, новые сотрудники адаптируются быстрее.

Чувствительные данные обрабатываются только локально, что снижает риски утечек. Новые ИИ-сценарии запускаются без разработки с нуля.

ПО

• Платформа: low-code платформа Kolmogorov AI (Data Sapience) для создания ИИ-агентов, аналитики данных, LLMOps и MLOps.

• Модели: облачные Claude, GPT, Gemini через прокси-сервис; локальная Qwen 3.5 35B в закрытом контуре.

• Поиск по знаниям: RAG-механизмы для корпоративных и персональных документов.

• Доступ: корпоративный ИИ-портал как единая точка входа для сотрудников.

• Интеграции: корпоративная почта и внешние источники новостей (федеральные порталы, Telegram-каналы).

Оборудование и инфраструктура

• Облако: платформа Selectel.

• Вычисления: кластер из выделенных и облачных серверов с высокочастотными процессорами и GPU Nvidia A100 и Nvidia RTX Pro 6000.

• Безопасность: закрытый контур для обработки чувствительных данных.

В проекте не используются решения из каталога Global CIO

Главная сложность – сжатые сроки: ИИ-ландшафт спроектирован, развернут и передан в эксплуатацию за три месяца, инфраструктура подготовлена за пять рабочих дней. В одном решении потребовалось совместить облачные и локальные модели с безопасным разделением контуров и маршрутизацией запросов по чувствительности данных. Сложной задачей стала ролевая модель доступа корпоративного RAG-агента к знаниям разных доменов, а также подбор GPU-ресурсов под нагрузку LLM.

Для локального транскрибатора нужно было обеспечить качество распознавания речи с профессиональной лексикой и несколькими говорящими, а также надежно выделять из разговора поручения, исполнителей и сроки и сопоставлять их с настраиваемым шаблоном задач. Для агента с долгосрочной памятью – структурировать разнородный корпоративный опыт, актуализировать его и исключать устаревшие данные. Отдельно требовалось разграничить доступ к накопленным знаниям и добиться релевантных предупреждений об ошибках без избытка ложных срабатываний.

До проекта сотрудники ГК «Таврос» использовали ИИ-инструменты разрозненно и по собственной инициативе, нередко через публичные сервисы, а работа с документами, деловой перепиской, мониторингом СМИ и протоколами встреч оставалась преимущественно ручной. Компании нужно было централизовать доступ к ИИ, исключить утечки конфиденциальной информации и снизить репутационные риски – быстро и без избыточных затрат на инфраструктуру.

Команда GlowByte за три месяца спроектировала и ввела в промышленную эксплуатацию корпоративный ИИ-портал – единую точку доступа к ИИ для сотрудников. Инфраструктуру на базе выделенных и облачных серверов с GPU Nvidia A100 и RTX Pro 6000 подготовили за пять рабочих дней. Портал объединяет в одном контуре облачные LLM (Claude, GPT, Gemini) через прокси и локальную модель Qwen в закрытом контуре: запросы разделяются по чувствительности данных, и конфиденциальная информация не покидает периметр компании.

На платформе Kolmogorov AI создан набор ИИ-агентов:

• персональный RAG-агент для поиска по документам сотрудника;

• корпоративный RAG-агент с доступом к знаниям доменов (маркетинг, юридическая служба, кадры и др.) по ролевой модели;

• агент анализа эмоционального фона исходящих писем;

• агент мониторинга новостей из 40+ источников: классификация, ранжирование по важности, рассылка дайджестов по расписанию;

• ИИ-стратегический советник для проверки идей и выдвижения гипотез;

• локальный ИИ-транскрибатор встреч: оформляет протоколы и назначает поручения по настраиваемому шаблону;

• ИИ-агент с долгосрочной памятью: накапливает корпоративный опыт и работает как предиктивный ассистент, предотвращая повторение прошлых ошибок.

Сотрудники получили единую защищенную точку доступа к ИИ и перестали искать информацию в документах вручную. Новостные дайджесты, на которые раньше уходили часы, готовятся за минуты. Исходящая переписка проверяется на соблюдение норм делового общения, поручения после встреч больше не теряются, а типовые ошибки в документах выявляются до отправки. Руководители используют ИИ как партнера для проработки гипотез.

Главное – у компании появилась платформа, а не набор разовых решений: бизнес и ИТ могут быстро запускать новых ИИ-агентов, оставаясь в защищенном контуре.

Проект охватывает все регионы присутствия ГК «Таврос».