Как SLAtech решает требования 152-ФЗ для AI-систем?
Два варианта развёртывания: облако в российской юрисдикции (Yandex Cloud, VK Cloud) с подписанным DPA, на тех же серверах, что и продакшен-БД клиента; либо on-prem с локальными LLM (Llama 3, Mistral, GigaChat в режиме on-prem), при котором данные не покидают периметр организации. Второй вариант обязателен для медицины, банков и работы с детскими ПДн. Обе схемы покрывают статьи 6, 9, 18 и 19 закона.
Можно ли использовать GPT-5 / Claude / Gemini в России?
Технически да через VPN или proxy, юридически - серая зона. Для коммерческого внедрения в крупной компании это риск: ПДн уходят за рубеж, нарушение 152-ФЗ, возможные санкционные осложнения. Мы рекомендуем архитектуру с pluggable LLM: бизнес-логика и UI едины, а LLM-провайдер выбирается per-tenant.
Чем RAG лучше fine-tuning для корпоративных знаний?
RAG обновляется мгновенно: изменился документ - обновился индекс - новый ответ. Fine-tuning требует переобучения модели за часы или дни. RAG позволяет цитировать источник, дешевле в эксплуатации. Fine-tune выигрывает в тоне общения и узкой доменной терминологии. На практике их используют вместе.
Сколько стоит интеграция AI в существующую систему?
Базовая интеграция (поиск по документам с RAG, чат-интерфейс в веб) - от 800К до 2М ₽ за 2-3 месяца. Глубокая интеграция (онтология домена, интеграции с CRM/ERP, аудит-трейл, настройка под compliance) - 3-12М ₽ за 4-8 месяцев. Эксплуатация - от 50К до 800К ₽ в месяц в зависимости от нагрузки. Точная оценка после короткого discovery.
Сколько времени занимает запуск AI-помощника?
MVP с RAG поверх существующей документации без интеграций - 2-4 недели. Production-готовый бот с интеграциями (CRM, тикет-система, телефония) - 2-4 месяца. Discovery и архитектура занимают первые 2-3 недели всегда: это инвестиция, которая окупается тем, что не приходится переписывать через полгода.
Какие отрасли получают максимальную выгоду?
Клиенто-сервисные функции с большим объёмом типовых запросов - банки, страхование, медицина, e-commerce. Внутренний support и обучение - крупные ИТ-департаменты, юридические службы, HR. Анализ корпоративных документов - юристы, аудит, M&A due diligence. Не помогает там, где правильность критична и измерима только постфактум.