В национальных интересах

Инвесторам и акционерам

Bercut представил комплексное решение для внедрения языковых моделей и создания ИИ-агентов

Версия для печати
Вернуться к списку новостей

Компания Bercut, входящая в коммерческий ИТ-кластер «Ростелекома», разработала AI Data Fabric[1] – новый продукт в составе гибридной интеграционной платформы Bercut HIP 2.0. AI Data Fabric позволяет безопасно использовать корпоративные данные в сценариях искусственного интеллекта: подключить к любой большой языковой модели (LLM[2]) файлы, базы знаний, бизнес-приложения и другие источники данных. Это, в том числе, повышает качество и предсказуемость работы ИИ-ассистентов.

Согласно оценкам экспертов, в 55% компаний проекты внедрения LLM-моделей занимают от полугода. Чем дольше длится проект, тем ниже показатель окупаемости сделанных инвестиций (ROI[3]), поэтому многие компании не решаются на реализацию ИИ-проектов. Дополнительным барьером к внедрению становятся риски информационной безопасности и дезинформации.

Опыт команды Bercut показывает, что внедрение ИИ-проектов буксует в первую очередь из-за отсутствия в компаниях системы управления данными. Информация зачастую распределена между различными источниками и не оптимизирована для прямого использования языковыми моделями. Дополнительно задачу внедрения ИИ усложняет обязанность организаций соблюдать требования к защите персональной и конфиденциальной информации.

В помощь бизнесу Bercut запустил решение для интеграции языковых моделей искусственного интеллекта в корпоративные ИТ-системы – AI Data Fabric. Оно предоставляет инструменты для безопасного использования внутренней информации компании моделями искусственного интеллекта и позволяет подключать базы данных, документы и корпоративные сервисы. При наличии шины Bercut решение может быть интегрировано с внешними системами через готовые коннекторы. Новый продукт поможет сократить путь от идеи до практического применения искусственного интеллекта в бизнесе.

Алексей Чистяков, технический лидер Bercut:
«Бизнесу понятен потенциал искусственного интеллекта, но при его внедрении компании сталкиваются с инфраструктурными барьерами. AI Data Fabric помогает их преодолевать. Наше решение позволяет быстрее подключать ИИ к реальным бизнес-процессам с соблюдением всех требований безопасности. Механизм анонимизации конфиденциальных данных преобразовывает информацию так, чтобы исключить возможность прямого или косвенного определения субъекта персональных данных. За счет этого чувствительная информация не передается напрямую нейросетям, а остается внутри корпоративного контура. При этом пользователи получают ответы с учетом полного контекста».


С учетом растущей популярности ИИ-ассистентов Bercut предусмотрел в AI Data Fabric возможность создания помощников для различных ролей в интерфейсе. Их можно интегрировать в корпоративные процессы, например, для поиска информации в документации, обработки обращений клиентов или поддержки работы инженеров. Подробнее об этой функциональности Bercut можно узнать в материалах вебинара, посвященного практическому внедрению искусственного интеллекта в бизнес.

Платформа Bercut HIP 2.0, в состав которой входит AI Data Fabric, создает единый интеграционный слой над разнородными ИТ-системами (legacy, облачные, партнерские API) и обеспечивает автоматизированный, высокопроизводительный и безопасный обмен данными между ними. Она закрывает весь цикл работы с данными и помогает подготовить инфраструктуру к созданию собственных ИИ- и ML-моделей[4].

* * *

Bercut — российская ИТ-компания с 30-летней историей, специализирующаяся на разработке сложных, высоконагруженных решений и интеграционных платформ для цифровой трансформации. Продукты Bercut являются фундаментом для выстраивания современного ИТ-ландшафта компаний разных отраслей и базой для поэтапного перехода к полному технологическому суверенитету. Компания имеет статус резидента Единого реестра отечественного ПО и активно сотрудничает с вузами. Входит в коммерческий ИТ-кластер «Ростелекома».


[1] AI Data Fabric – фабрика данных для искусственного интеллекта, то есть среда для оптимизации создания, развертывания и масштабирования систем ИИ.

[2] LLM (Large Language Model, большая языковая модель) — это алгоритмы ИИ, обученные на огромных массивах данных.

[3] ROI (Return on Investment — «возврат инвестиций») — это показатель, который отражает рентабельность или окупаемость вложенных в бизнес инвестиций.

[4] ИИ- и ML-модели – модели ИИ и машинного обучения, то есть алгоритмы, обученные на данных для выявления закономерностей, классификации объектов или прогнозирования числовых значений.