На что способны ИИ-технологии Яндекса внутри инфраструктуры бизнеса?
Узнайте, как развернуть ПАК-AI, запустить on-prem агентов и оптимизировать ИТ-бюджет
От ИИ-экспериментов
к производственной эксплуатации
Разберем, как создать надежный фундамент для внедрения ИИ в контуре компании — без хаоса пилотов и перерасхода бюджета.
- Как запускать эффективных ИИ-агентов в своем контуре
- Как оптимизировать затраты на ИИ-инфраструктуру
- Как перестать зависеть от нехватки ML-кадров
6 вопросов, на которые вы получите ответы
Какие ИИ-сценарии дают измеримый эффект в 2026?
Реализация ИИ-инициатив и агентских сценариев в контуре компании.
Как запускать ИИ быстрее при дефиците ML-кадров?
Подходы к снижению зависимости от редких специалистов.
Как собрать единый ИИ-стек?
Консолидация разрозненных технологий в управляемую систему.
Как собрать любую on-prem ИИ-инициативу и не ошибиться в критичном?
Сборка агента проверки комплаенс-рисков в прямом эфире.
Как посчитать стоимость и избежать перерасхода бюджета?
Разбор коммерческой модели и вариантов поставки.
Какие результаты показывают внедрения и где риски?
Опыт бьюти-ритейлера, страховой и финансовой отрасли.
Эксперты встречи
Соберем ИИ-агента
у вас на глазах
Не слайды, а живой процесс: от гипотезы до рабочего сценария — агент проверки комплаенс-рисков в on-prem контуре.
Что обсудим на вебинаре
Реальный опыт применения ИИ в крупных компаниях: что приносит результат, а где скрыты риски.
Анализ внедрения ИИ в клиентские и операционные процессы бьюти-ритейла.
Практики использования ИИ в оценке, андеррайтинге и клиентском сервисе.
ML-контур для работы с критичными данными под требования ИБ.
Вебинар для тех, кто внедряет ИИ
Забронируйте место на вебинаре
Вы зарегистрированы 🎉
Ссылку на трансляцию отправим на ваш email ближе к дате вебинара.