Ключевые факторы роста ИИ в бизнесе
ВЗРЫВНОЙ РОСТ ОБЪЁМОВ ДАННЫХ
Мировой объём данных к 2025 году достигнет 175 зеттабайт. Это требует новых подходов к хранению, анализу и стимулирует внедрение ИИ/ML
ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ НЕЗАВИСИМОСТЬ
На фоне санкций и ограничений ИИ становится основой импортонезависимой цифровой инфраструктуры.
ГОСУДАРСТВЕННАЯ ПОДДЕРЖКА
Стратегия ИИ до 2030 года и нацпроект «Экономика данных» создают условия и финансирование для внедрения ИИ в ключевых отраслях.
РОСТ ПОТРЕБНОСТИ В АВТОМАТИЗАЦИИ
Нехватка специалистов усиливает спрос на ИИ как инструмент автоматизации рутинных задач и роста производительности.
Компании тратят миллионы на ручной труд, поиск данных и поддержку
Большинство пилотных ИИ-проектов не доходят до продуктивного уровня
ИТ-инфраструктура не готова к внедрению ИИ
Что мешает внедрению ИИ в бизнесе
[ Ключевые зоны риска ]
Хранение данных
Коммутаторы
Прикладкой софт
Серверы
ЦОД
Эксплуатация и поддержка
ИБ
Хранение данных
Масштабируемые хранилища, оптимизированные под AI
Коммутаторы
Сети с низкой задержкой и высокой пропускной способностью
Прикладкой софт
ML-фреймворки, TensorFlow, PyTorch
Серверы
GPU/TPU, специализированные вычисления
ЦОД
Оптимизированный для задач ИИ:
обучение моделей, хранение и обработка данных
Эксплуатация и поддержка
ML-автоматизация, MLOps
ИБ
ИИ-ориентированная защита данных
Функциональные задачи:
Подготовка и аннотирование данных, запуск экспериментов, обучение и валидация моделей, управление их жизненным циклом
Бизнес-сценарии:
рекомендательные системы, предиктивная аналитика, интеллектуальная автоматизация, скоринг
Компоненты
собраны, настроены и готовы к работе:
- оборудование (серверы, СХД, GPU, сеть)
- платформа управления (ОС, среды разработки, виртуализация, контейнеризация)
- набор ML-фреймворков с инструментами для командной работы
Пользователи:
- Дата-сайентисты,
- ML-инженеры,
- аналитики.
Дополнительные сервисы:
ПАК-ML — готовое решение для прикладного ИИ в бизнесе
ПАК-ML — готовое решение для прикладного ИИ в бизнесе
Преимущества :
[ Назначение и ключевые функции ]
Выгоды локальной инфраструктуры
Контроль над данными
Критичная информация остаётся внутри компании — без рисков утечки
Гибкость и интеграция
Глубокая кастомизация и бесшовная работа с вашей ИТ-средой
Точная подстройка под задачи
Выбор оборудования и ПО под конкретные сценарии бизнеса
Безопасность ИИ-моделей
Полная прозрачность и контроль на всех этапах работы алгоритмов
Техническая архитектура
Конфигурации и компоненты
конфигурации
ИИ-инфраструктуры
Назначение компонентов ПАК-ML
Серверы управления
Для организации среды виртуализации в режиме высокой доступности с целью обеспечения функционирования управляющих сервисов кластера и доступа пользователей к вычислительным ресурсам
Система хранения данных
Организация файловых ресурсов для серверов управления, вычислительных узлов (CPU и GPU), системы контейнеризации и сред разработки.
Вычислительные серверы и сервер с GPU
Серверы с предустановленной платформой контейнеризации для обучения моделей и инференса.
Сеть интерконнекта на базе коммутаторов Ethernet/InfiniBand
Для взаимодействия вычислительных серверов на скорости до 400 Гбит/c с использованием технологии удалённого прямого доступа к памяти (RDMA)
Сеть управления Ethernet 1 Гбит/с
Для организации сети управления и мониторинга вычислительного кластера. К коммутатору управления подключаются управляющие интерфейсы (BMC) оборудования
Сеть приложений Ethernet 10/25 Гбит/c
Для обеспечения доступа пользователей к серверам по локальной вычислительной сети, подключения к существующей ЛВС предприятия, для обеспечения функционирования кластерных сервисов управления
Маркетплейс с предустанов-ленными сервисами
Маркетплейс с предустановленными сервисами
Веб приложения
AI-платформы и сервисы
Операционные системы
Базы данных
Брокеры сообщений
Среды разработки
Языки и ML-фреймворки
Управление данными и пайплайнами
Безопасность
Система контейнеризации и оркестрации
Обеспечивает PaaS для расчётных задач с GPU и запуска инференса
Среда виртуализации
Обеспечивает предоставление услуги IaaS как для выполнения расчётных задач с использованием CPU и GPU-ускорителей, так и для использования готовых моделей как сервис (инференс).
Платформа управления
Инфраструктура как сервис (IaaS)
Платформа как сервис (PaaS)
Предоставление ресурсов по моделям:
IaaS (Infrastructure as a Service) — вычислительные ресурсы заданной мощности (CPU, RAM, GPU, диск) в виде ВМ на разных дистрибутивах ОС
PaaS (Platform as a Service) — среды разработки с фреймворками и библиотеками для ML и инструментами MLOps
SaaS (Software as a Service) — готовые вендорские приложения, доступные без установки и обслуживания, через веб или клиентское ПО
AIaaS (Artificial Intelligence as a Service) — готовые ИИ-инструменты и модели для автоматизации, анализа и генерации контента
Биллинг
Формирование отчетов по потребляемым ресурсам для групп пользователей и отдельных пользователей
Оценка стоимости ресурсов при заказе
Поддержка тарифных классов: vCPU, RAM, GPU, диск, лицензии ОС, платформы виртуализации и промежуточного/системного ПО
Управление тарифами через web-интерфейс с возможностью создания специфичных сущностей для клиентов
Другие функции
Доступ к маркетплейсу с преднастроенными сервисами
Автоматическое переключение и самовосстановление в случае сбоев (failover)
Поддержка катастрофоустойчивой, геораспределенной конфигурации между несколькими ЦОД
Функционал платформы управления
Управление ресурсами
Возможность назначения лимитов на использование ресурсов (CPU, RAM, GPU, диск) для отдельных пользователей или групп
Автоматизированные сценарии развертывания и настройки ресурсов
Встроенный конструктор сервисов для создания инфраструктурных и платформенных сервисов по модели IaaS
Управление пользователями
Создание групп пользователей и назначение прав в зависимости от роли
Интеграция с существующими каталогами пользователей
Возможности API платформы управления
Сервис аллокации ресурсов
Сервис управления заказами
Сервис управления орг. структурой и правами доступа
Продуктовый каталог
Сервис расчёта стоимостей продуктов
Сервис ограничений
Сервис состояний
Сервис аналитики
Бизнес-сценарии и применение
Оптимизация операций и снижение рисков с ML
Выявление мошенничества
Задача: Мгновенное обнаружение подозрительных финансовых операций.
Решение: Ансамблевые ML-модели с непрерывным обучением для анализа транзакций.
Эффекты:
Решение: Ансамблевые ML-модели с непрерывным обучением для анализа транзакций.
Эффекты:
- Снижение потерь до 80%
- Уменьшение ложных срабатываний до 50%
- Повышение доверия клиентов
Оптимизация логистики
Задача: Эффективное управление цепочками поставок: маршрутами, запасами, спросом.
Решение: Модели обучения с подкреплением для умного планирования и геоаналитики.
Эффекты:
Решение: Модели обучения с подкреплением для умного планирования и геоаналитики.
Эффекты:
- Сокращение логистических затрат до 25%
- Снижение запасов до 30%
- Точность прогнозов до 95%
Автоматизация документооборота
Задача: Ускорение обработки корпоративных документов и снижение ручного труда.
Решение: Интеллектуальная обработка документов с помощью машинного зрения, распознавания текста и анализа естественного языка.
Эффекты:
Решение: Интеллектуальная обработка документов с помощью машинного зрения, распознавания текста и анализа естественного языка.
Эффекты:
- Ускорение обработки до 80%
- Снижение ошибок до 95%
- Освобождение сотрудников от рутины
Предиктивное обслуживание оборудования
Задача: Предотвращение поломок и незапланированных простоев.
Решение: Анализ потоковых данных с IoT-датчиков для прогнозирования отказов.
Эффекты:
Решение: Анализ потоковых данных с IoT-датчиков для прогнозирования отказов.
Эффекты:
- Сокращение простоев до 50%
- Снижение затрат на ремонт до 40%
- Оптимизация графиков ТО
ML для управления ресурсами и качеством
Прогнозирование потребности в ресурсах
Задача: Точное планирование ИТ-ресурсов (оборудование, лицензии).
Решение: ML-модели на исторических данных для автоматического предсказания и заказа.
Эффекты:
Решение: ML-модели на исторических данных для автоматического предсказания и заказа.
Эффекты:
- Снижение простоев до 60%
- Оптимизация ИТ-затрат до 35%
- Автоматизация планирования мощностей
Оптимизация энергопотребления ЦОД
Задача: Минимизация затрат на электроэнергию в дата-центрах.
Решение: Модели обучения с подкреплением для умного управления охлаждением и нагрузкой.
Эффекты:
Решение: Модели обучения с подкреплением для умного управления охлаждением и нагрузкой.
Эффекты:
- Снижение энергозатрат до 30%
- Рост эффективности мощностей
- Соответствие ESG-стандартам
Контроль качества продукции
Задача: Автоматическое выявление дефектов в процессе производства.
Решение: Компьютерное зрение с периферийными вычислениями для контроля качества.
Эффекты:
Решение: Компьютерное зрение с периферийными вычислениями для контроля качества.
Эффекты:
- Снижение брака до 70%
- Сокращение затрат на контроль до 40%
- Укрепление репутации бренда
Управление талантами
Задача: Автоматизация подбора персонала и планирования развития сотрудников.
Решение: NLP-анализ резюме/вакансий и прогнозные модели успешности найма.
Эффекты:
Решение: NLP-анализ резюме/вакансий и прогнозные модели успешности найма.
Эффекты:
- Ускорение подбора до 60%
- Повышение качества найма до 35%
- Снижение текучести кадров
ML для взаимодействия с клиентами
Прогнозирование оттока клиентов
Задача: Выявить клиентов, склонных к уходу, для их удержания.
Решение: ML-модели на исторических данных о поведении для проактивных retention-кампаний.
Эффекты:
Решение: ML-модели на исторических данных о поведении для проактивных retention-кампаний.
Эффекты:
- Снижение оттока до 40%
- Рост LTV клиентов до 50%
- Оптимизация retention-бюджета
Интеллектуальные рекомендации
Задача: Персонализация предложений для каждого клиента.
Решение: ML-модели (например, коллаборативная фильтрация, матричная факторизация или ансамблевые методы) для анализа поведения и истории покупок.
Эффекты:
Решение: ML-модели (например, коллаборативная фильтрация, матричная факторизация или ансамблевые методы) для анализа поведения и истории покупок.
Эффекты:
- Рост конверсии до 25%
- Увеличение среднего чека до 30%
- Повышение лояльности клиентов
Динамическое ценообразование
Задача: Автоматическая адаптация цен к рыночным условиям.
Решение: Модели обучения с подкреплением для корректировки цен с учетом спроса и конкурентов.
Эффекты:
Решение: Модели обучения с подкреплением для корректировки цен с учетом спроса и конкурентов.
Эффекты:
- Рост маржинальности до 20%
- Увеличение продаж до 25%
- Повышение конкурентоспособности
Автоматическая маршрутизация обращений
Задача: Ускорить обработку входящих запросов клиентов и направлять их нужному специалисту.
Решение: ML-модели на базе NLP для автоматической классификации текста обращений (email, чат, текст звонка) и их приоритезации.
Эффекты:
Решение: ML-модели на базе NLP для автоматической классификации текста обращений (email, чат, текст звонка) и их приоритезации.
Эффекты:
- Сокращение времени ответа до 50%
- Повышение скорости обработки обращений
- Снижение нагрузки на операторов контакт-центра
Ключевые преимущества ПАК-ML
Готовность к работе
Быстрый старт. Готовое к развёртыванию решение сокращает время запуска HPC-систем и постановки расчётных задач.
Модульная архитектура. Позволяет гибко масштабировать вычислительные узлы, системы хранения и сеть без остановки кластера.
Оптимизация из коробки. Максимальная производительность оборудования достигается без длительных ручных конфигураций.
Полный цикл HPC-вычислений
Единая экосистема. Платформа управления объединяет ресурсы, очереди, задачи и пользователей в одном интерфейсе.
Поддержка HPC-стека. MPI, OpenMP, Slurm, CUDA, ROCm и инструменты для параллельных и пакетных вычислений.
От постановки до анализа. Полная поддержка жизненного цикла задач — от ввода данных до обработки результатов и отчётов.
Безопасность и контроль
Полный суверенитет данных. Развёртывание в on-prem контуре обеспечивает контроль вычислительных ресурсов и данных.
Корпоративная безопасность. Интеграция с AD, LDAP, Keycloak и системами ИБ: PT NGFW, EDR, Application Inspector.
Наблюдаемость и аудит. Grafana и Zabbix обеспечивают мониторинг узлов, СХД и пользователей в реальном времени.
Измеримая эффективность
Сокращение времени расчётов. Оптимизация загрузки GPU/CPU и автоматизация очередей ускоряют выполнение задач.
Предсказуемая стоимость. Встроенный биллинг и аналитика обеспечивают прозрачный учёт потребления ресурсов.
Снижение эксплуатационных затрат. Централизованное управление и автоматизация снижают нагрузку на ИТ-команду.
ПАК-ML: от эксперимента к обученной модели без инфраструктурных забот
ПАК-ML
Инфраструктура
Время на подготовку среды разработки зависит от SLA внутри компании на предоставление ресурсов.
При отсутствии возможности самостоятельно управлять ресурсами возрастает время на подготовку среды разработки и нагрузка на внутренние службы поддержки.
Время на подготовку среды разработки пользователем 20 минут
Самостоятельный заказ доп ресурсов, сервисов 10 минут. Пользователь за счет «магазина приложений» гибко управляет необходимыми ресурсами для разработки
Полный цикл внедрения ИИ-проектов
Цель: определить стратегию, оценить готовность и разработать оптимальную архитектуру ИИ-решения.
Что делаем:
Результат: четкий план и обоснование инвестиций в ИИ-проекты.
Что делаем:
- Аудит инфраструктуры: оценка ИТ-среды для запуска ИИ.
- AI-консалтинг: помощь в выборе ИИ-сценариев и стратегии внедрения.
- Обучение том-менеджмента: понимание бизнес-сценариев применения ИИ и оценка эффектов от внедрения (ROI).
- Разработка архитектуры: проектирование целевой ИИ-инфраструктуры.
Результат: четкий план и обоснование инвестиций в ИИ-проекты.
Стратегия и проектирование
Цель: обеспечить стабильную работу, непрерывное развитие и наращивание внутренней экспертизы.
Что делаем:
Результат: непрерывный рост бизнес-ценности и развитие собственных AI-компетенций.
Что делаем:
- Техническая поддержка: оперативная помощь и консультации по работе с ПАК-AI.
- Обучение команд: передача знаний по эксплуатации решений.
- Обучение команд: практические навыки по подготовке, очистке и аннотированию данных для AI.
Результат: непрерывный рост бизнес-ценности и развитие собственных AI-компетенций.
Эксплуатация и развитие
Цель: развернуть платформу ПАК-AI и адаптировать ИИ-модели под бизнес задачи.
Что делаем:
Результат: готовое к работе, безопасное и производительное ИИ-решение.
Что делаем:
- Внедрение архитектуры: развертывание ПАК-AI и интеграция в ИТ-ландшафт.
- MLSecOps: интеграция безопасности в цикл разработки и эксплуатации ИИ-решений.
- Кастомизация моделей: адаптация и тонкая настройка моделей и агентов под данные и сценарии бизнеса.
Результат: готовое к работе, безопасное и производительное ИИ-решение.
Реализация и адаптация
Почему К2 НейроТех
Закладываем в основу специфику бизнеса
Сценарии внедрения с прогнозируемым результатом
10+ лет опыта
проектирования и внедрения высокопроизводительных вычислительных кластеров
Полный цикл
консалтинг, обучение, проектирование, внедрение, интеграция с ИТ-ландшафтом, поддержка через единое окно
Собственная платформа управления
GUI, единая точка входа управления ресурсами, маркетплейс приложений и инструментов, мониторинг, безопасность и биллинг.
60+ вендоров
подбираем решения с учётом задач, корпоративной инфраструктуры и бизнес потребностей
Mission Critical-решения с учётом ИБ
Соответствуем требованиям импортозамещения
Обсудим вашу задачу?
Оставьте заявку, и наш эксперт свяжется с вами для предметного обсуждения. В ходе разговора мы определим возможные подходы к решению вашей задачи и наметим следующие шаги. Мы гарантируем конфиденциальность предоставленной информации
