ФОРУМ · 14 ОКТЯБРЯ 2026

Офлайн + видеозапись выступлений

Председатель экспертного совета премий Data Award и BI Award
Главный редактор портала OSP.ru
OSP.ru

Окончил Московский институт электроники и математики, специальность «Математические методы в экономике». Более 20 лет работает в Издательстве «Открытые системы». Сотрудничал с изданиями Computerworld Россия, «Открытые системы», был главным редактором журнала «Директор информационной службы». Главный редактор портала OSP.ru. Председатель оргкомитета премий Data Award и BI Award. Программный директор форума «Интеллектуальное предприятие».

программный директор
«Открытые Системы»

Окончила Московский полиграфический институт по специальности инженер-экономист. Преподавала финансовые дисциплины в Московском университете печати и Академии труда и социальных отношений. Более 25 лет работает в Издательстве «Открытые системы». В качестве журналиста готовила публикации в изданиях eCommerce World, Computerworld Россия, «Сети», «Директор информационной службы», «Открытые системы», руководила проектом «MedIT. ИТ в здравоохранении», выступала экспертом спецпроекта «Данные на службе добра». Программный директор конференций «Управление бизнес-процессами», «Цифровая инфраструктура», Industrial Data, конгресса «Флагманы цифровизации», а также форумов «Данные+ИИ» и «Интеллектуальное предприятие».

«Для получения существенного эффекта от инвестиций в технологии искусственного интеллекта предстоит перейти от набора точечных ИИ-проектов к выстраиванию новой корпоративной архитектуры и интеграции ИИ в операционную модель. Обсудим, как встроить цифровые решения в бизнес-процессы и делегировать им полномочия, совершив качественный рывок без потери управляемости и безопасности».

эксперт в области Decision Intelligence
«Открытые системы»

Владимир Анисимов — эксперт по цифровой трансформации, управлению данными, бизнес-аналитике и искусственному интеллекту. Программный директор конференции «Цифровая инфраструктура» издательства «Открытые системы» Автор Telegram-канала «Горизонт сингулярности».
Окончил Московский индустриальный университет по специальностям «Физика и экономика» и «Управление на предприятиях машиностроения». Имеет две степени MBA — в области стратегического управления и управления персоналом. Сертифицированный специалист по Data Science Института SAS. Более 20 лет работает в энергетике и ИТ-индустрии. В ПАО «Интер РАО» занимал должности руководителя направления долгосрочного развития и сопровождения стандартов качества обслуживания потребителей, а также директора по управлению данными — CDO. В АО «Мосэнергосбыт» работал директором по цифровой трансформации и управлению данными — CDTO. В компании «Сибинтек-Софт», входящей в ИТ-контур НК «Роснефть», возглавлял направление инновационных продуктов.
Специализируется на разработке и реализации стратегий цифровой трансформации, Data Governance и Data Quality, внедрении BI- и AI-решений, процессной аналитике, Task Mining, Metadata-Driven-подходах и построении аналитических платформ в крупных распределенных корпоративных контурах. Отдельные направления профессиональных интересов — Decision Intelligence, AI-агенты и формирование доверенной среды для принятия управленческих решений на основе данных.
Лауреат Data Award 2026, обладатель профессионального признания «Эксперт 2025» в области BI, победитель конкурса «Проект года — 2021» Global CIO. Член экспертного совета Гильдии «Дата-авантюристы», контрибьютор проекта Deckhouse Community Edition.

ЭКСПЕРТНАЯ ПАНЕЛЬ

ИИ как рычаг трансформации компании. Как найти баланс между вложениями, архитектурой и реальным эффектом

ДИСКУССИЯ

Битва взглядов: Бизнес vs ИТ vs ИБ. Кто тормозит масштабирование ИИ и как найти компромисс в архитектуре и KPI

ИНТЕРАКТИВНАЯ СЕССИЯ

Кто в ответе за ИИ-агента?
Право, риски и экономическая безопасность

...

директор
Центр стратегической аналитики и больших данных НИУ ВШЭ

...

Окончил экономический факультет Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова. Кандидат экономических наук, тема диссертации «Форсайт как инструмент государственной инновационной политики». Отвечает за формирование повестки и реализацию проектов в области развития системы интеллектуального анализа больших данных iFORA, искусственного интеллекта, других цифровых технологий, цифровой трансформации секторов экономики и отдельных компаний. Эксперт ООН (UNDP) по треку «Инновации, информационные технологии, цифровая экономика». Член экспертной группы ОЭСР по искусственному интеллекту (AIGO). В настоящее время —директор Центра стратегической аналитики и больших данных Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ.

ИИ в компании: инженерный подход, а не покупка. Люди, данные, безопасность, экономика

исполнительный директор
ITQ Group

...

Генеративный ИИ в компаниях уже пробовали почти все, но эффект в деньгах видят единицы: сотрудники чувствуют личную пользу, но руководство не находит ее в отчетности, а пилоты остаются разрозненными. В докладе представлен взгляд практика, который внедряет ИИ у заказчиков в закрытом контуре и применяет в собственной разработке.
Разберем:

• почему сотрудники и руководство воспринимают ИИ по-разному и почему теневой ИИ — это спрос, а не нарушение;
• что сделать с данными предприятия, чтобы ИИ говорил на языке компании и работал в правах сотрудника;
• как обеспечить безопасность без запретов;
• как считать экономику — не в токенах и сэкономленных часах, а в результате процесса.

Главный тезис: ИИ — не продукт, купленный у вендора, а инженерный подход, и выход из «пилотного плена» — переход от разрозненных пилотов к конвейеру ИИ-инициатив.

ИИ-кентавры на пути корпоративной нейротрансформации

Chief AI Officer
Корпорация «Синергия»

Нейропереход меняет организацию труда — от стандартной организации к AI Native компании через Hybrid → Human-in-the-Loop → Agentic AI. В чем состоит специфика такого перехода, основные шаги, проблемы на пути и рекомендации по его поэтапному осуществлению — в докладе Андрея.

• ИИ-кентавр становится новым типом сотрудника — человек, который умеет организовывать совместную работу с ИИ и отвечает за результат. В чем его суперсила? Как его выявить и обучить?
• Система управления знаниями становится смысловым ядром нейротрансформации — корпоративные знания должны не просто храниться, а становиться доступным контекстом для человека и ИИ и постоянно пополняться новыми практиками. Как ее создать с помощью ИИ?
• Корпоративный нейрошлюз превращает ИИ в рабочую среду — сo-pilot, инструменты, микрообучение, обратная связь, дисциплина применения и цифровой нейрослед объединяются в едином контуре. Что нужно для качественного нейрошлюза?
• Система непрерывных улучшений превращает применение ИИ в результат — изменение работы → изменение процесса → измеримый эффект → закрепление практики и знания → следующий цикл улучшения. Как ее настроить?

Одна из ключевых фигур в сфере цифровой трансформации образования в России, системный методолог, архитектор искусственного интеллекта, эксперт в области образовательного дата-инжиниринга, дизайна образовательного опыта и игропедагогики. Руководил направлением технического маркетинга суперкомпьютерных решений в корпорации Nvidia. Возглавлял исследовательско-внедренческую деятельность и разработку датацентричных продуктов в Университете 20.35, руководил ИИ-лабораторией «Самолет Образование» в группе компаний «Самолет». Более 15 лет занимается вопросами методологии высшего и школьного образования, сооснователь частной школы «Юна» в Дубне. Методолог ИИ-продуктов для сферы образования и рынка труда, разработал и выпустил свыше 120 образовательных игр. Создатель сервисов по принятию решений на основе больших данных, метакогнитивной диагностике, анализу цифрового следа и построению траекторий адаптивного обучения на основе ИИ, автор проекта «ИИ Тьютор» - автоматизированного репетитора на основе больших языковых моделей. Разработчик моделей данных федеральных проектов «Код будущего», «Цифровые профессии» и «Платформа университетского технологического предпринимательства». Соавтор книг «ИИ в образовании» и «ИИ в экономике». Автор профстандарта «Специалист по работе с цифровым следом», архитектор сервисов на основе ИИ, активный участник Альянса искусственного интеллекта. В настоящее время — ведущий консультант по ИИ в образовании СберУниверситета, Chief AI Officer Корпорации «Синергия», консультант по ИИ Администрации президента РФ.

Директор по искусственному интеллекту и инновациям
К2Тех

Работает с крупными корпоративными клиентами: помогает находить прикладные сценарии использования данных и ИИ, переводить их из уровня «интересной технологии» в понятные бизнес-кейсы, пилоты и коммерческие предложения. В фокусе — генеративный ИИ, AI-агенты, GenBI, аналитические сервисы, автоматизация управленческих и клиентских процессов, а также формирование продуктовой линейки вокруг данных и ИИ. Реализует практическую проверку: где есть ценность, какие данные нужны, кто пользователь, как считать эффект и во что это можно масштабировать.

Независимый эксперт
Legal Operations

Руководитель юридической и корпоративной функций, эксперт в области Legal Operations и цифровой трансформации бизнеса.
Более 23 лет опыта в правовом сопровождении бизнеса, включая 16 лет управления юридическими блоками в крупнейших российских ИТ-компаниях - ЛАНИТ, Т1, «Сибинтек».
В настоящее время развивает проект по применению AI-агентов для комплексной автоматизации и повышению эффективности корпоративных бизнес-процессов, а также замещению классических КИС.

Партнер по внедрению и развитию ГенИИ
АО «Северсталь-инфоком»

Окончила Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова по специальности Мировая экономика. Имеет сертификаты: ITIL, Business Analysis in IT, IAOP. Специализируется на повышении эффективности процессов компании и внедрении новых технологий, в том числе инструментов на базе искусственного интеллекта. В настоящее время занимается поддержкой по генИИ ТОП-команд ГК «Севергрупп».

Масштабирование генеративного ИИ: как преодолеть ловушку бесконечного пилотирования

руководитель направления стратегического развития генеративного ИИ
АО «Северсталь-инфоком»

В докладе:

• Топ-ожиданий от генеративного ИИ
• Глобальная проблема бесконечного пилотирования технологий
• Поведение людей и распространенные сценарии
• Выход: Развитие цифровых компетенций бизнеса
• Решения, эффекты и ценности Северстали
• Неудачный опыт, который нас закалил

Имеет высшее образование в сфере правового обеспечения деятельности электронного правительства (Институт бизнеса и права) и профильные квалификации ИТ-индустрии (Иннополис, РШУ, Академия Ай-Ти). Отмечен благодарностью Мэра Москвы за личный вклад в социально-экономическое развитие столицы. Более 10 лет управляет внедрением ИИ — от голосовых ассистентов до генеративных моделей. В настоящее время возглавляет направление стратегического развития технологии генеративного ИИ. Руководит комплексной программой развития и масштабирования генеративного ИИ через массовое повышение цифровых компетенций сотрудников в «Северстали» и ГК «Севергрупп».

директор по развитию
Ассоциация организационного развития

Окончила МГУ им. М.В. Ломоносова и НИУ ВШЭ. Более 20 лет опыта в области трансформации бизнеса, операционной эффективности, стратегического и организационного развития, управления и консалтинга: «Росатом», X5 Group, «Газпром». Работала в стратегической практике: Accenture, Booz&Co (Strategy&), PWC. Реализовала около сотни проектов в компаниях атомной отрасли, инжинирингового сектора, нефтегазовой отрасли, энергетики, а также в машиностроении, ИТ и ретейле. Медиатор корпоративной практики Центра медиации при РСПП, куратор программы профессиональной переподготовки «Бизнес-медиация» в НИУ ВШЭ. Преподаватель магистратуры «Стратегическое управление в бизнесе» Государственного университета управления. Автор канала об управлении, организационном развитии и ИИ. Сейчас – директор по развитию и руководитель консалтинговой практики, Ассоциация организационного развития.

Модератор экспертной панели

...

руководитель по развитию продуктовых решений
К2 НейроТех

Эксперт по LLMOps, MLOps и архитектуре AI-платформ. Свыше 7 лет опыта в продуктовой разработке и архитектуре ИИ-инфраструктуры, более 5 лет создает гибридные ИИ-системы для ключевых отраслей. Специализируется на запуске и масштабировании платформ для управления жизненным циклом AI/ML-моделей. Отвечает за экономику владения ИИ-решениями и управление GPU-инфраструктурой. Управляет командой по развитию продукта ПАК-AI – решения для быстрого и безопасного развертывания on-premise ИИ-инфраструктуры.

...

Как построить управляемую среду для ИИ-агентов

технический директор
Bercut

Отвечает за развитие интеграционной платформы HIP 2.0, лидирует направление GenAI для разработки и операционных процессов. Автор 7 международных патентов

В докладе:

• Как организовать единую среду для работы ИИ-агентов с общими знаниями, правами, бюджетами и журналом действий.
• Что нужно, чтобы встроить безопасность на уровне данных, моделей и действий.
• Как передать создание агентов владельцам процессов и сфокусировать их на конкретных задачах с измеримым эффектом.

...

Независимый эксперт по ИБ и КИИ

Независимый эксперт по информационной безопасности и защите критической информационной инфраструктуры. Девять лет в опыта работы с ИТ-инфраструктурой, в том числе в системно значимой инфраструктурой финансового рынка. Участвует в общественных обсуждениях проектов нормативных актов на regulation.gov.ru, предложения по антифрод-пакету и метрикам защищенности КИИ отмечены разработчиками учтенными. Магистрант ИПНБ РАНХиГС, программа "Государственное управление и национальная безопасность".

...

Процессная аналитика и ИИ в 2027 году

генеральный директор
«Инфомаксимум»

Основатель и генеральный директор компании «Инфомаксимум», кандидат технических наук. Более 15 лет занимается повышением эффективности крупного бизнеса: под его руководством создана платформа Proceset, на базе которой реализованы проекты процессной аналитики в банках, страховании, телекоме, промышленности и госсекторе. Одним из первых в России начал развивать направления Process Mining и Task Mining. Сегодня в фокусе его экспертизы — применение искусственного интеллекта в управлении процессами и экономика операционной эффективности.

В докладе:

• как ИИ меняет подходы к управлению эффективностью и какие тренды будут доминировать в 2027 году;
• почему автоматизацию следует начинать с определения результата, необходимого клиенту или бизнесу, а не с поиска операций, которые проще всего автоматизировать;
• как перейти от автоматизации отдельных операций к единому циклу «анализ процессов — автоматизация — контроль».

...

генеральный директор
«СТ-Цифровые Решения» (ГК «Сервис-Телеком»)

Окончил МТУСИ по специальности «Экономика и управление». Почти 20 лет опыта работы с сфере телекоммуникаций: ГК «Русские Башни» – заместитель CFO; Ростелеком, МТС, Golden Telecom, МТТ – на различных руководящих позициях развивал направления автоматизации и ИТ-стратегии, финансового планирования и анализа, корпоративных финансов, а также курировал процессы слияния, поглощения и интеграции; ГК «Сервис-Телеком» – CFO. Приглашенный преподаватель НИУ ВШЭ и сертифицированный бизнес-тренер по типологии личности MBTI. Сейчас – генеральный директор ООО «СТ-Цифровые Решения» (ГК «Сервис-Телеком»), отвечает за развитие и вывод на рынок платформы управления инфраструктурным бизнесом.

...

Как мы построили корпоративный ИИ: от первых экспериментов до собственной AI-экосистемы и продуктов

Head of AI
DOGMA

Выпускник Московского политехнического университета, специализация в области информационных технологий. Более 10 лет занимается разработкой и запуском цифровых продуктов, построением технологических команд и внедрением новых технологий в бизнес. Имеет опыт разработки и реализации крупных технологических проектов для ВТБ, Газпрома и Яндекса. Работал ИТ-директором "БН", осуществляя управление разработкой и технологическим развитием девелоперской компании. В компании "Крокус" руководил направлением разработки цифровых продуктов.
В настоящее время – руководитель направления искусственного интеллекта в DOGMA, где отвечает за AI-стратегию, разработку технологических продуктов и внедрение искусственного интеллекта в ключевые бизнес-процессы компании. Развивает экосистему корпоративного ИИ: AI-агентов и мультиагентные системы, корпоративные LLM и RAG, интеллектуальную автоматизацию, компьютерное зрение, обработку документов, AI-инфраструктуру и решения на базе корпоративных данных. Под его руководством создаются AI-продукты для финансов, закупок, продаж, клиентского сервиса, аналитики и внутренних процессов компании. Фокусируется на переходе от отдельных AI-экспериментов к системному внедрению ИИ и построению AI-first компании.

Как перейти от точечного использования нейросетей к системному внедрению искусственного интеллекта внутри крупной компании? На примере DOGMA поделимся практическим опытом построения корпоративной AI-экосистемы: от формирования команды и собственной инфраструктуры до разработки ИИ-продуктов и их интеграции в бизнес-процессы. Расскажем, как внедряем ИИ-агентов в бухгалтерию, закупки, документооборот и корпоративные сервисы, с какими технологическими и организационными вызовами сталкиваемся и как оцениваем эффективность решений. Слушатели узнают, с чего начать построение корпоративного ИИ, как выбрать приоритетные процессы для автоматизации и перейти от экспериментов к работающим AI-продуктам.

...

директор департамента защиты приложений
Билайн

Более 15 лет практического и управленческого опыта в кибербезопасности. Создает с нуля практики AppSec, DevSecOps, Offensive Security, Cloud Security, AI Security развивая их от внутренних функций до клиентских сервисов. Развивает подход к информационной безопасности как к платформе и продукту, объединяя инженерные контроли, автоматизацию и измеримый эффект для бизнеса. Руководил международными программами кибербезопасности и облачной трансформации телеком-операторов на Ближнем Востоке, Азии и Европе. Выпускник Президентской программы подготовки управленческих кадров по направлению «Корпоративный менеджмент».

...

Границы автономности ИИ-агента: как встроить сотрудника в операционный процесс через управление по отклонениям

директор по инновационным сервисам
ТД «Электротехмонтаж»

Окончил физфак СПбГУ, имеет дополнительное образование MBA (Открытая школа бизнеса). Опыт работы 11 лет директором по маркетингу розничной сети «Кей». Занимался внедрением интеллектуального поиска в Юлмарт. 15 лет в ИТ, начиная с руководителя проектов до директора по инновациям в «Электротехмонтаж». Является приглашенным специалистом в НИУ ВШЭ.

Основным применением ИИ-агентов в бизнесе стала автоматизация операционной рутины. Теперь не надо контролировать по отчетам, собирать данные для заполнения форм, двигать шаги процессов руками сотрудников. Это успешно делают ИИ-агенты, это новый эволюционный уровень автоматизации. Но полностью исключить сотрудников и сделать AI-first компанию не получится, потому что ИИ не понимают логику вашего конкретного бизнеса, не справляются с новыми и нетривиальными случаями. Поэтому сейчас важно понимать и внедрять автоматизацию с управлением по отклонениям, когда ИИ-агенту задаются рамки, в которых он действует сам, и условия когда переключается на человека. Мы все это знаем, когда просим чат-бот поддержки клиентов переключить на оператора. Но в нагруженных операционных процессах ИИ-агент должен сам звать менеджера на помощь. Как встраивается сотрудник в работу ИИ-агентов будет показано в докладе на примерах.

...

основатель
Lexometrica

LegalTech-архитектор и бэкенд-разработчик, юрист с 10-летней судебной практикой (выпускник юридического факультета МГУ). Основатель Lexometrica — B2B-системы предиктивной аналитики арбитражных споров: нейро-профили судей, оценка перспектив судебного дела, мультимодельный LLM-консенсус. Автор сервиса неШемяка, где LLM-агенты прогнозируют исходы судебных дел. Автор Lexometrica Ground Truth - независимого рейтинга LLM по российскому праву. Участник международного сообщества Legal Quants.

...

...

юрист, руководитель продуктового направления
Т1

Эксперт по применению AI в юридических и бизнес-процессах. Преподаватель программ ДПО ВШЭ по прикладному использованию AI. Член академического совета магистратуры «Управление правовыми рисками в бизнесе».

...

Семантический слой как источник правды для AI-аналитики

Аналитик-исследователь, эксперт в области финансового моделирования и BI.
«Круги Громова»

Более пяти лет руководила группой по разработке бизнес-планов и инвестиционных проектов, занималась BI-разработкой в компаниях «Деловые Линии», Банк «Санкт-Петербург» и Сбербанк. Автор исследования «AI в BI-круг Громова 2026», посвященного применению технологий искусственного интеллекта в BI-системах и аналитических платформах.

Почему без него AI в BI – генератор правдоподобной «ерунды»

В докладе:

• Как семантический слой фиксирует единые определения показателей, формулы, измерения, связи и становится «источником правды» для AI.
• Почему прямого Text-to-SQL недостаточно и как переход к работе через семантический слой делает ответы воспроизводимыми и проверяемыми.
• Какие требования к семантике, прозрачности и контролю AI выявило исследование «AI в BI-круг Громова 2026» и что учитывать при выборе BI-решений с ИИ-функциями.

Запасной выход в ИИ-стратегии: как сохранить возможность сменить технологический курс

Глава совета
Консорциум технологических компаний России

Основатель и глава совета Консорциума технологических компаний России (КТКР), инженер-системотехник. Более 30 лет работает на стыке технологий, государственного управления и бизнеса. Руководил созданием и внедрением федеральных межведомственных информационных систем и отраслевых решений. Автор методологии предиктивного анализа рисков и событий (ПАРС). Специализация — сложные системы, технологические зависимости и последствия стратегических решений.

Искусственный интеллект быстро встраивается в процессы, данные и принятие решений. При внедрении считают стоимость входа: инфраструктуру, интеграцию, команду и ожидаемый эффект. Реже оценивают цену смены курса через несколько лет, когда вокруг решения уже сформировались новые процессы, компетенции и зависимости.
В докладе рассматривается технологическая обратимость, то есть способность компании или государства изменить выбранный путь без неприемлемых затрат и потери критических функций. Российский опыт миграции с решений Oracle и Cisco сопоставляется с практиками США, Великобритании и ЕС, где развиваются механизмы заменяемости компонентов, открытых стандартов, переносимости данных и смены поставщиков.
Предлагается наблюдать, как по мере развития программы растет цена смены курса и сокращается число реальных альтернатив. Такая оценка строится на методологии предиктивного анализа рисков и событий (ПАРС), позволяющей отслеживать изменение технологической обратимости во времени.
В результате аудитория получит новую рамку для оценки крупных технологических решений: как учитывать будущую стоимость смены курса, по каким признакам видеть снижение технологической обратимости и в какой момент пространство реальных альтернатив начинает сужаться.

Ген ИИ: как встроить ИИ в ДНК распределенной команды

руководитель проектов платформы «Профессионалы 4.0» в области ИИ и маркетинга
«Газпром нефть»

Эксперт в области маркетинга, прикладных исследований и управления распределенными командами.
15+ лет в B2B-маркетинге, руководит ИИ-проектами платформы «Профессионалы 4.0» компании "Газпром нефть" — занимается автоматизацией процессов и внедрением ИИ в маркетинг. Выстраивала операционную инфраструктуру проектов «Содействие занятости» и «Код будущего» в Томском госуниверситете. Также занимается исследовательской и преподавательской работой: автор и преподаватель курсов «Системное мышление» и «Использование искусственного интеллекта в исследовательской работе» для Школы лидерства и кадрового резерва университета.

ИИ-инструменты можно подключить за считанные часы. Гораздо сложнее сделать так, чтобы команда действительно изменила с ним свою работу.
На платформе «Профессионалы 4.0» к началу 2025 года уже активно использовали собственных ИИ-агентов, а один из них вышел на внешний рынок как коммерческий продукт. Но чем больше инструментов появлялось, тем заметнее был разрыв среди коллег: кто-то регулярно экспериментирует с новыми возможностями, кто-то ограничивается простыми задачами, а кто-то почти не меняет привычный подход к работе.
Как сделать так, чтобы ИИ стал рабочим инструментом всей команды, а не нескольких энтузиастов? Для распределенной команды этот вопрос особенно важен: новые практики сложнее распространять, а обмен опытом происходит не так быстро, как в одном офисе.
В докладе разберем кейс трансформации команды из 60 человек и покажем, как внедрение ИИ может не только менять рабочие процессы, но и усиливать взаимодействие внутри гибридной команды. Программа длилась 6 месяцев и была полностью реализована внутренними силами. В нее вошли конкретные механики, которые помогли перейти от отдельных экспериментов с ИИ к его регулярному использованию в работе. Покажем, какие эффекты это дало, как их измеряли и что в итоге не сработало.
Вы получите модульный фреймворк, который можно адаптировать под задачи своего бизнеса, и понимание того, почему культура ИИ-мышления — необходимое условие следующего шага: команда, привыкшая формулировать задачу и проверять результат, готова контролировать ИИ-агентов без потери управляемости.

Мы победили ChatGPT в корпоративном контуре. Как заставить сотрудников полюбить свой ИИ-инструмент

директор направления ИИ-решений для бизнеса
K2Тех

Более 15 лет в ИТ-индустрии и свыше 10 лет — на руководящих позициях. Эксперт в области систем электронного документооборота (СЭД) с опытом автоматизации корпораций федерального масштаба. В компании К2Тех развивает практику внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы крупных заказчиков. Отвечает за реализацию прикладных ИИ-решений и пилотных проектов — от тестирования гипотез до оценки эффективности нейросетей в реальных задачах.

Расскажем, как мы прошли путь от стихийного использования сотрудниками внешних чат-ботов к управляемой ИИ-экосистеме: сначала построили корпоративный портал с единым интеграционным слоем, Guardrails и библиотекой облачных и локальных моделей, затем внедрили on-premise платформу автономных AI-сотрудников с памятью, 50+ инструментами, пятью уровнями защиты и неизменяемым аудитом.

ИИ не заменяет людей, он делает их важнее: как мы перевели 100% команды на управление через ИИ-агентов

генеральный директор
HomeApp

Закончил ВМК МГУ по специальности математическая статистика, получил степень MBA в Университете Калифорнии Berkeley. Работал в венчурных фондах в России и Калифорнии, а также в Boston Consulting Group в практике больших данных. Основатель и генеральный директор агентства недвижимости Homeapp.

Мы перевели всю систему управления риэлторским бизнесом на интегрированное командное ИИ-решение: руководители ставят задачи друг другу и сотрудникам через ИИ, база знаний и управленческая/финансовая отчетность также полностью переведены на ИИ. Но главный вывод нашего опыта контринтуитивен: ИИ не заменяет людей, он делает их функциональную экспертизу критически важной.
В докладе мы честно разберем то, о чем редко говорят:

• Ловушка «частичного внедрения»: почему модель, где часть команды работает с ИИ, а часть нет, ведет к хаосу.
• Правило «всех и сразу»: почему переводить на новые рельсы нужно всю компанию одновременно.
• Скрытая цена внедрения: как когнитивная и операционная нагрузка на сотрудников в переходный период вырастает в 10 раз.
• Новый профиль сотрудника: почему для работы с ИИ нужны не «промпт-инженеры», а глубокие функциональные эксперты, умеющие четко формулировать задачи и контролировать результат.

Вы узнаете, как выглядит реальная гибридная команда, где ИИ берет на себя рутину, а человек фокусируется на качестве решений и управлении процессом.

...

руководитель Центра исследований и аналитики
MWS AI

Более 8 лет занимается искусственным интеллектом в экосистеме МТС: от сбора данных для обучения моделей до запуска корпоративных LLM-продуктов. Под ее руководством прошли 30+ пилотных проектов (Proof of Concept) с крупными компаниями из сферы финансов и промышленности. Руководит Центром исследований и аналитики MWS AI. Ее фокус — экономика ИИ-проектов: как оценивать реальную отдачу от вложений, выбирать задачи с измеримым эффектом и встраивать отечественные модели в корпоративные процессы и архитектуру.

...

...

исполнительный директор
Департамент развития AI/ML (Сбер AI)

Окончил МГИМО по специальностям «Международные экономические отношения» и «Международный бизнес» и NUS (Национальный университет Сингапура), Executive Education. В роли консультанта работал с бизнесом и госорганами по разработке стратегии, запуску и маркетингу крупных инфраструктурных проектов государственно-частного партнерства; имеет опыт работы на госслужбе. В роли директора по международному бизнесу построил центр представления российских технологий в Сингапуре, занимался продвижением и маркетингом компаний холдинга Ростех в Юго-Восточной Азии и Китае, вывел несколько российских компаний на международные рынки Азии. В настоящее время в команде департамента развития AI/ML Сбера (Сбер AI) строит партнерства B2B/B2G с научными и международными организациями. Запустил стратегическое партнерство для реализации совместных AI-проектов — Альянс в сфере ИИ. Продюсировал успешные AI-проекты с 20+ ключевыми аккаунтами: Яндекс, VK, МТС, Т-Банк, Группа «Самолет», Альфа, др. Лидировал несколько проектов по GenAI-трансформации B2B/B2G. Участвовал в выпуске линейки первых отраслевых AI-продуктов, развитии системы региональных продаж AI, создании корпоративного R&D подразделения по ИИ.

...

ИИ без хайпа: как нейросети работают в закупках

директор по качеству и закупкам
«Груп Атлантик Теплолюкс»

Имеет два высших образования: инженерное и экономическое (Россия), также окончил магистратуру в области машиностроения (Германия). Более 14 лет в производственном менеджменте — от инженера-конструктора до исполнительного директора в предприятиях, выпускающих автокомпоненты, промышленное оборудование и климатическую технику. В настоящее время — директор по качеству и закупкам компании «Груп Атлантик Теплолюкс». В зону его ответственности входят клиентский сервис, закупки, международная логистика, качество, промышленная безопасность, а также автоматизация и цифровизация бизнес-процессов (CRM, BI, AI).

Рассмотрим кейсы, которые уже работают в компании. На примере бизнес-процессов в закупках мы поймем, как пройти путь от гипотезы к MVP, по пути не растерять энтузиазм команды и, самое главное, получить позитивный эффект от внедрения.

Интеллектуальное предприятие: от автоматизации процессов к пониманию собственного устройства

директор по развитию
«Инфоцех»

...

В докладе представлен взгляд на следующий этап развития корпоративных информационных систем — переход от предприятия, основанного на данных, к предприятию, которое понимает ИИ, предприятию, способному понимать само себя. Основой такого предприятия становится единый семантический слой — граф знаний, который связывает процессы, данные, ИТ-системы, организационную структуру, документы, правила и требования в общую систему корпоративных знаний.
Такой подход меняет и роль искусственного интеллекта. AI-агенты получают не просто доступ к данным и документам, а достоверный контекст предприятия: понимают смысл объектов и связей между ними, могут анализировать влияние изменений, выявлять противоречия, находить причины проблем и участвовать в исполнении сквозных бизнес-процессов.
В докладе расскажем с чего начать и как понять, готово ли ваше предприятие к ИИ-трансформации.

ИИ-трансформация в агрохолдинге: достигнутые эффекты и как их считать

ведущий специалист по ИИ
«ЭкоНива-АПК Холдинг»

Окончил физический факультет и магистратуру экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова. Курировал внедрение ERP-систем в региональных компаниях связи «Ростелекома», руководил направлением развития сегмента сжиженного природного газа в компании «Газпром нефть», занимал должность менеджера ИИ-продукта в компании «Интеллектуальные решения». В настоящее время — ведущий специалист по искусственному интеллекту в компании «ЭкоНива-АПК холдинг».

В докладе:

• Смена подхода к оценке эффектов от внедрения ИИ: от проектов к платформам
• «Вау-эффект» от применения ИИ как буст цифровой трансформации: данные → модели → оркестрация агентов → интеграция → доверие/безопасность/наблюдаемость
• "Пилотный тупик" - что делать?! Как работать с владельцем данных, интеграцией, метриками и бюджетом на эксплуатацию.
• Интеграции часто дороже моделей. Как эффективнее встраивать ИИ в ИТ-ландшафт.

ИИ-трансформация в агрохолдинге: достигнутые эффекты и как их считать

начальник управления аналитики
Банк ВТБ

...

...

Безопасный ИИ без остановки бизнеса: практика защиты ИИ-агентов и мультиагентных систем

ИБ-эксперт

Закончил механико-математический факультет МГУ им. Ломоносова и аспирантуру Института механики многофазных систем Сибирского отделения РАН.
Более 35 лет работает в сфере ИТ. Занимал руководящие должности в ряде ИТ- и ИБ-компаний: Steepler, IBS, Лаборатория Касперского, InfoWatch, BI.ZONE (экосистема Сбер). Ведет активную преподавательскую деятельность: приглашенный преподаватель Сколтеха, МШУ Сколково и факультета MBA РАНХиГС, участвует в отраслевых экспертных советах. Автор более ста статей по проблемам ИТ и ИБ в отраслевой, научной и деловой прессе.

Традиционные средства информационной безопасности создавались для защиты от людей (инсайдеров, злоумышленников) или уязвимостей в коде. Но ИИ-агент — это не ПО и не человек. Это новый цифровой субъект, действующий на стыке границ доверия: человек-агент, агент-агент, агент-данные. Против него традиционные инструменты и политики не работают.
Угрозы, о которых еще пару лет назад никто не догадывался, уже здесь: промпт-инъекции, отравление контекста, небезопасный vibe-coding, атаки типа «Сбитый с толку заместитель» (Confused Deputy) и «Утечка возможностей» (Capability Bleed), способные нанести реальный финансовый и репутационный ущерб.
В докладе мы сдвинем парадигму защиты и дадим готовый алгоритм действий:

• Новые принципы безопасности: почему агент должен стать полноправным субъектом цифровой системы с принципом наименьших привилегий и нулевым доверием (Zero Trust) к межагентным взаимодействиям.
• Архитектура защиты: разделение инструкций и данных, микросегментация и контроль границ доверия.
• План на 50 дней: что начать делать уже завтра — от полной инвентаризации агентов в компании до описания базовых политик, внедрения мониторинга и запуска пилотов Zero Trust.

Вы уйдете с четким пониманием того, как обеспечить безопасность автономных процессов, не тормозя при этом ИИ-трансформацию бизнеса.

Форум будет полезен:

Операционным директорам и владельцам бизнес-процессов

Директорам по развитию, стратегии и инновациям

Директорам по ИИ и цифровой трансформации

CIO, CDTO и корпоративным архитекторам

Руководителям по экономической безопасности, рискам и внутреннему контролю

Бизнес-аналитикам, консультантам, исследователям и аналитикам данных

CDO и руководителям аналитики

Руководителям бизнес-подразделений

Готовы к ИИ-трансформации?

Присоединяйтесь к руководителям, которые уже строят интеллектуальное предприятие.
Получите рабочие инструменты, бенчмарки и контакты экспертов за один день.