раздел 02
Варианты: внешние, внутренние, РФ-контур
Есть три рабочих способа дать сотрудникам AI и при этом не терять контроль над данными. Их можно комбинировать: под разные задачи - разные каналы.
1. Внешние API с гарантиями
Провайдеры вроде крупных облачных AI дают корпоративные условия, которые отличаются от бесплатного чат-бота:
- No-training - провайдер письменно обязуется не использовать ваши запросы для обучения моделей.
- Enterprise / business-тарифы - отдельный контур, контроль доступа, аудит, отсутствие хранения истории.
- DPA (Data Processing Agreement) - договор об обработке данных: кто, где и как хранит, сроки удаления, ответственность.
Это разумный вариант для конфиденциальных данных, если провайдер вам подходит по юрисдикции. Ключевое - не просто «мы платим», а именно подписанный договор с нужными пунктами.
2. Свои / внутренние модели
Опенсорс-модели можно развернуть на своём сервере (self-host). Тогда данные физически не покидают вашу инфраструктуру - максимальный контроль.
- Плюсы: полный контроль, данные не уходят наружу, нет зависимости от чужих правил.
- Минусы: нужен сервер с GPU, свои люди на поддержку, модель обычно слабее топовых облачных.
Подходит там, где чувствительность данных перевешивает удобство, или есть требование держать всё внутри.
3. Российский контур
Для российской юрисдикции и работы с ПДн часто удобнее провайдеры в РФ: у них проще с локализацией данных и соответствием 152-ФЗ.
- GigaChat - модель от Сбера, доступна по API.
- Yandex AI Studio - модели и инструменты от Яндекса для бизнеса.
Это не отменяет договоров и настройки доступа, но снимает часть вопросов с трансграничной передачей данных.
Куда дальше
- Свои опенсорс-модели - как развернуть модель на своём сервере.
- GigaChat - российская модель от Сбера.
- Yandex AI Studio - AI-платформа Яндекса для бизнеса.