безопасность · бизнес

Корпоративный контур
против внешних AI

Где обрабатывать данные компании, когда вы подключаете AI: отправлять во внешний сервис или держать всё у себя. Есть целый спектр вариантов - от публичного чат-бота до модели на своём железе. Чем ближе к своему контуру, тем больше контроля, но дороже и сложнее. Этот гайд помогает руководителю и IT выбрать вариант под свои данные и задачу.

Начать с начала →Сразу к шпаргалке

для кого этот курс

Данные не должны утечь

Внедряем AI, но боимся, что клиентские и внутренние данные уйдут наружу - куда их безопасно отправлять.

Комплаенс и юрисдикция

Есть требования по хранению данных и ПДн - нужно понять, какой вариант их закрывает.

Контроль против цены

Хотим свой контур, но не готовы переплачивать за то, что можно решить внешним API.

программа курса

Спектр вариантов

От публичных чат-ботов до полностью on-premise. Почему вообще приходится выбирать, где обрабатывать корпоративные данные с AI, и от чего зависит решение.

Четыре варианта

Публичный чат-бот, API с enterprise-гарантиями, модель в своём облаке или контуре, on-premise на своём железе. Куда уходят данные и сколько у вас контроля в каждом случае.

Компромиссы

Контроль над данными, стоимость, качество модели, комплаенс, скорость внедрения. Что выигрываешь и что теряешь, двигаясь от внешних сервисов к своему контуру.

Как выбрать и гибрид

Решение по чувствительности данных и типу задачи. Гибридная схема: чувствительное - в контуре или после обезличивания, остальное - внешними мощными моделями.

Шпаргалка

Таблица «чувствительность - вариант», чек-лист перед выбором, глоссарий терминов и ссылки на смежные темы на одной странице.