Основные темы

Бум генеративного ИИ перевел нейросети в статус бизнес-императива. Данные стали топливом для алгоритмов, влияющих на выживание и капитализацию компаний. Ключевой вызов сместился со слова «зачем» на слово «как»: как масштабировать пилотные ИИ-проекты, извлечь прибыль из больших данных и найти баланс между инновациями и безопасностью. Сессия «ИИ и большие данные» посвящена управлению «умными» технологиями в условиях дефицита мощностей, кадрового голода и регуляторных ограничений. Лидеры рынка поделятся опытом внедрения LLM-моделей, построения инфраструктуры данных и защиты бизнеса.
Экономика данных: как построить работающую бизнес-модель вокруг больших данных и монетизировать ее
ROI в эпоху AI: как оценить окупаемость внедрения ИИ-решений и избежать ловушки «хайпа»
Стратегия GenAI: интеграция генеративного ИИ и больших языковых моделей (LLM) в ключевые бизнес-процессы
Как навести порядок в корпоративных «озерах данных» и гарантировать их качество для обучения ИИ
Технологический фундамент: развитие суверенных платформ для работы с большими данными и ИИ
Инфраструктурный вызов: как решать проблему дефицита вычислительных мощностей (GPU) и развивать корпоративные ЦОД
Кибербезопасность в эпоху ИИ: защита алгоритмов от отравления данных (Data Poisoning), дипфейков и утечек конфиденциальной информации
AI-Native компании: как перестроить корпоративную культуру и преодолеть сопротивление сотрудников при внедрении ИИ
Взгляд за горизонт: какие прорывы в сфере ИИ и продвинутой аналитики изменят ландшафт бизнеса к 2030 году
Как с помощью инструментов Low-code/No-code вовлечь сотрудников в работу с ИИ