Поделиться
Что нужно для запуска корпоративного ИИ-агента: опыт «Мособлгаза»
Корпоративный ИИ перестал быть экспериментом «на будущее». Сегодня он всё чаще решает вполне прикладные задачи: ускоряет работу с документами, помогает анализировать данные, снижает нагрузку на сотрудников и делает внутренние процессы прозрачнее. Но за любым таким решением стоит не только модель или интерфейс чат-бота. Чтобы ИИ действительно работал с большими массивами информации, ему нужна производительная инфраструктура. Такой проект реализовал «Мособлгаз» совместно с компанией «МегаФон». Компания создала внутреннего ИИ-агента на базе GPU-инфраструктуры, развёрнутой в облаке «МегаФона ПроБизнес». Решение помогает сотрудникам работать с документами, аналитикой и данными, снижает нагрузку на персонал и ускоряет принятие управленческих решений.
Зачем инфраструктурной компании ИИ-агент
Для крупной инфраструктурной компании обработка документов и данных, их учёт и анализ — не вспомогательный процесс, а часть ежедневной операционной работы. Согласования, регламенты, аналитика, управленческая отчётность, ретроспективные данные — всё это влияет на скорость решений и качество работы подразделений.
Когда таких процессов много, часть времени сотрудников уходит на рутину: найти нужную информацию, проверить документ, сопоставить данные, подготовить материалы для согласования. ИИ-агент забирает на себя именно этот слой задач — не заменяя экспертов, а освобождая им время для более сложной и креативной работы.
По словам начальника управления инфраструктуры, сервисов и метрологии «Мособлгаза» Антона Головачева, внутренний ИИ-агент рассчитан на широкий круг сотрудников компании. Сейчас в работе с решением задействовано 500 человек, а потенциально его использование может быть расширено до 3 000 сотрудников: в перспективе функционал будет доступен большинству специалистов, связанных с документооборотом, аналитикой и управлением данными. Уже сейчас внедрение позволило повысить скорость обработки внутренних документов, что влияет на эффективность работы подразделений.
Почему для этого понадобились GPU
ИИ-агент, который работает с корпоративными данными, не может существовать в отрыве от инфраструктуры. Чтобы модели обучались, анализировали большие объёмы ретроспективных данных и выявляли скрытые закономерности, нужны производительные вычислительные мощности. Именно поэтому ключевой основой проекта стали графические процессоры — GPU.
«Графические процессоры стали ключевым элементом нашей цифровой трансформации. Мы реализовали совместный проект с компанией «МегаФон» по созданию внутреннего агента искусственного интеллекта, который помогает решать целый ряд бизнес-задач. GPU необходимы для обучения сложных моделей ИИ, способных анализировать большие объёмы ретроспективных данных и выявлять скрытые закономерности. Без такой инфраструктуры обучение заняло бы в разы больше времени, а качество аналитики было бы ниже», — отметил Антон Головачев.
Для бизнеса здесь важен практический вывод: GPU нужны не «для красивой технологической витрины», а для скорости и качества работы ИИ. Чем быстрее модель обучается и обрабатывает данные, тем быстрее компания может перейти от пилота к рабочему инструменту.
Инфраструктуру создали с нуля в облаке «МегаФона»
В проекте не было миграции с другой платформы: инфраструктуру для работы ИИ создали с нуля в облаке «МегаФона ПроБизнес». Запуск занял десять дней — это позволило Мособлгазу быстро перейти к обучению моделей и внедрению решений.
Такой подход особенно важен для компаний, которые хотят запускать ИИ, но не готовы строить собственный GPU-контур. Закупка оборудования, его размещение, настройка, поддержка, резервирование и масштабирование требуют времени, бюджета и отдельной экспертизы. Облачная модель снимает значительную часть этой нагрузки: бизнес получает доступ к нужным вычислительным ресурсам и может сосредоточиться на прикладном результате.
Для «Мособлгаза» таким результатом стала автоматизация обработки документов. По словам Антона Головачева, первые результаты уже видны: удалось сократить время на анализ и согласование документов, а также повысить точность данных. Изменения уже охватили несколько направлений, в том числе HR, юридическое управление, ИТ и управление по закупочной деятельности. В дальнейшем компания планирует расширять функционал агента — в том числе для прогнозирования спроса, оптимизации логистики и управления ресурсами.
От отдельного ИИ-проекта — к системной цифровой платформе
Кейс «Мособлгаза» показывает более широкий сценарий: облако становится основой не только для хранения данных или размещения корпоративных систем, но и для запуска новых цифровых продуктов.
GPU-инфраструктура нужна там, где бизнес работает с большими объёмами данных, машинным обучением, аналитикой, компьютерным зрением, обработкой документов, прогнозированием или другими ресурсоёмкими задачами. Но сами графические процессоры — лишь часть технологического контура.
В портфеле «МегаФона ПроБизнес» есть облачные продукты для любых задач бизнеса: облачные и физические серверы с графическими картами, объектное хранилище данных, удалённые рабочие места, резервное копирование, аварийное восстановление, аренда физических серверов и частное облако для компаний, которым нужна выделенная инфраструктура. Также доступны платформенные сервисы: облачные базы данных, контейнеры, Kubernetes, инструменты для машинного обучения и обработки больших данных, а также сервисы для доставки контента.
На практике это означает, что бизнес может разворачивать в облаке не только ИИ-ассистентов. На той же технологической базе можно строить аналитические платформы, сервисы клиентской поддержки, корпоративные приложения, системы хранения и обработки данных, резервные площадки и среды для разработки. Для ИТ-директора — это способ быстрее запускать новые сервисы и гибко масштабировать инфраструктуру. Для бизнеса — возможность тестировать и внедрять цифровые инициативы без долгого цикла закупки оборудования.
От облака — к прикладному результату
«Сотрудничество с ПАО "МегаФон" стало для нас примером высокого профессионализма и клиентоориентированности. Команда не только быстро развернула необходимую инфраструктуру, но и оказала всестороннюю поддержку на всех этапах проекта. Мы уверены, что такой подход — залог успешного развития и внедрения инноваций в будущем», — подчеркнул Антон Головачев.
Для рынка этот кейс важен тем, что показывает: работу с ИИ необязательно начинать с долгого строительства собственной инфраструктуры. Компании могут запускать такие проекты быстрее — на готовой облачной базе, с доступом к GPU и поддержкой технологического партнёра. А значит, путь от идеи до работающего ИИ-инструмента становится короче.
■ Рекламаerid:2W5zFHYej77Рекламодатель: ПАО «МегаФон»ИНН/ОГРН: 7812014560/1027809169585Сайт: https://megafon.ru
Короткая ссылка
