Как внедрить ИИ в российский бизнес в 2025 году: исчерпывающий гид для собственников и директоров
Знаете, какой самый частый вопрос я слышу от владельцев бизнеса на закрытых встречах и конференциях в последнее время? Не «где взять денег» и даже не «где найти людей» (хотя это тоже болит). Всё чаще спрашивают другое:
«Слушай, все вокруг говорят про этот ИИ, конкуренты что-то там внедряют, новости трубят про революцию, а мы сидим. Нам уже поздно бежать или ещё нет? И главное — куда бежать-то? С чего начать, чтобы не слить миллионы в трубу?»
Если у вас возникают похожие мысли — выдохните. Никуда вы не опоздали. Хайп первых лет («смотрите, нейросеть нарисовала котика!») прошёл. Наступил 2025 год — время суровой прагматики. Теперь ИИ в российском бизнесе — это не про волшебство, а про скучную, но чертовски выгодную эффективность. Это про то, как обрабатывать заявки в 3 часа ночи, как не нанимать десятого менеджера по продажам и как находить ошибки в договорах за секунды, а не часы.
Но есть проблема. Информационного шума много, а четких инструкций — ноль. Интеграторы сыплют терминами «LLM», «RAG», «Fine-tuning», от которых у нормального директора начинает дёргаться глаз. Юристы пугают утечками данных и 152-ФЗ. А сотрудники тихо саботируют новинки, боясь, что их уволят.
В этой статье я не буду продавать вам «успешный успех». Мы разберёмся по-взрослому: пошагово, с цифрами, рисками и конкретными сценариями. Это настоящий лонгрид-руководство. Я рекомендую сохранить его в закладки или распечатать и дать почитать вашему техническому директору.
Часть 1. Зачем вам это вообще нужно? (Экономика вопроса)
Давайте сразу договоримся: внедрять ИИ «чтобы было» — плохая, очень дорогая затея. Технологии должны закрывать конкретные дыры в бизнесе. К концу 2025 года в России выделилось четыре направления, где автоматизация окупается быстрее всего. Проверьте, где у вас болит сильнее всего.
1. Автоматизация рутины и поддержки (Экономия ФОТ)
Это классика. Если у вас есть колл-центр, первая линия поддержки, администраторы в клинике или менеджеры, которые полдня отвечают на одни и те же вопросы («А где мой заказ?», «А есть доставка в Тулу?», «Сколько стоит пломба?»), — вам сюда.
Как это работает:
Мы не ставим старых «кнопочных» ботов («Нажмите 1, чтобы узнать статус, Нажмите 2, чтобы позвать оператора»), которые бесят клиентов и заставляют их кричать в трубку «ОПЕРАТОР!». Мы подключаем современные LLM-модели (вроде YandexGPT или дообученных Llama), которые понимают живую речь, контекст, опечатки и даже сарказм. Они интегрируются с вашей базой знаний (Notion, Confluence, файлы Word) и CRM.
Реальный кейс: Интернет-магазин автозапчастей
- •Ситуация ДО: 5 операторов в штате, ФОТ с налогами ~400 000 руб/мес. Время ответа в чате — 15-20 минут. Ночью и в выходные чат молчал, заявки терялись. Клиенты уходили к конкурентам, которые отвечали сразу.
- •Решение: Внедрили умного ИИ-агента, обученного на каталоге запчастей, условиях доставки и скриптах продаж.
- •Ситуация ПОСЛЕ: ИИ закрывает 70% типовых запросов (подбор по VIN, статус заказа, возвраты) без участия человека. Штат сократили до 2 человек (разбирают сложные претензии и негатив). Время ответа — 3 секунды, магазин работает 24/7.
- •Экономика:
- •Экономия на ФОТ: ~250 000 руб/мес.
- •Стоимость ИИ (подписка + токены): ~30 000 руб/мес.
- •Чистая выгода: 220 000 руб/мес.
- •Бонус: Рост конверсии в заказ на 15% за счет мгновенной реакции ночью.
2. Маркетинг и продажи: от контента до «дожима» (Рост выручки)
Здесь ИИ работает как бесконечный генератор идей и дотошный аналитик, который никогда не устаёт и не ходит на перекуры.
Контент-машина:
Нейросети пишут черновики статей, посты для соцсетей, делают уникальные картинки, верстают товарные карточки для маркетплейсов. Это не заменяет крутого маркетолога, но снимает с него текучку. Маркетолог превращается в редактора и стратега, успевая делать в 3 раза больше контента. Если раньше вы платили копирайтерам на аутсорсе 50 000 р. за пачку статей, теперь это делает штатный джун с подпиской на нейросеть за 2000 р.
Контроль качества продаж (Речевая аналитика):
ИИ транскрибирует (переводит в текст) звонки менеджеров. И не просто переводит, а оценивает по 20 параметрам:
- •Предложил ли доп. услугу?
- •Отработал ли возражение «дорого» по скрипту?
- •Не грубил ли клиенту?
- •Назначил ли следующий шаг?
Пример:
РОП физически не может прослушать 1000 звонков в месяц. Он слушает 5-10 случайных, и часто это «хорошие» звонки, которые менеджер сам подсунул. ИИ слушает все. И каждое утро кладёт на стол отчёт: «Менеджер Петров в 40% случаев забывает предложить акцию, мы теряем на этом потенциально 500к в месяц».
3. Аналитика и помощь в принятии решений (Скорость)
У многих компаний данных навалом (1С, CRM, Excel-таблички, логи сайта), но толку от них мало. Данные лежат мертвым грузом. Чтобы свести отчёт «Продажи по регионам в разрезе категорий», аналитику нужна неделя. К тому моменту данные устарели.
Что делает ИИ:
Он может быстро «переварить» огромные массивы неструктурированных данных и ответить на человеческие вопросы на естественном языке.
Сценарий:
Директор пишет боту в корпоративный мессенджер: «Почему у нас просели продажи в Новосибирске на прошлой неделе?».
Бот лезет в базу, сравнивает цифры, смотрит остатки на складе, анализирует комментарии менеджеров в CRM и отвечает:
«В Новосибирске закончились ходовые позиции категории А (поставка задержалась на 3 дня), плюс конкурент Х запустил акцию со скидкой 20%. Рекомендую срочно переместить остатки со склада в Омске и запустить контр-акцию».
4. Внутренние процессы и HR (Порядок)
Поиск сотрудников, первичный отсев резюме, онбординг новичков, создание базы знаний.
Боль:
Новый сотрудник первые 2 месяца ходит и дёргает всех глупыми вопросами: «Как оформить отпуск?», «Где лежит шаблон договора?», «Кому звонить, если сломался принтер?», «Как заказать пропуск курьеру?». Коллеги тратят время, отвлекаются, новичок стрессует, что он всем мешает.
Решение:
Внутренний AI-бот (HR-ассистент), обученный на всех регламентах компании, инструкциях и базе знаний. Сотрудник спрашивает бота — бот кидает ссылку на инструкцию или сам шаблон документа. Это экономит сотни часов рабочего времени высокооплачиваемых специалистов в год.
Часть 2. Технический ликбез для директора: за что вы платите?
Когда вы начнете общаться с подрядчиками, они засыплют вас терминами. Чтобы вам не продали воздух или «космический корабль» для поездки за хлебом, давайте разберем базовые понятия.
1. LLM (Large Language Model — Большая Языковая Модель)
Это «мозг» системы. Та самая нейросеть (GPT-4, Claude, YandexGPT, GigaChat), которая умеет понимать язык и генерировать текст.
- •Важно знать: Сама по себе LLM ничего не знает о вашей компании. Она знает весь интернет до определенной даты (например, до 2023 года), но не знает ваши актуальные цены, скидки и остатки на складе. Она умеет говорить, но не знать.
2. Промпт-инжиниринг (Prompt Engineering)
Это искусство составления инструкций для нейросети. Многие думают: «Я и сам могу спросить чат-бота». Но в бизнесе цена ошибки выше.
- •Пример: Если просто спросить «Напиши ответ клиенту», результат будет так себе.
- •Профессиональный промпт: «Ты — вежливый менеджер техподдержки интернет-магазина элитной мебели. Клиент (Иван) зол, что доставка дивана опоздала на 2 часа. Напиши извинение в официальном, но эмпатичном тоне. Объясни причину (снегопад и пробки 9 баллов). Предложи бесплатную сборку в качестве компенсации. Не используй клише вроде 'Ваш звонок очень важен для нас'».
- •За что платите: За разработку, тестирование и отладку библиотеки таких инструкций под каждый ваш бизнес-процесс. Это часы работы лингвистов и технологов.
3. RAG (Retrieval-Augmented Generation — Генерация с дополненным поиском)
Это критически важная технология для бизнеса. Она позволяет нейросети «подглядывать» в ваши документы перед ответом.
- •Как работает: Клиент спрашивает: «Есть в наличии насос Х?». Система НЕ просит нейросеть придумать ответ. Она сначала ищет в вашей базе (1С/Excel/Сайт) информацию про насос Х, находит строчку «В наличии 2 шт, цена 5000р», и передает эту фактуру в LLM вместе с вопросом пользователя. А LLM уже формулирует красивый ответ: «Да, Иван, насос Х есть в наличии, стоит 5000р, можем отправить завтра СДЭКом».
- •Зачем нужно: Чтобы ИИ не выдумывал (не галлюцинировал) факты, а отвечал строго по вашим данным, но человеческим языком. Без RAG внедрять ИИ в продажи нельзя.
4. Fine-tuning (Дообучение)
Это процесс «переучивания» весов нейросети под ваш специфический стиль или жаргон.
- •Когда нужно: Редко. В 95% случаев хватает RAG и хорошего промпта. Fine-tuning нужен, если у вас очень специфическая лексика (например, узкая медицинская, химическая или инженерная тематика, которую модель «из коробки» не понимает) или вы хотите, чтобы бот отвечал в уникальном стиле вашего бренда (дерзко, стихами, на старославянском). Это дорого и долго.
Часть 3. Российские реалии: 152-ФЗ, безопасность и данные
Вот тут начинается самое интересное. Мы живём в РФ, и у нас есть закон о персональных данных, требования по локализации и здоровая паранойя по поводу безопасности. Ошибки здесь стоят дорого (штрафы до 18 млн руб. или уголовная ответственность за утечку).
Красные флаги (Как делать НЕ надо):
- •Западные облака напрямую. Если вы используете ChatGPT через публичный API OpenAI для обработки данных клиентов с ФИО — вы формально передаёте данные за границу (в США). В ряде случаев это допустимо (с письменного согласия субъекта и уведомления Роскомнадзора о трансграничной передаче), но для многих бизнесов, особенно работающих с госсектором, — это неоправданный риск.
- •«Скармливание» конфиденциалки. Сотрудники любят загонять в бесплатные нейросети рабочие документы, чтобы «быстренько сделать саммари» или перевести. Были случаи (громкий кейс Samsung), когда конфиденциальный код или стратегические планы развития попадали в базу обучения модели и становились публичными.
Как делать правильно (3 уровня защиты):
Уровень 1. Обезличивание (Анонимизация).
Это база для малого и среднего бизнеса. Перед тем как отправить данные в любую облачную модель, специальный промежуточный скрипт (middleware) должен вырезать или захешировать все чувствительные данные: ФИО, телефоны, адреса, email, номера паспортов и кредитных карт. ИИ должен видеть: «Клиент ID_12345 купил Товар_X», а не «Иванов Иван Иванович купил вибратор». Обратно ответ декодируется уже на вашем сервере.
Уровень 2. Отечественные вендоры.
Яндекс (YandexGPT), Сбер (GigaChat) и ряд нишевых российских компаний предлагают решения, которые хостятся в России на сертифицированных по ФСТЭК серверах. Это снимает 90% вопросов регуляторов. Качество их моделей в 2025 году уже достаточно высоко для большинства стандартных бизнес-задач (саммари встреч, чат-боты, классификация).
Уровень 3. Локальные модели (On-premise).
Самый безопасный вариант «для параноиков», банков и крупных корпораций. Мы берем открытую модель (Open Source — например, Llama 3, Qwen, Mixtral, Saiga), и разворачиваем её на вашем собственном сервере внутри закрытого контура компании.
- •Плюс: Данные физически не покидают ваш офис. Полная независимость от интернета, блокировок и санкций. Никто, включая разработчиков модели, не видит ваши данные.
- •Минус: Дорого на старте. Нужно купить мощный сервер с профессиональными видеокартами (от 500к до 5 млн руб.) и нанять квалифицированного ML-девопса для поддержки этой инфраструктуры.
Часть 4. Диагностика: ищем «узкие горлышка»
Самая большая ошибка — начинать с инструмента («Давайте внедрим нейросеть, это модно!»). Правильный подход — идти от боли бизнеса. Соберите «Совет старейшин» (руководителей отделов) и честно пройдитесь по чек-листу:
Чек-лист для самодиагностики:
Продажи:
Клиентский сервис:
Маркетинг:
HR и Обучение:
Золотое правило: Не пытайтесь автоматизировать хаос. Если у вас процесс продаж не выстроен, скриптов нет, и каждый менеджер продаёт «по наитию» — ИИ этот хаос только масштабирует. Вы получите автоматизированный бардак. Сначала регламент (на бумаге) — потом автоматизация.
Часть 5. Как выбрать пилотный проект (MVP) и не облажаться
Не пытайтесь оцифровать весь завод сразу. Это путь к долгострою, раздуванию бюджета и разочарованию. Выберите один маленький, понятный участок. Мы называем это MVP (Minimum Viable Product).
Три признака идеального пилота:
- •Быстрый результат. Вы должны увидеть эффект (или его отсутствие) через 4–6 недель.
- •Измеримость. Можно посчитать в конкретных цифрах «было — стало».
- •Низкий риск. Если ИИ ошибется, сойдет с ума или сломается, бизнес не встанет, завод не взорвется, а клиенты не подадут в суд.
Плохие идеи для старта:
- •«ИИ ведет бухгалтерию и сдает отчеты в налоговую» (Риск штрафов слишком велик).
- •«ИИ заключает договоры с VIP-клиентами» (Репутационный риск, VIP требуют личного внимания).
- •«ИИ-директор принимает стратегические решения» (Утопия, ИИ не несет ответственности).
Хорошие идеи для старта:
- •Бот-суфлер для техподдержки. Он не отвечает клиенту сам, а пишет черновик ответа оператору. Оператор проверяет и нажимает «Отправить». Это ускоряет работу в 2-3 раза и снижает риск ошибки.
- •Классификация входящей почты. ИИ читает письмо и кладет в нужную папку: «Счет», «Спам», «Заявка», «Претензия».
- •Генерация описаний товаров для сайта. Скучная работа, которую ИИ делает отлично и уникально.
- •HR-бот для FAQ. Ответы на вопросы «Как заказать справку 2-НДФЛ».
Часть 6. Делать самим или нанимать подрядчика?
Есть два основных пути, у каждого свои подводные камни.
Путь 1: In-house (Своя разработка)
Вы нанимаете своих ML-инженеров, дата-сайентистов, девопсов и пилите решение внутри.
- •Плюсы: Полный контроль. Всё остаётся у вас. Экспертиза копится внутри компании.
- •Минусы: Очень дорого и долго. Хороший Senior ML-инженер стоит на рынке от 300-500к рублей в месяц. Его ещё надо найти (дефицит кадров) и удержать. Плюс затраты на сервера. Плюс риск, что вы будете полгода «изобретать велосипед», который на рынке уже есть готовый.
- •Кому подходит: Крупным банкам, ритейлерам (X5, Magnit), IT-компаниям, у которых ИИ — это часть основного продукта.
Путь 2: Аутсорс / Интеграторы
Вы приходите к компании, которая специализируется на ИИ-решениях для бизнеса.
- •Плюсы: Быстрый старт (у них уже есть заготовки и модули). Опыт (они уже набили шишки на 50 других клиентах). Дешевле, чем содержать штат. Есть гарантии и SLA по договору.
- •Минусы: Зависимость от подрядчика. Нужно очень тщательно выбирать, чтобы не попасть на инфоцыган.
Как выбрать подрядчика и не дать себя обмануть? Чек-лист вопросов на встрече:
- •«Покажите реальные кейсы в нашей или смежной нише с цифрами. Кому вы уже сэкономили деньги?»
- •(Если показывают только красивые концепты и презентации без цифр — до свидания).
- •«Как вы решаете вопрос с 152-ФЗ и безопасностью данных?»
- •(Если говорят «да не парьтесь, никто не узнает» или «у нас сервера в Нидерландах» — бегите. Ответ должен быть про обезличивание, локальные сервера или реестр отечественного ПО).
- •«Кто отвечает, если модель начнёт врать клиентам?»
- •(Нормальный ответ: «Мы внедряем систему валидации (автопроверки) ответов и держим человека в контуре (Human-in-the-loop) на первых этапах обучения. Мы прописываем KPI качества в договоре»).
- •«Вы используете готовые API или можете развернуть модель у нас?»
- •(Это покажет глубину их технических компетенций. Если они умеют только слать запросы в GPT-4, это слабый подрядчик).
- •«Сколько будет стоить поддержка после запуска?»
- •(ИИ — это не «поставил и забыл». Модели нужно обновлять, дообучать, следить за качеством. Узнайте цену владения (TCO) на год вперед).
Часть 7. Работа с сопротивлением: «Нас всех уволят?»
Это самый важный, психологический пункт, о который разбиваются 50% успешных с технической точки зрения проектов. Как только сотрудники узнают про внедрение «Искусственного Интеллекта», по офису ползут слухи, начинается паника и тихий саботаж. Люди боятся потерять работу.
Что делать руководителю:
- •
Говорите честно и заранее.
Не внедряйте ИИ тайком. Соберите общее собрание. Скажите прямо: «Коллеги, мы внедряем ИИ. Не для того, чтобы вас уволить, а для того, чтобы снять с вас тупую рутину. Мы хотим расти, но не хотим раздувать штат. Те, кто освоит ИИ, станут более ценными сотрудниками и будут зарабатывать больше».
- •
Покажите личную выгоду («Продай идею сотруднику»).
«Маша, помнишь, ты жаловалась, что не успеваешь вести VIP-клиентов, потому что полдня отвечаешь на вопросы "Где груз"? Теперь бот будет отвечать про груз, а ты займешься VIP-ами и получишь с них свой повышенный процент».
- •
Обучайте и поддерживайте.
Проведите тренинги. Покажите, что ИИ — это не страшный Терминатор, а удобная «экзоскелет» для ума, как калькулятор для бухгалтера. Сделайте инструкции простыми.
- •
Сделайте их соучастниками.
Попросите сотрудников самих протестировать бота и найти его ошибки. Объявите конкурс: «Кто найдет больше всех багов у бота на этой неделе — получит премию». Это превращает страх в игру и азарт. Они начинают «учить» бота, чувствуя свое превосходство.
Часть 8. Пошаговый план внедрения на 6 месяцев
Не пытайтесь сделать всё одним махом. Двигайтесь итерациями (спринтами). Вот вам дорожная карта.
Месяц 1: Разведка, Аудит и Гипотезы
- •Неделя 1: Сформировать рабочую группу (Спонсор проекта - Гендиректор, Лидер - Техдир/IT-директор, Заказчики - РОП, Маркетолог).
- •Неделя 2: Провести аудит процессов. Собрать список из 10 болей. Оценить каждую: сколько денег теряем? можно ли автоматизировать?
- •Неделя 3: Выбрать 1 (одну!) гипотезу для пилота.
- •Неделя 4: Определить бюджет на тест (сумма, которую не жалко потерять в случае неудачи).
Месяц 2: Подготовка данных и Выбор партнёра
- •Неделя 1: Привести данные в порядок. «Мусор на входе — мусор на выходе». Выгрузить диалоги из чатов, почистить базу товаров, собрать регламенты в один файл.
- •Неделя 2-3: Провести переговоры с подрядчиками. Собрать КП. Посмотреть демо.
- •Неделя 4: Выбрать партнера. Подписать NDA (соглашение о неразглашении) и Договор на пилот.
Месяц 3: Разработка Прототипа (MVP)
- •Подрядчик настраивает базовую модель, пишет промпты, загружает вашу базу знаний.
- •Интеграция с вашими тестовыми средами (не лезьте сразу в боевую CRM!).
- •Первые тесты внутри рабочей группы. Модель будет тупить, ошибаться, говорить глупости — это нормально, идёт процесс отладки.
Месяц 4: Опытная эксплуатация (Soft Launch)
- •Выкатываем решение на ограниченную группу (например, только на новых клиентов, на 10% трафика или на один отдел).
- •Сотрудники начинают работать с системой под присмотром.
- •Сбор обратной связи. Ежедневные летучки: «Где бот ошибся? Что исправить?».
- •Докрутка сценариев и базы знаний.
Месяц 5: Замер результатов и Рефлексия
- •Смотрим на сухие цифры. Стало быстрее? Дешевле? Клиенты довольны (CSI/NPS)?
- •Считаем ROI (возврат инвестиций).
- •Принимаем стратегическое решение:
- •Масштабируем на всю компанию (Успех).
- •Дорабатываем напильником (Частичный успех).
- •Признаём, что гипотеза не взлетела, и закрываем проект (Опыт). Это тоже нормальный результат.
Месяц 6: Масштабирование
- •Раскатываем решение на все филиалы / отделы.
- •Пишем и утверждаем новые регламенты работы сотрудников с учетом ИИ.
- •Возвращаемся к списку гипотез из Месяца 1 и выбираем следующую жертву для автоматизации.
FAQ: Вопросы, которые мне задают в кулуарах
В: «А не украдут ли нейросети мою базу клиентов?»
О: Если вы работаете с западными публичными облаками (OpenAI) без прослойки — риск есть. Если вы работаете с отечественными корпоративными версиями (Yandex Cloud) или ставите модель на свой сервер — риск минимален, такой же, как с любой другой IT-системой.
В: «Может, лучше нанять студента, который шарит в ChatGPT, вместо дорогого интегратора?»
О: Студент может настроить вам бота для развлечения. Но он не знает, как интегрировать его с 1С, как обеспечить безопасность данных по 152-ФЗ и что делать, когда бот начнет посылать клиентов матом. Интегратор продает не настройку, а ответственность и SLA.
В: «Сколько реально стоит внедрение? Разброс цен от 50к до 50 млн.»
О: Пилотный проект (MVP) обычно стоит от 300 000 до 1,5 млн рублей. Это работа команды из 2-3 человек в течение месяца. Всё, что дешевле 100к — это либо совсем примитивные решения, либо демпинг новичков. Полноценное внедрение Enterprise-уровня — это уже миллионы.
В: «А если ИИ ошибется и мы потеряем деньги?»
О: В договоре с подрядчиком должны быть прописаны лимиты ответственности. Но полностью исключить ошибки нельзя. Поэтому на старте мы всегда держим «человека в контуре» (Human-in-the-loop), который проверяет ответы за ботом.
Резюме: Главные мысли, чтобы унести с собой
Внедрение искусственного интеллекта в 2025 году — это не спринт ради хайпа, а марафон ради эффективности. Победителем станет не тот, кто первым зарегистрируется в модном сервисе, а тот, кто сможет системно и прагматично встроить новые технологии в свои реальные бизнес-процессы.
Чтобы этот марафон был успешным, держите в голове четыре ключевых принципа. Во-первых, всегда идите от конкретной бизнес-проблемы, а не от технологии — ИИ должен быть молотком для вашего гвоздя, а не наоборот. Во-вторых, начинайте с малого и измеримого пилотного проекта; лучше один маленький, но работающий бот, чем гигантская, но неработающая стратегия на бумаге. В-третьих, с самого первого дня думайте о безопасности и юридических аспектах, особенно о 152-ФЗ, ведь ошибки здесь стоят дорого. И, наконец, помните, что любая технология внедряется людьми и для людей — ваши сотрудники должны стать пилотами этого самолета, а не его жертвами.
Начните этот путь уже сегодня. Не нужно сразу бросаться в бой — начните с честного аудита своих «узких мест» за чашкой кофе. Это будет самый ценный первый шаг. Удачи!
Словарь терминов (чтобы говорить с айтишниками на одном языке)
- •LLM (Large Language Model) и Чат-бот: LLM — это мозг операции, большая языковая модель, обученная на гигантских объемах текста, способная понимать контекст и генерировать человекоподобный текст. Чат-бот — это уже прикладная программа на базе LLM для общения с пользователями, которая, в отличие от старых «кнопочных» версий, может понимать свободную речь.
- •Промпт (Prompt) и Галлюцинация: Промпт — это ваша инструкция для нейросети; чем она точнее и детальнее, тем релевантнее будет результат. Галлюцинация — это главный побочный эффект, когда модель уверенно выдумывает факты, которых нет в исходных данных. Правильный промпт и RAG-технология помогают минимизировать этот риск.
- •Токен и Температура: Токен — это базовая единица текста для модели (примерно 3/4 слова), именно в токенах измеряется и оплачивается использование API. Температура — это настройка креативности модели (от 0 до 1): при значении 0 ответы будут максимально точными и предсказуемыми, а при 1 — творческими и разнообразными.
- •On-premise и API: On-premise — это вариант развертывания, когда ИИ-модель устанавливается на ваших собственных серверах, обеспечивая максимальную безопасность. API — это программный интерфейс, который позволяет вашим системам (например, 1С или сайту) общаться с моделью, будь она в облаке или у вас на сервере, отправляя ей запросы и получая ответы.
