Оставьте заявку на получение консультации
Решение для обработки документов, удостоверяющих личность
Для разработчиков
Сравнение документов ContentReader® Engine
Автоматическое сравнение документов для снижения рисков подписания некорректных версий
Многофункциональный OCR SDK для разработчиков
ContentReader® Engine
Intelligent Search
Для бизнеса
Серверное решение для распознавания и конвертации документов
ContentReader® Server
ContentCapture®
Удобный инструмент для просмотра PDF-документов
ContentReader® PDF Lite
Для персонального использования
Многофункциональный редактор PDF
ИИ-ассистенты на основе поисковых технологий
PassportReader 2.0
ContentReader® PDF для офиса
ContentReader® PDF для дома
Распознавание документов и роботизация процессов в единой платформе
Редактор PDF-документов с ИИ-ассистентом и функцией сравнения и автораспознавания
Для ритейла
Оптимизация операционных процессов с помощью автоматической обработки документов
Оптимизация затрат на операционную деятельность: обработка показаний приборов, другое
Для энергетики
Кросс-индустриальные
Автоматизация ключевых бизнес-процессов: обработка первичных документов, извлечение данных из документов
Автоматизация обработки различных документов на промышленных предприятиях
Для промышленности
Для банков
Автоматизация обработки основных финансовых документов: открытие счета, обработка кредитных заявок, другое
Оптимизация оцифровки, электронные архивы, обработка бланков и анкет, другое
Для госсектора
Content AI — российский разработчик решений в области интеллектуальной обработки информации.
-
52 респондента из ИТ- и ИБ-служб среднего и крупного бизнеса: ритейла, банков, ТЭК, телекома, нефтегаза и других отраслей -
Метод проведения исследования:
глубинные интервью по 30-60 минут.
Июль-август 2026
Почему мы провели это исследование
За последние два года большие языковые модели прошли путь от «забавной игрушки» до пункта в стратегических планах крупнейших компаний. Однако за этим хайпом скрывается жестокая реальность: нормативные требования, дефицит вычислительных мощностей, страх перед утечками данных и неготовность инфраструктуры.
Мы опросили 52 респондента: представителей ИТ- и ИБ-служб из ритейла, банковского сектора, нефтегазовой отрасли, телекома и финтеха. Это люди, которые либо уже запускают LLM в промышленную эксплуатацию, либо вынуждены тормозить инициативы из-за нерешенных вопросов с безопасностью и экономикой.
Наше исследование отвечает на пять главных вопросов:
- 01. Насколько крупный бизнес в России реально готов к LLM-решениям?
- 02. Какие данные можно доверять облачным сервисам, а что категорически запрещено выносить за периметр?
- 03. Кто внутри компании продвигает внедрение, а кто его останавливает?
- 04. Как запустить пилотный проект, не увязнув в гигантских капитальных затратах?
- 05. Что на самом деле ждут заказчики от поставщиков ИИ-платформ?
Шесть тенденций, которые определят внедрение LLM в крупном бизнесе
-
Политики безопасности догонят реальные внедренияLLM уже используются в бизнес-процессах, а формальные правила пока отстают. В ближайшие годы компании будут закреплять типовые модели рисков, требования к поставщикам и регламенты работы с данными. -
Гибридная архитектура станет стандартомБизнес будет сочетать локальную инфраструктуру и облачные мощности: чувствительные данные останутся внутри периметра, а облако будет использоваться там, где важны скорость запуска и гибкость. -
ИБ — ключевой участник внедренияУспех LLM-проектов все сильнее будет зависеть от того, насколько поставщик умеет работать вместе со службой информационной безопасности: с тестовыми средами, документами и понятной моделью ответственности. -
Быстрый пилот важнее крупного стартаКомпании будут реже начинать с дорогостоящего собственного контура. Для проверки гипотез предпочтение получат облачные пилоты и аренда вычислительных мощностей. -
ИИ-агенты сначала возьмут на себя рутинуПервой зоной массовой автоматизации станут операции с документами, данными и повторяющимися задачами. Полная автономность агентов пока останется скорее перспективой, чем стандартом. -
Ценность сместится от модели к системе управленияКонкуренция будет идти не только за качество самой LLM. Все важнее станут контроль качества, лимиты токенов, логирование, управление пайплайнами и распределение ответственности.
Заключение
Исследование показало: крупный российский бизнес уже прошел точку «надо бы попробовать». Теперь вопрос стоит иначе: как именно, с каким уровнем контроля и в каком контуре можно запускать генеративный ИИ.
Побеждает не самая умная модель. Побеждает архитектура доверия: легкий пилот, измеримый эффект, контролируемый переход в собственный контур и работа с безопасностью как с равноправным партером, а не как с препятствием.
Скачать полный отчет
Загрузка начнется автоматически после заполнения контактных данных
пн-пт 09:00–18:00
Москва, Преображенская площадь, д. 8,
БЦ «ПРЕО 8», 4 этаж, блок А
БЦ «ПРЕО 8», 4 этаж, блок А