> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://scrumtrek.gitbook.io/iishki-1/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://scrumtrek.gitbook.io/iishki-1/platform/enterprise-ai-platform.md). # Корпоративная AI-платформа Мультимодельная AI-платформа с централизованным доступом, управлением политиками безопасности, аудит-логами и ролевым доступом. On-premise или private cloud с соответствием 152-ФЗ и воздушным зазором для регулируемых отраслей. > **Кратко:** Единая точка входа в AI для всей организации — безопасно, прозрачно, под контролем. **Для кого:** IT-директор, CISO — нужен контролируемый доступ к AI без Shadow AI и сюрпризов в бюджете. **Результат:** Все сотрудники работают с AI через одну платформу → Shadow AI ликвидирован, 152-ФЗ закрыт, бюджет прозрачен и прогнозируем. **Сроки:** от 2 недель (shared) до 4-6 недель (on-premise). ## Что это решает | Проблема | Как платформа помогает | | --------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **152-ФЗ и персональные данные** | Российские LLM на GPU, смарт-маршрутизация (ПД → локальные модели), on-premise развёртывание, air-gapped контуры | | **Блокировки и нестабильность доступа** | Единый шлюз на 4 провайдера (OpenAI, Anthropic, Google, локальные). Автоматический failover при блокировках. SLA 99.95% | | **Разрозненные AI-подписки** | Единая платформа вместо 10+ раздельных аккаунтов. Один login, один аудит, одна строка в бюджете | | **Неконтролируемый Shadow AI** | Единая точка входа для всех сотрудников. Policy Engine блокирует неразрешённое по умолчанию. Полный аудит-лог | | **Рублёвое бюджетирование** | К-токены с настраиваемыми рублёвыми тарифами. Лимиты по пользователям, отделам, проектам | ## Как платформа поддерживает AI-трансформацию Платформа — это инфраструктурный слой, на котором работает методология AI Playbook: | Элемент методологии | Как реализован в платформе | | ---------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- | | **Свод правил** (красные линии, ограждения) | Policy Engine: fail-closed, явные разрешения по ролям, блокировка запрещённых операций | | **FinOps: 3 рычага** (маршрутизация, кэширование, батчинг) | Смарт-маршрутизация моделей, request caching, batch processing — все три рычага встроены | | **Shadow AI контроль** | Единая точка входа для всей организации — невозможно «на стороне» подключиться к LLM | | **Фиксация решений** (Decision Capture) | Полный аудит-лог каждого запроса: кто, что, когда, какая модель, какой результат | | **Качественный контроль** (Quality Gate) | Мониторинг качества ответов, алерты при деградации, Circuit Breaker при сбоях | | **A1-A5 автономия** | RBAC на 30+ разрешений — можно точно настроить, что AI может делать для каждой роли | Если вы проходите [перестройку процессов](/iishki-1/transformation/ai-process-redesign.md) или строите [центр компетенций](/iishki-1/transformation/ai-coe.md), платформа становится инфраструктурой, на которой всё это работает. *** ## Возможности платформы ### Мультимодельный доступ 4 провайдера через единый интерфейс: * **OpenAI** (GPT-4, o1, Dalle) * **Anthropic** (Claude) * **Google** (Gemini) * **Российские модели на GPU** (Qwen, Yandex GPT) **Смарт-маршрутизация**: сложные аналитические задачи → мощные модели, простые вопросы → дешёвые модели. Автоматический выбор по параметрам запроса. **Автоматический failover**: если OpenAI заблокирован — запрос идёт на Anthropic. Если нужна обработка ПД — маршрут только на локальные модели. ### Document Intelligence 24 встроенных инструмента для работы с данными: * Excel/CSV анализ (агрегация, поиск паттернов, предсказания) * Python-песочница (запуск скриптов без доступа в интернет) * Парсинг PDF/DOCX/PPTX (сохранение структуры таблиц, списков, заголовков) * Оптическое распознавание (OCR) для сканов и фото ### AI-ассистенты Готовые ассистенты для типовых задач: * 19 встроенных скиллов (поиск информации, анализ текста, создание контента, кодирование) * Конструктор собственных ассистентов (без кода — просто описываешь что надо делать) * 4 MCP-сервера для интеграции с собственными системами (API, базы данных, корпоративные приложения) ### Корпоративная база знаний (RAG) Вместо того чтобы AI отвечала из интернета: * Загружайте свои документы (политики, инструкции, кейсы, истории проектов) * Документы автоматически индексируются и становятся доступны для поиска * Сотрудники спрашивают AI — AI отвечает из вашей базы знаний с указанием источников * Document-level ACL: разные сотрудники видят разные документы (по ролям и правам доступа) ### Безопасность на уровне enterprise **4-уровневая RBAC**: 30+ разрешений от "может читать базу знаний" до "администрирует весь контур" **Policy Engine** (fail-closed): * По умолчанию всё запрещено * Явно разрешаются только необходимые операции * Пример: контакт-центру запрещена работа с бухгалтерскими данными, финотделу запрещена разработка кода **Шифрование**: Полное шифрование данных при передаче и хранении **Аудит**: каждое действие логируется — кто, что, когда, с каким результатом. Экспорт в SIEM и compliance-системы. ### К-токен экономика Внутренняя валюта платформы вместо разных счётов за OpenAI, Anthropic, Google: * Администратор устанавливает рублёвые тарифы для каждой модели (GPT-4 дороже, GPT-3.5 дешевле) * К-токены — это переводная единица (1 К-токен = N рублей, настраивается) * Лимиты по пользователям ("Иван может потратить 100 К-токенов в месяц"), отделам ("маркетинг 1000 К в месяц"), проектам * Подробная аналитика: какой отдел сколько потратил, на какие задачи, какие модели ### FinOps и операционная обвязка **FinOps Dashboard**: видимость в реальном времени * Model routing — какие модели используют * Request caching — переиспользование ответов * Batch processing — если срочно не нужно, выполнить дешевле ночью **Качественный контроль (Quality Gate)**: мониторинг качества ответов * Как AI отвечает на запросы * Какой процент ответов требует переделки * Автоматические алерты если качество упало **Circuit Breaker**: защита от cascading failures * Если провайдер нестабилен, не бьём его дальше * Откатываемся на fallback * Уведомляем администратора **Shadow AI control**: единая точка входа * Все сотрудники работают через платформу * Невозможно "на стороне" подключиться к ChatGPT (если это запрещено политикой) * Слабые места видны сразу ## Варианты развёртывания | Вариант | Для кого | Особенности | | ---------------------------- | ------------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **Shared-сервер** | Команды до 100 человек, пилоты | Кактус управляет сервером, вы платите за место. Изолированные tenant-пространства, общие ресурсы | | **Dedicated-сервер** | Компании 100+ сотрудников | Выделенный физический сервер, кастомные политики безопасности, приоритет в поддержке | | **On-premise / GPU клиента** | Регулируемые отрасли (финансы, госсектор), высокие требования к ИБ | Полная изоляция данных, air-gapped режим, российские LLM на ваших GPU. Кактус помогает развернуть и поддерживать | ## Аутентификация и доступ Поддержка 4 провайдеров для входа: * **Google OAuth** — быстрый вход с корпоративным аккаунтом * **OIDC** — для интеграции с корпоративным Identity Provider * **LDAP/AD** — прямая интеграция с Active Directory * **Email** — простой пароль (с MFA опционально) Полная поддержка мультитенантности: разные команды в одной организации могут работать в своих изолированных пространствах. ## Что получает организация ### Для IT и безопасности * Полный контроль над доступом (RBAC, Policy Engine) * Аудит всех действий для compliance * Управление лицензиями в одном месте * Возможность быстро отключить доступ сотруднику ### Для финансового отдела * Единая строка расходов вместо 10 отдельных счётов * Рублёвое бюджетирование и прогнозирование * Детальная аналитика по отделам и проектам * Контроль переоплаты через лимиты ### Для сотрудников * Стабильный доступ к AI (автоматический failover при блокировках) * Быстрый вход (один login) * Безопасная работа с корпоративными данными * Корпоративная база знаний вместо гугления ## Примеры из практики **АСГ** (инжиниринговая компания) * На-premise развёртывание с GPU * Локальная Qwen для работы с ПД * OCR для обработки чертежей и спецификаций * Результат: контроль над 152-ФЗ, отсутствие блокировок **Rapporto** (агентство) * Shared-сервер, быстрый пилот за 2 недели * 19 встроенных скиллов + 5 кастомных ассистентов * Платформа как основа для хакатона разработки агентов * Результат: команда научилась работать с AI за счёт практики **Унистрой** (девелопер) * Dedicated-сервер для 100 сотрудников * Мультимодельный доступ (GPT-4 для аналитики, дешёвые модели для типовых запросов) * Document Intelligence для анализа проектной документации * Результат: смарт-маршрутизация снизила счёт за API в 3 раза ## С чего начать 1. **Обсудите AI-стратегию** с нашим консультантом (какие задачи решать через платформу, кем и когда) 2. **Выберите вариант развёртывания** (shared, dedicated или on-premise) 3. **Настройте политики безопасности** вместе с вашей IT-командой 4. **Загрузите первые документы** в корпоративную базу знаний 5. **Обучите команду** работать с платформой и ассистентами *** **Больше информации**: запросите техническую документацию или встречу с инженером --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://scrumtrek.gitbook.io/iishki-1/platform/enterprise-ai-platform.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.