Искусственный интеллект и большие данные: от экспериментов к эффекту

Конференция TAdviser «Искусственный интеллект и большие данные: от экспериментов к эффекту» состоится 14 октября 2026 года.

Мероприятие фокусируется на переходе от экспериментального использования ИИ к его промышленному внедрению и управлению жизненным циклом моделей. Для бизнеса всё более важными становятся вопросы качества данных, прозрачности алгоритмов, экономического эффекта и регуляторных ограничений, а также интеграции ИИ в существующие ИТ-архитектуры.

Участники поделятся кейсами, где ИИ не просто автоматизирует рутину, а становится стратегическим партнером в принятии решений.

На конференции обсудят:

Как изменилось отношение бизнеса к ИИ за последний год?
Какие сценарии применения ИИ стали массовыми?
Где заканчиваются пилоты и начинается промышленная эксплуатация?
Какие данные являются ключевым активом для ИИ-проектов?
Как обеспечить качество и полноту данных?
Какие отечественные ИИ-платформы ИИ эффективно используются в 2026 году?
Как выбирать архитектуру для ИИ-решений?
Как интегрировать ИИ в ERP, CRM и другие корпоративные системы?
Какие задачи лучше решаются с помощью машинного обучения?
Как использовать генеративный ИИ в бизнесе?
Какие риски несёт использование LLM?
Как обеспечивать интерпретируемость и прозрачность моделей?
Как управлять жизненным циклом моделей (MLOps)?
Какие отрасли лидируют по внедрению ИИ?
Как меняется архитектура корпоративной аналитики в сторону Data Mesh и Real-Time Data Platforms?
Как построить единый каталог данных (Data Catalog) и обеспечить управление метаданными в распределенной среде?
Какие инструменты и практики Data Governance стали стандартом де-факто в 2026 году?
Как автоматизировать обеспечение качества, актуальности и достоверности данных (Data Quality) на всех этапах?
Какие подходы к хранению и каталогизации данных наиболее эффективны для AI/ML?
Какие open-source решения (российские форки и разработки) активно развиваются в области Big Data?
Как управлять жизненным циклом больших данных в гибридной инфраструктуре?
Какие современные инструменты ETL/ELT и Data Integration используются на практике?
Какие решения применяются для анализа неструктурированных данных?
Как реализовать принципы Data Fabric и Data Mesh в крупных корпоративных средах с множеством доменов?
Какие инструменты визуализации данных наиболее востребованы?
Как обеспечить масштабируемость ИИ-решений?
Какие требования к вычислительным ресурсам критичны?
Как оптимизировать затраты на инфраструктуру для ИИ?
Как обеспечить безопасность данных при использовании ИИ?
Какие регуляторные инициативы влияют на рынок?
Как строить и монетизировать дата-продукты как внутри компании, так и для внешних партнеров?
Какие новые технологии ускоряют обработку и анализ данных?
Какие тренды определят развитие рынка в ближайшие годы?