Конференция TAdviser «Искусственный интеллект и большие данные: от экспериментов к эффекту» пройдет 14 октября 2026 года.
В центре внимания — переход от тестирования ИИ-технологий к их промышленному применению, а также управление жизненным циклом моделей. Для компаний всё актуальнее качество данных, объяснимость алгоритмов, оценка экономического результата, регуляторные требования и встраивание ИИ в действующие ИТ-архитектуры.
Участники представят практические кейсы, в которых ИИ выходит за рамки автоматизации рутинных процессов и становится стратегическим инструментом для принятия решений.
В рамках конференции рассмотрят:
Как за последний год изменился взгляд бизнеса на ИИ?
Какие варианты применения ИИ получили массовое распространение?
В какой момент пилотные проекты переходят в промышленную эксплуатацию?
Какие данные становятся главным активом в ИИ-проектах?
Как гарантировать полноту и качество данных?
Какие отечественные ИИ-платформы эффективно применяются в 2026 году?
По каким критериям выбирать архитектуру ИИ-решений?
Как встроить ИИ в ERP, CRM и другие корпоративные системы?
Для каких задач машинное обучение подходит лучше всего?
Как применять генеративный ИИ в бизнес-процессах?
Какие угрозы связаны с использованием LLM?
Как добиться прозрачности и интерпретируемости моделей?
Как организовать управление жизненным циклом моделей (MLOps)?
Какие индустрии наиболее активно внедряют ИИ?
Как корпоративная аналитика трансформируется в направлении Data Mesh и Real-Time Data Platforms?
Как создать единый каталог данных (Data Catalog) и наладить управление метаданными в распределенной среде?
Какие инструменты и подходы Data Governance стали де-факто стандартом в 2026 году?
Как автоматизировать контроль качества, актуальности и достоверности данных (Data Quality) на каждом этапе?
Какие методы хранения и каталогизации данных наиболее результативны для AI/ML?
Какие open-source решения (российские форки и разработки) активно развиваются в сфере Big Data?
Как выстраивать управление жизненным циклом больших данных в гибридной инфраструктуре?
Какие современные средства ETL/ELT и Data Integration применяют на практике?
Какие продукты используются для работы с неструктурированными данными?
Как внедрять принципы Data Fabric и Data Mesh в крупных корпоративных средах с большим числом доменов?
Какие инструменты для визуализации данных наиболее востребованы?
Как обеспечить возможность масштабирования ИИ-решений?
Какие требования к вычислительным ресурсам имеют критическое значение?
Как сократить инфраструктурные расходы на ИИ?
Как защитить данные при использовании ИИ?
Какие регуляторные инициативы воздействуют на рынок?
Как создавать и монетизировать дата-продукты внутри компании и для внешних партнеров?
Какие технологии ускоряют обработку и анализ данных?
Какие тенденции будут определять развитие рынка в ближайшие годы?
