Конференция TAdviser «Искусственный интеллект и Big Data: 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?