Руководители хотят внедрить свой ИИ каждый день. Конкуренты демонстрируют ассистентов, агентов, копилотов. Но когда дело доходит до внедрения, компании упираются в простой факт: свои данные нельзя бездумно отправлять во внешний API.

На этом фоне возникает идея: построить приватное LLM-решение в своём контуре, под свои задачи и по правилам ИБ и 152-ФЗ. Ниже разберём, в каких случаях это действительно имеет смысл, с какими ограничениями придётся столкнуться и в чём такая архитектура может быть конкурентной.

Почему вопрос о приватных LLM встал именно сейчас

Рост использования ИИ и LLM

Крупные компании уже используют:

• чат-ассистентов для сотрудников
• агентов для обработки обращений клиентов
• инструменты для работы с внутренними документами и базами знаний

Появляется конкурентное давление: если не двигаться в сторону ИИ сейчас, завтра можно проиграть тем, кто уже встроил его в свои процессы. Маркетинг, продажи и операционные команды приходят к ИТ и ИБ с запросом: нужен безопасный ИИ-инструмент, который можно использовать в реальных задачах, а не в пилотах.

Ужесточение контроля над данными

Одновременно растут требования к работе с данными. Под защитой:

• персональные данные клиентов и сотрудников
• финансовая информация
• коммерческая тайна и ноу-хау

152-ФЗ и внутренние политики ИБ и СБ требуют чёткого ответа на вопросы:

• какие данные куда уходят
• где они хранятся
• кто и на каких основаниях имеет доступ

Простая схема «отправили запрос во внешний сервис и получили ответ» плохо ложится на эти требования и вызывает закономерные возражения.

Российская специфика

Дополнительно действуют факторы российского рынка:

• санкции и ограничения на использование зарубежных облаков и сервисов
• риск блокировок или резкого изменения условий работы внешних платформ
• отсутствие готовой инфраструктуры, которую можно безопасно подключить одним действием

Итог прост: бизнес хочет использовать ИИ, но не может просто подключить внешний API без конфликта с ИБ, СБ и регуляторикой. Отсюда интерес к приватным решениям в контролируемом контуре.

Что такое приватное LLM-решение в российских реалиях

Под приватным LLM-решением мы понимаем модель или набор моделей, которые:

• работают в контуре, контролируемом компанией:
  • в собственном ЦОД (центре обработки данных)
  • или в изолированном периметре российского облака
• управляются по правилам компании, включая:
  • хранение и обработку данных
  • логирование запросов и ответов
  • управление версиями моделей
  • интеграции с внутренними системами

Важно отличать это от двух других сценариев:

• использование публичного API, даже по платному тарифу: в этом случае компания не контролирует инфраструктуру поставщика и его политику работы с данными
• запуск модели на локальной машине разработчика без поддержки, логирования и нормального управления доступом

Приватное LLM-решение — это именно внутренний продуктовый сервис с понятной архитектурой, ответственными ролями и регламентами.

Варианты реализации

Где находится модель и чья это инфраструктура?

1. On-prem open-source модель + собственный RAG-контур

Компания разворачивает одну или несколько моделей в своём ЦОД. Поверх них строится RAG-слой: индексы по внутренним документам, базам знаний и регламентам. Доступ к модели и данным идёт через внутренние сервисы по защищённым протоколам.

2. Управляемая модель в российском облаке

Модель работает в изолированном сегменте у отечественного провайдера. В архитектуре и договоре фиксируются:

• границы периметра
• режим хранения данных
• порядок аудита и логирования

Для ИБ и СБ это ближе к работе с уже привычной инфраструктурой.

3. Гибридные схемы

Часть логики и данных обрабатывается внутри контура компании, часть — во внешних сервисах. Наружу уходят только обезличенные или ограниченные данные. Пример: внутри компании выделяются и токенизируются ключевые значения, а во внешний сервис передаются обезличенные описания без прямых идентификаторов.

Основной конфликт: бизнесу нужен ИИ, а внешние модели не проходят ИБ и СБ

Блокеры доступа

Когда бизнес приходит с идеей «подключим популярную модель по API», сотрудники служб безопасности видят другое:

• риск утечки персональных данных и коммерческой тайны
• отсутствие прозрачности, как поставщик обрабатывает и хранит запросы
• отсутствие чётких гарантий, что данные не будут использованы повторно или не попадут в обучающие выборки

Комплаенс и контролёры задают простые вопросы:

• сможем ли мы показать архитектуру регулятору
• сможем ли мы провести аудит
• можем ли мы формально зафиксировать в договоре ответственность поставщика

Часто честный ответ на эти вопросы — «нет» или «частично».

Страхи и мотивация ИТ и подрядчиков

У ИТ и внешних подрядчиков своя картина:

• они не контролируют, что происходит с данными внутри внешнего сервиса
• в случае инцидента отвечать перед руководством и регуляторами будет компания и конкретные должностные лица
• открытый код без официальной поддержки тоже воспринимается осторожно, особенно когда речь о критичных системах

Служба безопасности в такой ситуации мыслит не категориями ускорения бизнеса, а категориями снижения риска там, где высока цена ошибки.

Вывод

Во многих компаниях внешние модели не проходят не из-за качества или возможностей, а из-за:

• непрозрачных рисков
• недостатка формальных гарантий
• того, что ответственность за утечку всё равно лежит на компании

На этом фоне идея приватного решения, которое работает в контролируемом периметре, выглядит более управляемой и понятной для ИБ и СБ.

Почему приватные LLM снимают часть этих рисков

Контроль над данными

В приватной архитектуре компания сама определяет:

• где физически хранятся данные и индексы
• какие запросы и ответы логируются
• кто и на каком основании имеет доступ к логам
• какие типы данных разрешено отправлять в модель

Критичные данные можно:

• не передавать в модель вообще
• токенизировать и заменять маркерами
• ограничивать по доступу через роли и сегменты

Риски не исчезают, но становятся управляемыми: архитектура прозрачна, ИБ и СБ участвуют в её разработке и контролируют изменения.

Соответствие 152-ФЗ и внутренним регламентам

Приватное решение легче встроить в существующие контуры управления информационными системами:

• описать потоки данных, роли и зоны ответственности
• показать, где и как обезличиваются персональные данные
• включить сервис в реестр внутренних систем
• привязать его к уже работающим процессам управления доступом

Для ИБ и СБ это ещё одна корпоративная система с понятными правилами, а не чёрный ящик, расположенный за пределами периметра.

Адаптация под отрасль и доменные знания

Приватная модель может:

• дообучаться на внутренней документации, кейсах, шаблонах
• использовать RAG-контуры, подключённые к:
  • продуктовой документации
  • регламентам и инструкциям
  • техническим описаниям систем

За счёт этого модель:

• лучше понимает терминологию компании
• корректнее работает с нестандартными процессами
• меньше ошибается в областях, где есть жёсткие регламенты

Это снижает барьер для применения ИИ в сложных предметных областях, где универсальные модели часто дают слишком общие или неверные ответы.

Могут ли российские приватные LLM быть конкурентными?

Ограничения по масштабу

Модели уровня глобальных лидеров — это сотни миллиардов параметров, крупные GPU-кластеры и команды, которые годами развивают архитектуру. Для большинства компаний:

• обучать подобную модель с нуля экономически невыгодно
• поддерживать её на уровне мировых конкурентов также нереалистично

Современное тяжёлое железо доступно далеко не всем. Для обычного бизнеса тягаться напрямую с глобальными моделями по размеру и мощности не имеет смысла.

Конкурентность не сводится к размеру модели

Для конкретной компании конкурентность приватного решения определяется не параметрами модели, а тем, как оно решает её задачи.

Ключевые критерии:

• качество ответов по внутренним документам и данным
• скорость работы за счёт близости к пользователям и системам
• отсутствие необходимости передавать чувствительные данные наружу
• понимание внутренней терминологии, ролей и регламентов
• возможность строить поверх модели проверяемые сценарии:
  • RAG
  • специализированные агенты
  • workflow с прозрачной логикой

Если модель:

• стабильно решает нужные задачи лучше, чем универсальная внешняя
• не создаёт дополнительных рисков по данным

то для этой компании она конкурентоспособна, даже если глобально уступает по мощности.

Локальная конкурентность в практических задачах

Есть несколько типовых зон, где приватные LLM уже обгоняют внешние.

Внутренняя техподдержка сотрудников
Ассистент отвечает по внутренним регламентам, процессам и IT-системам, подключён к актуальной базе знаний и тикет-системе. Он понимает, как устроена именно эта компания.

Поиск по документации и знаниям
Единое окно для поиска по договорам, ТЗ, регламентам, протоколам. Модель выдаёт ответы со ссылками на оригинальные документы и учитывает права доступа.

Анализ инцидентов в ИТ и ИБ
Разбор логов и событий в контексте конкретной архитектуры. Подсказки по типовым сценариям и подготовка черновиков отчётов.

Автоматизация маркетинга и продаж
Работа с данными в конкретной CRM и аналитике, учёт внутренних сегментаций, продуктовой матрицы и правил предложений. Генерация материалов по принятым шаблонам.

Специализированные внутренние агенты
Агенты, встроенные в процессы закупок, согласований, контроля задач, работающие не только с текстом, но и с внутренними системами через API.

Во всех этих задачах внешняя модель без доступа к корпоративному контексту объективно проигрывает, даже если она в целом сложнее и мощнее.

Где приватные LLM точно полезны, а где это избыточное решение

Когда приватное решение оправдано

Имеет смысл инвестировать в приватное LLM-решение, если:

• у компании большой объём внутренних документов и регламентов
• есть устойчивый поток задач, завязанных на эти знания
• требования ИБ, СБ и регуляторов не позволяют комфортно работать с внешними сервисами
• бизнес готов вкладываться в инфраструктуру:
  • собственный ЦОД
  • или изолированный контур в российском облаке
• есть план развивать решение как сервис, а не ограничиваться пилотами

Когда достаточно внешних сервисов и обезличивания

Приватная архитектура может быть избыточной, если:

• данных немного и они плохо структурированы
• нет стабильного потока задач, где ИИ даёт ощутимую выгоду
• компания только начинает цифровую трансформацию, базовые процессы ещё не описаны
• уже используются доверенные облачные сервисы с понятной политикой обработки данных
• задачи можно решать через обезличивание: выносить наружу только абстрактные данные без персональных и чувствительных сведений

В такой ситуации логично аккуратно использовать внешние модели и параллельно привести в порядок процессы и данные, а не сразу строить собственный LLM-контур.

Реальные препятствия для российских компаний

Инфраструктура

Основные сложности:

• дефицит современных GPU и высокая стоимость их аренды или покупки
• ограниченность ресурсов у российских облачных провайдеров
• необходимость выстраивать:
  • пайплайны обновления моделей и данных
  • мониторинг качества и производительности
  • схемы резервирования и отказоустойчивости

Это требует и бюджета, и зрелой инженерной культуры.

Кадровый вопрос

Приватное LLM-решение — это не только работа дата-сайентистов. Нужны специалисты на стыке:

• MLOps
• LLM-инженерии
• DevOps и инфраструктуры
• ИБ и комплаенса

Таких людей немного, а сильные инженеры часто уже перегружены текущими задачами. В итоге:

• компания зависит от нескольких ключевых сотрудников
• или опирается на ограниченный круг внешних подрядчиков

Процессы и ИБ / СБ

Даже при наличии ресурсов и команды проект может упереться в организационные ограничения:

• долгие согласования
• высокие требования к документированию архитектуры и рисков
• персональная ответственность сотрудников ИБ и СБ за инциденты снижает готовность экспериментировать

Чтобы приватное LLM-решение заработало, нужен не только технологический стек, но и рабочий диалог между бизнесом, ИТ и безопасностью.

Рабочие подходы внедрения приватных LLM в РФ

Как именно построить решение поверх текущей инфраструктуры?

Гибридные решения: локальная модель и приватный RAG

Один из самых практичных подходов:

• данные и индексы находятся в контуре компании
• используется компактная модель, например, 7B–13B
• поверх неё разворачивается RAG-контур с:
  • индексами по ключевым документам
  • фильтрацией по правам доступа
  • регулярным обновлением

Такой вариант даёт контролируемую стоимость и хорошее качество исполнения по внутренним задачам.

Маленькие, но узкоспециализированные модели

Вместо одной универсальной модели компании всё чаще строят набор специализированных агентов и сценариев:

• ассистент для сотрудников
• помощник по подготовке типовых документов и отчётов
• агент для разбора инцидентов и логов
• помощник для маркетинга и продаж

Каждый сценарий опирается на свои датасеты и свою логику проверки и эскалации (правил по передаче задачи человеку). Это упрощает контроль качества, стоимости и рисков для ИБ.

Внутренняя LLM-платформа

Следующий уровень зрелости — единая платформа, которая:

• управляет деплоем разных моделей и их версиями
• обеспечивает мониторинг качества, задержек и нагрузки
• ведёт логи запросов и ответов с учётом требований безопасности
• предоставляет общие интерфейсы интеграции с:
  • BI и отчётностью
  • CRM и сервис-десками
  • порталами знаний и внутренними сайтами

Такой подход позволяет превратить разрозненные пилоты в устойчивый сервис, который развивается и поддерживается по понятным правилам.

Где приватные LLM уже выигрывают глобальные модели

Приватные решения особенно сильны в нескольких направлениях.

Безопасность и прозрачность
Понятная архитектура, контроль доступа, аудит запросов и действий агентов.

Точность по внутренним документам
Работа с актуальными версиями регламентов и инструкций, быстрое обновление знаний при изменении процессов.

Стабильность работы
Отсутствие зависимости от блокировок и ограничений внешних сервисов, предсказуемый SLA, возможность самостоятельно управлять приоритетами.

Кастомизация под процессы
Интеграция в реальные цепочки согласований и задач, учёт внутренних ролей и полномочий, работа не только с текстом, но и с действиями в системах.

Работа в закрытых сегментах
Использование ИИ там, где внешний доступ в принципе запрещён и требуется режимная инфраструктура.

Примеры:

• крупный банк снижает нагрузку на внутреннюю поддержку за счёт ассистента, который отвечает на вопросы по продуктам и процессам
• телеком-оператор ускоряет анализ инцидентов, используя RAG и LLM над логами и документацией
• промышленная компания автоматизирует подготовку технической документации и отчётов по отраслевым стандартам

Во всех случаях ценность выражается в экономии времени, снижении числа ошибок и уменьшении операционных рисков.

Чек-лист правильного приватного LLM-решения и критерии зрелости

Обязательные компоненты приватного решения

Зрелое приватное LLM-решение в крупной компании обычно включает:

Локальный inference (запуск и выполнение модели внутри периметра компании)
Работа в собственном ЦОД или изолированном облаке с понятной схемой резервирования и отказоустойчивости.

RAG-контур
Индексы по ключевым источникам знаний, механизм обновления и учёт прав доступа.

Токенизация и анонимизация
Сокрытие персональных данных и чувствительных полей, правила, какие типы данных запрещено передавать в модель.

Управление доступами
Ролевые модели (RBAC / ABAC) и интеграция с корпоративной системой идентификации.

Аудит и логирование
Логирование запросов и ответов с возможностью разборов инцидентов и выборок по пользователям и сценариям.

Оркестрация агентов и сценариев
Управление сложными цепочками действий и правила эскалации человеку, когда агент должен остановиться и передать задачу сотруднику.

Интеграции с ключевыми продуктами и процессами
Связка с CRM, сервис-деском, почтой и мессенджерами, порталами знаний и системами документооборота.

Обучение под доменные данные
Регулярное обновление знаний, оценка качества ответов и обратная связь от пользователей.

Готовность компании

Как понять, что организация готова к приватному LLM-проекту:

• есть сквозная аналитика и единый источник правды по данным
• ключевые бизнес-процессы описаны хотя бы на базовом уровне
• ИБ и СБ готовы обсуждать архитектуру
• есть команда или партнёр, способные поддерживать решение как сервис, а не только как пилот
• бизнес понимает, какие задачи будет решать ИИ, и как измерять эффект

Без этого приватное LLM-решение превращается в дорогой демонстрационный проект, который мало кто использует.

Заключение

Приватные LLM-решения не должны и не могут заменить глобальные модели по всем параметрам. Их задача в другом:

• дать компании управляемый способ использовать ИИ с контролем над данными
• встроиться в требования 152-ФЗ и внутренних регламентов
• работать с реальными процессами и знаниями конкретной организации

Для части компаний такие решения уже становятся элементом критической инфраструктуры на одном уровне с ERP, CRM и корпоративной сетью.

Для других пока достаточно аккуратного использования внешних сервисов, обезличивания данных и точечных пилотов. Приватный LLM-контур имеет смысл там, где:

• есть понятные бизнес-задачи
• накоплены данные и описаны процессы
• компания готова инвестировать в устойчивое решение, а не в разовый эксперимент
• цена ошибки с данными достаточно высока, чтобы строить собственный ИИ-периметр, а не полагаться на внешние сервисы