Российский рынок ML-автоматизации переходит от использования универсальных моделей-монолитов к ансамблям узкоспециализированных агентов. Бизнес отказывается от идеи единого «мозга» для всех задач в пользу связки моделей размером от 1B до 80B параметров, которые общаются через API и оркестрируются на уровне workflow.
Вопросы безопасности и соответствия 152-ФЗ ограничивают использование зарубежных облачных API для обработки персональных данных. С 1 июля 2025 года вступают в силу поправки, запрещающие первичный сбор данных россиян через зарубежные базы. Опытные интеграторы рекомендуют работать в российском контуре, используя локальные облака или собственное оборудование.
Развертывание крупных open-weight моделей, например Qwen3-235B, требует кластеров стоимостью свыше $200 тыс. При этом модели общего назначения часто не обеспечивают требуемую точность без дообучения. Исследования показывают, что для юридических задач или бухгалтерского учета необходимы специализированные компоненты, а не универсальные движки.
Современный подход предполагает разделение RAG и fine-tuning: первый отвечает за поиск фактов, второй — за стиль и структуру ответов. Для разных отделов, таких как юридический или HR, создаются отдельные микросервисы с собственными политиками доступа и наборами данных, что позволяет избежать утечек коммерческой информации и повысить качество работы.
