On-premise ИИ — это искусственный интеллект, развернутый на серверах самой компании или в ее собственной изолированной инфраструктуре, а не в публичном облаке. Такой подход позволяет хранить данные, модели и вычисления внутри корпоративного ИТ-периметра, самостоятельно контролировать доступ к ним, безопасно интегрировать ИИ-помощника в корпоративные процессы.
Что такое on-premise ИИ и чем он отличается от облачного
On-premise ИИ — это локальная модель, работающая внутри периметра компании. Ключевые отличия от облачного ИИ:
Локальный инференс. Модель обрабатывает запросы внутри сети компании.
Приватность данных. Нет передачи информации внешним сервисам.
Предсказуемая производительность. Ресурсы контролируются бизнесом, а не облачным провайдером.
Гибкость интеграций. Локальный И И можно встроить в существующие системы. Пмощник может не только обрабатывать данные, но и выполнять действия.
Изолированная среда. Полный контроль над безопасностью, обновлениями и доступами.
Контекст бизнеса. Локальный И И работает с внутренними документами и понимает контекст задач, что экономит ресурсы.
Доступ по ролям. ИИ-помощник обычного сотрудника имеет доступ к ограниченному набору документов, ассистент руководителя — ко всему массиву файлов компании.
Облачный ИИ удобен для быстрых экспериментов, но для корпоративных сценариев часто требуется локальная модель. Платформа iSpace дает бизнесу больший контроль над данными и процессом обработки запросов. Например, внутренний ИИ-помощник может работать с корпоративными документами, инструкциями, регламентами и другой информацией, не отправляя их в публичный облачный сервис.
При этом локальное развертывание требует больше ресурсов со стороны компании. Нужно самостоятельно обеспечить вычислительную мощность, безопасность, обновление программного обеспечения и эксплуатацию системы.
Таким образом, основное различие заключается не столько в возможностях самого ИИ, сколько в том, где находятся данные и вычислительная инфраструктура и кто ее контролирует.
Какие задачи бизнеса решает локальный ИИ-помощник
On-premise ИИ закрывает задачи, где критичны приватность, точность и контроль:
Обработка внутренних документов. Генерация отчетов, резюме, аналитики без передачи данных наружу.
Автоматизация процессов. ИИ-помощник может работать внутри BPM-системы, подсказывать шаги, анализировать заявки.
Поддержка сотрудников. Локальный ассистент отвечает на вопросы по внутренним регламентам, продуктам, базе знаний.
Интеллектуальный поиск. Быстрый поиск по корпоративным данным, включая закрытые хранилища.
Инициация действий в системах. Запуск процессов и выполнение нужных операций по запросу.
Для отраслей с повышенными требованиями к ИБ (финансы, промышленность, медицина, госсектор) локальный ИИ становится стандартом.
При этом локальный ИИ не обязательно должен быть универсальным «чат-ботом для всего». Как показывает практика iSpace часто эффективнее создать приватный ИИ под конкретный процесс: например, помощника для юристов, службы поддержки, отдела закупок или сотрудников производственного предприятия.
Из чего состоит инфраструктура для on-premise ИИ
Чтобы развернуть ИИ на своих серверах, компании необходим комплекс из нескольких компонентов.
1. Модели и инфраструктура управления
Первый элемент — собственно ИИ-модель. Компания выбирает подходящую внешнюю или локальную модель с учетом задач, требований к качеству ответов, объема данных и доступных вычислительных ресурсов. При использовании чувствительных корпоративных данных внешняя модель не подходит.
Для разных задач могут использоваться несколько моделей. Например, одна может применяться для генерации текста, другая — для классификации документов или работы с изображениями.
2. Вычислительная инфраструктура
Модель необходимо где-то запускать. Для этого используются серверы с подходящими процессорами, оперативной памятью и, в зависимости от модели и нагрузки, графическими ускорителями. Для определенных задач можно обойтись обычным ПК (CPU), для большой нагрузки уже предпочтительнее графические процессоры.
Именно CPU- и GPU-инфраструктура во многом определяет производительность системы: сколько запросов она сможет обрабатывать одновременно и с какой скоростью будет формироваться ответ. Эта архитектура позволяет запускать приватный ИИ-помощник без зависимости от внешних облаков.
3. Среда инференса
После загрузки модели необходим программный слой, который обеспечивает ее работу и обработку пользовательских запросов. Инференс на сервере компании означает, что вычисление ответа происходит внутри корпоративной инфраструктуры.
4. Источники корпоративных данных
Если ИИ должен отвечать не на общие вопросы, а использовать знания компании, его необходимо связать с корпоративными источниками данных: документами, базами знаний, справочниками, информационными системами. Архитектура iSpace позволяет сделать это легко и удобно.
Например, в зависимости от сценария может использоваться архитектура RAG, при которой система сначала находит релевантную информацию в корпоративных данных, а затем передает ее модели для формирования ответа. В iSpace также предусмотрена возможность подключения ИИ-агентов к MCP-серверам, чтобы они могли выполнять определенные действия, стали ИИ-исполнителями.
5. Система безопасности
Последний важный элемент — защита самого ИИ-контура. Необходимо определить, кто может обращаться к помощнику, какие данные доступны конкретному пользователю, где хранятся запросы и результаты и какие действия может выполнять ИИ.
Для чувствительной информации может использоваться изолированная среда, не имеющая прямого доступа к публичным ИИ-сервисам.
Обеспечению безопасности также служит настройка доступа к информации, благодаря чему при использовании ИИ сотрудник не получит информацию, которая для него не предназначена. Например, в iSpace права доступа регулируются по ролям и элементам и в зависимости от состояния элемента: если договор закрыт, то сумма договора никому не доступна для правок.
Этапы внедрения: от выбора модели до запуска в эксплуатацию
Проект по внедрению on-premise ИИ удобно разделить на пять основных этапов.
1. Определение задач и сценариев
Какие процессы должен закрывать ИИ-помощник: документы, поддержка сотрудников, поиск, автоматизация.
2. Выбор модели
Определение типа модели: LLM, мультимодальная, специализированная. Оценка требований к GPU, скорости инференса, качеству ответов.
3. Подготовка инфраструктуры
Развертывание серверов, настройка контейнеризации, создание изолированной среды, подключение хранилищ.
4. Интеграция с корпоративными системами
Подключение BPM-модуля, API-шлюзов, внутренних сервисов, настройка ролей и доступов. Особенно важен контроль прав доступа: ИИ должен получать только те данные, которые разрешено видеть конкретному пользователю.
5. Запуск и эксплуатация
Мониторинг нагрузки, обновления модели, контроль качества ответов, расширение сценариев.
Этот процесс позволяет вывести локального ИИ-помощника в продуктивную среду без риска для данных.
Важно учитывать, что внедрение не заканчивается в момент запуска. Модели, программные компоненты и корпоративные данные меняются, поэтому локальный ИИ требует регулярного мониторинга и обновления.
Кому подходит on-premise, а кому хватит облачного ИИ
On-premise подходит тем, кто:
работает с конфиденциальными данными,
обязан соблюдать отраслевую регуляторику,
хочет контролировать производительность и инфраструктуру,
строит долгосрочные цифровые продукты,
интегрирует ИИ глубоко в бизнес-процессы.
Облачный ИИ подходит тем, кто:
делает быстрые прототипы,
не работает с чувствительными данными,
не хочет разворачивать GPU-инфраструктуру,
использует ИИ точечно, а не системно.
Обычно компании начинают с облака, а затем переходят к on-premise, когда ИИ становится частью критичных процессов.
В некоторых случаях оптимальным становится и гибридный подход: некритичные сценарии работают через облачные сервисы, а работа с конфиденциальными данными остается внутри корпоративного контура.
Таким образом, вопрос не в том, какой вариант — облачный или on-premise — «лучше». Важно определить, какой уровень контроля над данными и инфраструктурой действительно нужен конкретному бизнесу.
Для компаний, которые хотят использовать ИИ непосредственно в корпоративных процессах, локальная модель может стать частью более широкой цифровой платформы. Например, ИИ можно интегрировать с системой управления бизнес-процессами, чтобы сотрудник не переключался между отдельным чат-ботом и рабочим приложением.
Такой подход позволяет объединить приватный ИИ, корпоративные данные и автоматизацию процессов в едином контуре. В частности, ИИ-функции можно использовать совместно с BPM-модулем iSpace, связывая интеллектуальные инструменты с реальными бизнес-процессами компании.