# Локальный корпоративный AI в России: право, безопасность, рынок и отраслевые сценарии

Исследовательский срез — 9 сентября 2026 года. Документ предназначен для владельца продукта, интегратора, ИБ, ИТ и функциональных заказчиков. Это не юридическое заключение и не гарантия соответствия: применимость требований зависит от ролей сторон, данных, отрасли, модели угроз, договоров и фактической эксплуатации.

## Резюме для принятия решения

1. **Факт.** On-prem уменьшает поверхность передачи данных третьим лицам, но сам по себе не обеспечивает соблюдение 152-ФЗ. Оператору всё равно нужны законное основание и конкретные цели обработки, минимизация, локализация при сборе, уведомления Роскомнадзора, документы и ответственные, модель угроз, надлежащие меры защиты, процедуры прав субъектов, удаления и реагирования на инциденты.[^1][^2]
2. **Факт.** На дату среза 152-ФЗ действует в редакции от 26.07.2026. Закон № 265-ФЗ изменил статью 12 о государствах, обеспечивающих адекватную защиту при трансграничной передаче. Это не отменило предварительное уведомление Роскомнадзора о намерении осуществлять такую передачу и возможность её ограничения.[^1][^3]
3. **Факт.** Для обычной негосударственной ИСПДн базовый технический контур образуют постановление Правительства № 1119 и приказ ФСТЭК № 21; при применении СКЗИ — приказ ФСБ № 378. Для ГИС в 2026 году применим новый приказ ФСТЭК № 117 от 11.04.2025, а для значимых объектов КИИ — 187-ФЗ и приказ ФСТЭК № 239.[^4][^5][^6][^7][^8]
4. **Рекомендация.** Продукт следует продавать не как «коробку для 152-ФЗ», а как управляемый private-AI контур: обследование данных и ролей, архитектура, ввод в эксплуатацию, обучение, SLA, доказательства контроля и периодический пересмотр.
5. **Рекомендация.** Начинать с облачного Proof of Value только на обезличенных, синтетических или разрешённых данных; затем переносить доказавшие эффект сценарии в Local Mini/Office или Local GPU/Pro. Облачный PoV и локальный прод — разные режимы риска и договорной ответственности.
6. **Рекомендация.** Первые сценарии — поиск с цитатами, черновики, сравнение документов, протоколы и закупочная аналитика. Подпись отчётности, юридические заключения, инженерные расчёты и решения о людях остаются за квалифицированным специалистом.

## Как читать оценки

- **Факт** — утверждение из источника или непосредственно наблюдаемое свойство предложения.
- **Расчётное допущение** — ориентир для пилота, а не обещание. Его нужно заменить замером на данных заказчика.
- **Рекомендация** — проектное решение по результатам анализа; оно не является обязательным требованием закона, если прямо не указано обратное.
- Публичная цена означает только опубликованный тариф на дату доступа. Она не включает интеграцию, оборудование, сеть, хранение, резервирование, эксплуатацию, НДС там, где источник указывает иначе, и валютно-санкционный риск.

## 1. Регуляторная карта Российской Федерации

### 1.1. Основные режимы

| Режим и редакция на 09.09.2026 | Когда срабатывает | Практическое значение для private AI | Что on-prem не решает |
|---|---|---|---|
| 152-ФЗ «О персональных данных», ред. 26.07.2026 | В промптах, документах, RAG, журналах, обратной связи или интеграциях есть сведения о прямо или косвенно определяемом лице | Определить оператора/обработчика, цели и основания; состав ПДн и субъектов; сроки; поручение обработки; уведомления; права субъектов; безопасность; уничтожение; оценить автоматизированные решения | Не создаёт правового основания, не минимизирует данные, не оформляет уведомление и поручение, не исполняет запросы субъекта, не делает меры достаточными автоматически[^1] |
| Локализация ПДн, ч. 5 ст. 18 152-ФЗ; усиление № 23-ФЗ от 28.02.2025 | Сбор ПДн граждан РФ, в том числе через сайт/форму/бота | Запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение и извлечение при сборе должны выполняться с использованием баз в РФ, кроме законных исключений | Сервер «в офисе» не доказывает, что телеметрия, резервные копии, API, CDN, тикеты и обновления не выводят данные за рубеж[^2] |
| Трансграничная передача, ст. 12 152-ФЗ, ред. № 265-ФЗ от 26.07.2026 | Доступ/передача иностранному получателю или инфраструктуре за пределами РФ | До начала — отдельная оценка и уведомление Роскомнадзора; зафиксировать страны, получателей, цели, категории данных и меры; учитывать возможный запрет/ограничение | Российская первичная база не легализует последующую передачу в зарубежный API[^3] |
| ПП РФ № 1119 + приказ ФСТЭК № 21, ред. приказа № 21 от 14.05.2020 | Негосударственная ИСПДн | Определить актуальные угрозы и уровень защищённости; выбрать и реализовать адаптированный набор мер; провести оценку эффективности до ввода и периодически | Название продукта и наличие firewall не заменяют модель угроз, проект, эксплуатационные регламенты и оценку эффективности[^4][^5] |
| Приказ ФСБ № 378 от 10.07.2014 | Для защиты ПДн применяются СКЗИ | Требования к организационным и техническим мерам с криптосредствами; классы/условия применения определяются после моделирования угроз | Любое шифрование не равно корректному применению сертифицированного СКЗИ; требования зависят от случая[^6] |
| 149-ФЗ «Об информации…», ред. 26.06.2026 | Любая корпоративная информация, ИС и ограниченный доступ | Владелец информации устанавливает доступ; обладатель/оператор ИС должен предотвращать неправомерный доступ, выявлять его, восстанавливать данные и постоянно контролировать защищённость | Локальность модели не предотвращает злоупотребление правами, утечки через инструменты и небезопасный вывод[^9] |
| 98-ФЗ «О коммерческой тайне», ред. 08.08.2024 | Компания хочет защищать сведения как коммерческую тайну | Режим возникает через перечень сведений, ограничение и учёт доступа, договорные обязанности работников/контрагентов и маркировку носителей | Секретность не возникает от фразы «внутренний AI»; загрузка без разграничения и учёта может подорвать режим[^10] |
| 402-ФЗ «О бухгалтерском учёте», ред. 15.12.2025; ФСБУ 27/2021 | AI читает/готовит первичку, регистры или отчётность | Каждый факт хозяйственной жизни оформляется первичным документом; электронная первичка подписывается ЭП; отчётность считается составленной после подписи руководителем; нужен внутренний контроль; хранение не менее 5 лет и защита от изменений. П. 25 ФСБУ 27/2021 требует хранить бухгалтерские документы/данные и размещать соответствующие базы в РФ | Ответ модели не первичный документ и не подпись; RAG-копия не должна становиться неуправляемым «вторым учётом»[^11][^12] |
| 187-ФЗ о КИИ, ред. 07.04.2025; № 58-ФЗ | Российское юрлицо работает в перечисленной законом сфере и владеет/эксплуатирует ИС, АСУ или сеть связи, включённую в отраслевой контур объектов КИИ | Провести формальную проверку субъектности и объектов, категорирование по действующим отраслевым перечням/критериям, выполнять обязанности по ГосСОПКА и защите значимых объектов; для значимых объектов — приказ № 239 | Даже вспомогательный AI может стать каналом воздействия на технологический/логистический контур; «не управляет напрямую» не отменяет анализ связей[^7][^8] |
| Приказ ФСТЭК № 117 от 11.04.2025 | AI входит в государственную ИС или ИС госоргана/госучреждения/ГУП в сфере приказа | Применять актуальные требования к защите, включая жизненный цикл, мониторинг и восстановление; не ссылаться как на единственную базу на утративший актуальность для новых работ приказ № 17 | Обычная корпоративная конфигурация не является автоматически допустимой для ГИС[^13] |

### 1.2. Обязательные действия до промышленного запуска

**Факты и правовые задачи:**

1. Провести инвентаризацию потоков: промпт, вложение, результат, feedback, embeddings, векторный индекс, кэш, трассировка, резервная копия и тикет поддержки — самостоятельные места обработки.
2. Для каждой цели определить категории субъектов/данных, основание, срок и операции. Согласие — не универсальное основание; с 01.09.2025 оно должно оформляться отдельно от иных документов и информации, которые подтверждает/подписывает субъект.[^14]
3. Проверить уведомление об обработке ПДн в реестре Роскомнадзора и актуализировать сведения. Исключения из уведомления узкие; корпоративный AI нельзя по умолчанию считать исключённым. Официальные электронные формы и реестр доступны на портале ПДн Роскомнадзора.[^15]
4. Если интегратор/вендор обрабатывает ПДн по поручению, договор должен определять перечень ПДн, операции, цели, конфиденциальность, требования ст. 18.1 и 19, обязанность подтверждать меры, обеспечивать безопасность и уведомлять об инцидентах. Ответственность перед субъектом остаётся распределённой законом, а не маркетинговым SLA.
5. Назначить ответственного за организацию обработки ПДн, утвердить политику, локальные акты, порядок доступа, запросов субъектов, прекращения обработки и уничтожения. Приказ Роскомнадзора № 179 задаёт требования к подтверждению уничтожения; удаление только исходного файла при сохранении chunks/embeddings/backup недостаточно.[^16]
6. Подготовить уведомление об инцидентах: первичное сообщение Роскомнадзору в течение 24 часов и результаты внутреннего расследования — в течение 72 часов в предусмотренных законом случаях; использовать официальный портал инцидентов.[^1][^17]
7. Определить угрозы и уровень защищённости ИСПДн, реализовать меры, оценить их эффективность до ввода и далее регулярно; задокументировать границы AI-системы и все внешние сервисы.
8. Для решений, порождающих юридические последствия или иным образом затрагивающих права и законные интересы субъекта на основании исключительно автоматизированной обработки, применить ограничения ст. 16 152-ФЗ: законное основание/письменное согласие, объяснение порядка решения, возможность возражения и его рассмотрение.[^18]

**Рекомендация — доказательный пакет поставки:** карта данных, реестр целей/оснований, схема размещения, перечень субобработчиков, модель угроз, матрица мер ФСТЭК, протокол испытаний, RBAC-матрица, политика логирования, план удаления, backup/DR, incident runbook, SBOM и журнал версий. Он снижает неопределённость, но не является «сертификатом соответствия».

### 1.3. Смежные отраслевые риски

| Контекст | Риск | Безопасная граница продукта |
|---|---|---|
| Строительство, проектирование, ППР | Ошибка AI может попасть в решение, влияющее на безопасность объекта; применимы ГрК РФ, 384-ФЗ, обязательные требования и договорная ответственность | AI ищет нормы, извлекает требования, проверяет комплектность и готовит черновик; расчёт, выбор решения, нормоконтроль и подпись — аттестованный/уполномоченный инженер |
| Логистика, спецтехника, промышленность | Связь с транспортом, ТЭК, горной/металлургической/химической отраслью или АСУ ТП может привести к КИИ; телематика содержит маршруты, водителей и режимы работы | Отделить advisory-контур от команд управления; запретить прямой tool-call в АСУ/технику; проверить субъектность КИИ до интеграции |
| Управляющие организации | ПДн жильцов, платёжные сведения, обращения, видеозаписи; обязанности по ГИС ЖКХ и раскрытию информации | Раздельные tenant/house индексы; ответы по начислениям только из проверенных систем; изменение лицевого счёта и публикация — через сотрудника |
| Юристы/адвокаты | Коммерческая тайна, процессуальная стратегия, адвокатская тайна для адвокатских образований | Matter-level isolation, запрет общего обучения на делах, списки допуска; вывод — только черновик с цитатами и датой права |
| Бухгалтерия/налоги | Первичка, налоговая тайна, сроки хранения, ЭП, достоверность отчётности | AI не проводит необратимые записи и не подписывает/отправляет отчётность; двухконтрольная сверка с 1С/ERP и правилами периода |
| Кадры и медицина труда | ПДн работников, специальные категории, высокий риск дискриминации и автоматизированных решений | Не ранжировать людей для найма/увольнения/дисциплины и не выдавать медицинские заключения без квалифицированного специалиста и утверждённой процедуры |
| Закупки и тендеры | 44-ФЗ/223-ФЗ, коммерческая тайна, антиконкурентные практики, ЭП и сроки | AI мониторит, извлекает требования и готовит черновик; решение об участии, цена, декларации, подписание и подача — уполномоченные лица |

### 1.4. Почему on-prem не равен соответствию 152-ФЗ

Наличие сервера на площадке отвечает только на часть вопроса «где выполняются отдельные операции». Оно не отвечает на вопросы «зачем», «на каком основании», «какие именно данные», «кто имеет доступ», «куда уходят логи», «как исправить/удалить», «как обнаружить утечку» и «кто отвечает». Типовые скрытые выходы из периметра: crash telemetry, license check, удалённая поддержка, web-search API, внешний OCR/embedding/reranker, обновление контейнеров, DNS/NTP, корпоративная почта, резервная копия и prompt tracing.

**Красные флаги продаж:** «100% соответствует 152-ФЗ», «данные никогда не покидают контур» без схемы и испытаний, «сертифицированный AI» без указания объекта/сертификата/области действия, «можно загрузить любые документы», «модель не запоминает данные» без описания логов, fine-tuning и retention.

## 2. Референс-архитектура private AI

```text
Пользователи/VDI
      │ mTLS/TLS, SSO, MFA
      ▼
[Access zone: reverse proxy/WAF/rate limit]
      │ user + tenant + purpose context
      ▼
[AI application/orchestrator] ───────► [Policy & approval service]
      │          │                               │
      │          ├── read only ─► [RAG/data zone: DMS/ERP replicas,
      │          │                object store, vector DB, metadata ACL]
      │          │
      │          ├── inference ─► [Model zone: no direct Internet egress]
      │          │
      │          └── typed call ─► [Tool gateway: allowlist, scoped creds,
      │                           schema validation, sandbox, HITL]
      │                                          │
      │                                  [Business systems]
      │
      ├── sanctioned web task ─► [Web-search DMZ: query minimization,
      │                          fetch sandbox, AV/CDR, untrusted-content
      │                          labeling, citations, cache/retention]
      │
      └── events/metrics ──────► [Audit/SIEM zone: append-only/WORM,
                                 payload vault separated from metadata]

[Management/update zone] -- signed offline promotion --> all zones
[Backup zone] <----------- separate identity/network -------- data/config/logs
                                └── offline/immutable copy
```

### 2.1. Минимальный набор контролей

| Область | Рекомендация | Проверка при приёмке |
|---|---|---|
| Сегментация | Отдельные VLAN/VRF или эквивалент для access, app, model, data, tools, management, audit и backup; deny-by-default east-west; админский доступ только через bastion/PAM | Матрица потоков + firewall export; сканирование показывает отсутствие незаявленных путей |
| SSO/MFA | Интеграция с корпоративным IdP по OIDC/SAML; MFA для привилегированных ролей; сервисные учётные записи без интерактивного входа | Отключение работника в IdP прекращает доступ; break-glass учётка тестируется и логируется |
| RBAC/ABAC | Роли: пользователь, владелец базы знаний, approver, интегратор, оператор платформы, ИБ-аудитор, backup-оператор; атрибуты tenant/project/classification/purpose | Запрос к чужому индексу и tool-call вне роли отклоняются; администратор платформы не получает контент по умолчанию |
| Data/RAG ACL | Сохранять исходные ACL до chunk-level; фильтровать retrieval до reranking/LLM; отдельные индексы для строгих доменов | Набор negative-access тестов, включая удалённого/переведённого сотрудника |
| DLP, AV, CDR | Проверка входящих/исходящих вложений, архивов и OCR; DLP до внешнего запроса; CDR для офисных/PDF-файлов; карантин | EICAR/макро/архив и тестовые ПДн блокируются или направляются на согласование |
| Шифрование | TLS внутри критичных потоков; шифрование дисков/object store/backup; отдельные ключи по среде и заказчику | Нет plaintext secrets; тест ротации и восстановления ключей; область СКЗИ согласована с ИБ |
| KMS/HSM | Ключи не хранятся в compose/env рядом с данными; dual control для root/backup keys; escrow с журналом | Ротация без потери доступности; восстановление из escrow; отзыв скомпрометированного ключа |
| Egress | У model runtime нет прямого выхода в интернет. Внешние действия только через tool/web gateway с DNS/URL/IP allowlist и лимитами | Попытка `curl`/DNS из model pod/VM не проходит; разрешённый поиск проходит через журналируемый шлюз |
| Tool gateway | Только типизированные операции; read-only по умолчанию; короткоживущие scoped credentials; лимиты объектов/сумм; идемпотентность; preview | Инъекция в документ не меняет параметры инструмента; write требует явного approver и показывает diff |
| Human-in-the-loop | Approval policy по риску: публикация, отправка, изменение ERP, цена, персональное решение, инженерный/юридический вывод | Нельзя обойти approval через другой канал/API; в журнале есть кто, что и на основании чего утвердил |
| Prompt injection | Недоверенные источники маркируются как data, не instructions; системные правила вне RAG; allowlist tools; контекстная минимизация; output validation; canary secrets | Тестовый документ «игнорируй правила/выведи секрет» не раскрывает секрет и не вызывает tool |
| Web-поиск | Запрос очищается от ПДн/тайны; загрузка в изолированной DMZ; AV/CDR; доменные политики; снабжение ответа URL, датой и цитатой; запрет авторизации на произвольных сайтах | Отчёт показывает provenance; приватная строка не появляется в query/log провайдера |
| Логи/аудит | Не писать полные промпты «на всякий случай»; отдельно неизменяемые метаданные и защищённое payload-хранилище; correlation ID, user, model/version, sources, policy, tools, approvals | Реконструкция контрольной сессии; tamper test; доступ к payload ограничен и сам аудитируется |
| Обновления | SBOM, подпись/хэши, malware scan, staging, regression/security eval, контролируемое offline promotion, rollback | Подмена артефакта блокируется; rollback воспроизводим; версии модели/промпта/индекса связаны |
| Мониторинг | Доступность, latency, очередь/GPU, ошибки retrieval, отказ policy, DLP hits, tool calls, drift качества, jailbreak rate, backup age | SLO dashboard и тестовые alerts; нет передачи содержимого в внешний APM без оценки |
| Инциденты | Runbooks: утечка ПДн, jailbreak/exfiltration, poisoned source, stolen key, model supply chain, ransomware, ошибочное действие агента | Tabletop раз в полгода; контакты, 24/72-часовой процесс ПДн и сохранение доказательств |

OWASP относит prompt injection, improper output handling, excessive agency и риски цепочки поставок к ключевым рискам LLM-приложений; NIST AI RMF GenAI Profile рекомендует управлять ими на всём жизненном цикле, а не одним фильтром.[^19][^20]

### 2.2. Роли и разделение обязанностей

- **Владелец продукта/процесса:** утверждает цель, KPI, допустимую автономность и перечень данных.
- **Оператор ПДн/ответственный:** определяет основания, уведомления, сроки и права субъектов.
- **ИБ:** модель угроз, меры, исключения, мониторинг и incident command.
- **Владелец данных/базы знаний:** источник, качество, ACL, срок, удаление и authoritative status.
- **ML/платформенный оператор:** модели, serving, evals и capacity; без произвольного доступа к бизнес-контенту.
- **Tool owner:** контракт инструмента, минимальные права, лимиты и rollback.
- **Approver:** квалифицированный специалист, не совпадающий с инициатором для high-impact операций.
- **Аудитор:** read-only доступ к доказательствам, без права менять политику/логи.

## 3. Backup, retention и disaster recovery

### 3.1. Целевая схема 3-2-1-1-0

**Рекомендация.** Держать не менее трёх экземпляров данных, на двух типах носителей, один вне основной площадки, один offline или immutable, с нулём непроверенных ошибок восстановления. Для базовой поставки: production storage → отдельный NAS/backup repository с отдельной учётной записью → шифрованная immutable object copy или ротационный офлайн-носитель в другом пожарном отсеке/площадке. Backup-система не должна доверять тому же IdP/root-секрету, что production.[^21][^22]

Не резервировать всё одинаково. Модельные веса и контейнеры обычно восстанавливаются из подписанного artifact repository; векторный индекс пересобирается из канонических документов; уникальные ACL/metadata, конфигурация, журнал approvals и ключи требуют отдельного плана.

### 3.2. Классы данных и целевые показатели

Все числа ниже — **расчётные допущения для коммерческого шаблона**, а не норматив и не SLA до обследования.

| Класс | Примеры | RPO | RTO | Retention/копии |
|---|---|---:|---:|---|
| A — управление и идентичность | конфигурация, RBAC, policy, prompts, registry моделей, KMS metadata | 4 ч | 4 ч | daily 35 дней; monthly 12 месяцев; encrypted escrow ключей по dual control |
| B — канонические бизнес-данные | документы DMS, выгрузки ERP, справочники, ACL | определяется исходной системой; для AI-копии 24 ч | 24 ч | источник authoritative; AI-копия не продлевает срок исходника |
| C — уникальные AI-данные | feedback, утверждённые шаблоны, curated datasets, annotations | 4–24 ч | 8–24 ч | по цели; обычно 90–365 дней, затем review/delete |
| D — производные данные | chunks, embeddings, caches, индексы | допустима потеря после последней сборки | 24–48 ч | пересоздание из B; не хранить дольше источника |
| E — аудит безопасности | sign-in, admin, policy/tool/approval events, integrity evidence | 15 мин | 8 ч для расследования | baseline 12 месяцев online + 12 месяцев archive; заменить отраслевым/локальным сроком |
| F — payload диалогов | полный prompt/response/attachment | 24 ч либо без backup | 48 ч | baseline 30–90 дней; больше — только с целью и основанием; отделить от audit metadata |
| G — модель/ПО | веса, образы, SBOM, лицензии, eval baseline | на релиз | 24 ч | current + 2 approved rollback releases; immutable hashes/signatures |
| H — бухгалтерские документы | первичка, регистры, отчётность, средства проверки ЭП | по учётной системе, обычно ≤4 ч | 4–24 ч | не менее 5 лет после отчётного года и больше, если архивные/налоговые правила требуют; защита от изменений[^11][^12] |

### 3.3. Восстановление и удаление

1. **Ежедневно:** автоматическая проверка завершения, объёма, возраста, шифрования и immutability; alarm при пропуске.
2. **Ежемесячно:** выборочное восстановление конфигурации, документа, ACL и audit-события в изолированную среду; сверка hash/record count.
3. **Ежеквартально:** восстановление полного сервиса из backup без production credentials; измерить фактические RPO/RTO и зафиксировать gaps.
4. **Ежегодно:** сценарий потери площадки и владельца ключевой роли; проверка контактов, лицензий, DNS/сертификатов и запасов носителей.
5. **После изменения:** отдельный restore test после смены KMS, формата индекса, backup engine или major release.
6. **Удаление:** единый deletion/tombstone event удаляет исходную AI-копию, chunks, embeddings, caches, history и search index. Immutable backup не переписывается; истёкшие копии выводятся по графику, а при restore до подключения пользователей повторно применяются все tombstones.
7. **Legal hold:** при расследовании/споре заморозка оформляется владельцем полномочия; она не должна неявно превращаться в бессрочное хранение всех диалогов.

## 4. Рынок private AI и on-prem AI

### 4.1. Правила сравнения

«On-prem» в таблицах означает, что поставщик прямо заявляет развёртывание программного решения или комплекса в контуре заказчика. «Private cloud» не всегда означает площадку заказчика, а self-hosted open-weight model не является готовым enterprise-продуктом. Если публичной цены нет, указано «по запросу»; это наблюдаемый факт, а не оценка дороговизны.

### 4.2. Российские предложения и интеграторы

| Предложение | Подтверждённое позиционирование/состав | Цена на 09.09.2026 | Сильные стороны | Ограничения и отличие предлагаемого пакета |
|---|---|---|---|---|
| **MWS AI Cotype** | Корпоративное решение генеративного AI; официальный сайт прямо заявляет on-premise, работу и поддержку в контуре, коробочный старт; модули и формат поставки выбираются | Индивидуально: лицензия и поддержка зависят от модулей и формата[^23] | Российский вендор, собственная продуктовая линейка, enterprise-поддержка | Вендорская платформа; публичного полного TCO нет. Наше отличие — независимый подбор модели/железа, отраслевые процессы, legal/ИБ-пакет и эксплуатация |
| **Just AI Agent Platform Enterprise** | Платформа AI-агентов on-prem/cloud: визуальная сборка, интеграции, корпоративный RBAC; сайт также предлагает бесплатный открытый дистрибутив для самостоятельной оценки, ограниченный месяцем или 100 тыс. запусков | Открытая оценка — бесплатно в заявленных пределах; production Enterprise — по запросу[^24] | Зрелая agent-платформа, RAG, каталог моделей, Jay Guard для маскирования, поддержка команды | Платформенная лицензия и интеграция отдельно; «guard» не заменяет DLP/модель угроз. Наш пакет связывает use case, данные, appliance и приёмочные тесты |
| **Napoleon IT OnPremAI** | Платформа развёртывания/управления LLM и мультимодальными базами знаний на серверах клиента, с корпоративными интеграциями | По запросу[^25] | Ясное on-prem позиционирование, опыт кастомной AI-разработки | Не является универсальным ПАК с публичной спецификацией/ценой. Наше отличие — стандартизированные Mini/Office/Pro, прозрачные safety gates и SLA |
| **LLMBox** | Конструктор агентов: RAG, MCP, workflows, внешние и self-hosted LLM, audit log; заявлены on-prem, private cloud и облако | Публичная production-цена на исследованной странице не обнаружена[^26] | Быстрый low-code запуск, модельная переносимость, tool/MCP фокус | Более молодой/менее доказанный enterprise footprint; утверждение «данные в периметре» требует испытаний. Наш пакет включает обследование, сегментацию и DR |
| **Naumen KnowledgeCat / Naumen KMS** | Управление знаниями, интеллектуальный поиск, база знаний и компетенции | По запросу[^27] | Сильная предметная специализация knowledge management, российская поддержка | Официальная исследованная карточка не подтверждает универсальный on-prem LLM-appliance; считать конкурентом по поиску/знаниям, не по всей платформе |
| **Российские GPU-серверы и поставщики: YADRO, Aquarius, ICL, Kraftway, Fplus и др.** | Серверная инфраструктура с GPU-конфигурациями; состав зависит от линейки и доступности ускорителей | Как правило, по конфигурации/КП | Локальная поставка, сервис и возможные реестровые/закупочные преимущества | Железо без RAG, RBAC, policy, eval, backup и внедрения — не private-AI продукт. Наше предложение превращает инфраструктуру в управляемый сервис |
| **Интеграторы: КРОК, ЛАНИТ, Т1, Инфосистемы Джет, Softline, К2Тех и профильные AI-команды** | Проектирование инфраструктуры, ИБ, данные, ML и интеграция; конкретный стек определяется проектом | По запросу | Масштаб, отраслевой опыт, широкий портфель | Часто проектная, а не пакетная продажа; наш фокус — SMB/mid-market, измеримый PoV и ограниченные типовые tiers |

**Не приписывать on-prem без доказательства:**

- **GigaChat API** — подтверждённый облачный API. Исследованный официальный материал не подтверждает общедоступную on-prem поставку GigaChat-модели; поэтому в пакете он относится к облачному PoV, пока договор/спецификация поставщика не докажут иное.[^28]
- **Yandex AI Studio** — облачная AI-платформа с моделями, агентами, AI Search и выделенными инстансами внутри сервиса. Это не то же самое, что установка YandexGPT в серверной заказчика. Отдельный SpeechKit Hybrid нельзя переносить на весь AI Studio.[^29]
- **VK Cloud ML Platform** и **Cloud.ru Evolution Foundation Models** — облачные ML/LLM-сервисы; private-cloud инфраструктура или GPU не доказывает наличие готовой air-gapped LLM-поставки.[^30][^31]

### 4.3. Международные private-AI предложения

| Предложение | Состав/позиционирование | Публичная цена | Сильные стороны | Слабые стороны для рынка РФ / отличие |
|---|---|---|---|---|
| **NVIDIA DGX systems + NVIDIA AI Enterprise** | Интегрированные GPU-системы, сеть/ПО/поддержка для AI factory; от персонального DGX Spark до дата-центровых DGX | DGX Spark Founders Edition — $4,699 на US Marketplace на дату проверки; enterprise DGX — quote[^32] | Эталонный ускоренный стек, оптимизация моделей и serving | Поставка/поддержка/экспортный контроль и цена; DGX Spark не HA appliance. Наш пакет допускает доступное/российское железо и локальную эксплуатацию |
| **HPE Private Cloud AI with NVIDIA** | Совместно разработанный production-ready стек: compute, networking, storage, software, unified workbench/data layer | По запросу[^33] | Turnkey и единая консоль, enterprise support | Высокий порог и зависимость от глобальной цепочки поставки; наш фокус компактнее и отраслевее |
| **Dell AI Factory with NVIDIA** | Модульная full-stack архитектура: PowerEdge/GPU, сеть, storage, NVIDIA software и services | По запросу[^34] | Масштабируемость и широкий инфраструктурный портфель | Сложность/TCO, доступность в РФ; у нас — фиксированные границы PoV→Mini/Pro и локальные контроли |
| **Lenovo Hybrid AI Advantage with NVIDIA** | Validated design, Lenovo AI Library, инфраструктура и services для гибридного AI | По запросу[^35] | Reference designs и глобальный сервис | Не готовый отраслевой ассистент; требуется интеграция, правовая локализация и контент |
| **Nutanix Enterprise AI / GPT-in-a-Box** | Платформа развёртывания, эксплуатации и мониторинга GenAI-моделей на Nutanix/Kubernetes | По запросу[^36] | Удобно существующим Nutanix-клиентам, lifecycle/operations | Платформенная привязка и инфраструктурная сложность; наш пакет может работать без Nutanix |
| **IBM watsonx / Software Hub on Red Hat OpenShift** | On-prem software deployment для watsonx.ai/data/Orchestrate на OpenShift | По запросу[^37] | Governance/data/enterprise integration | Тяжёлый стек, лицензирование и доступность; у нас проще baseline и российские модели/интеграции |
| **Red Hat OpenShift AI Self-Managed** | Self-managed hybrid AI/ML platform; доступна установка on-prem и disconnected deployment | По запросу; 60-дневный trial заявлен официально[^38] | Open platform, Kubernetes ecosystem, MLOps | Это platform engineering, а не готовые процессы; наш продукт добавляет приложения, RAG, policies, DR и сопровождение |
| **VMware Private AI Foundation with NVIDIA** | VCF Private AI Services, secure model delivery, NVIDIA-optimized stack | По запросу[^39] | Логичный путь для установленной VCF-базы | Лицензионная/аппаратная привязка; не решает российскую правовую и отраслевую адаптацию |
| **Google Distributed Cloud air-gapped + Vertex AI APIs** | Управляемая hardware/software платформа с физической изоляцией и выбранными Vertex AI API | По запросу[^40] | Настоящий air-gapped offering и sovereign-cloud функции | Ограниченный набор API, масштаб/стоимость и практическая доступность в РФ; не вариант по умолчанию |

Open-weight модели (Qwen, Llama, Mistral, gpt-oss и др.) — компоненты, а не конкуренты-интеграторы. Их лицензия, допустимое использование, качество русского языка, требования к VRAM, происхождение weights и обновления проверяются для каждой версии.

### 4.4. Облачные пилоты

| Сервис | Публичный факт и цена | Когда уместен | Ограничение |
|---|---|---|---|
| **GigaChat API** | Тариф обновлён 02.09.2026: pay-as-you-go минимум 600 ₽ в месяц при наличии использования; синхронно за 1 тыс. токенов Lite 0,065 ₽, Pro 0,5 ₽, Max 0,65 ₽; embeddings 0,014 ₽, с НДС. Для новых клиентов с 01.09.2026 оплата моделей перенаправлена на Cloud.ru[^28] | Быстрый русскоязычный PoV, чистые/разрешённые данные | Это облачная передача; договор, логи, локализация, трансграничность и субобработчики проверяются отдельно |
| **Yandex AI Studio** | На дату доступа: YandexGPT Pro 5.1 — 0,8 ₽ за 1 тыс. входящих и 0,8 ₽ исходящих токенов; Lite — 0,2/0,2 ₽, с НДС; тарифы различаются по режиму и модели[^29] | PoV RAG/agent/search с развитой облачной платформой | Выделенный инстанс в облаке не on-prem; egress и правила логирования требуют проверки |
| **MWS AI Cotype Cloud** | Облачный формат заявлен наряду с on-prem; цена зависит от модулей и рассчитывается индивидуально[^23] | Пилот с возможным переходом на вендорский on-prem | Проверить переносимость prompts/index/evals и условия миграции |
| **VK Cloud ML Platform** | ML lifecycle platform; официальный сайт заявляет до 12 000 ₽ на тест[^30] | Data/ML PoV и аренда GPU | Не считать кредит гарантированной стоимостью пилота и не считать облако локальным контуром |
| **Cloud.ru Evolution Foundation Models** | Доступ к каталогу 20+ моделей по API, включая российские и open-weight; цена зависит от актуального каталога[^31] | Сравнение моделей и unit economics, особенно с переходом GigaChat billing | Зафиксировать конкретную модель/регион/логирование; каталог меняется |
| **Международные API** | OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI и Anthropic предлагают облачные модели, но не общедоступную установку их закрытых frontier-моделей on-prem | Только отдельный эксперимент на синтетике после legal/procurement review | Доступность для российского юрлица, санкции, оплата, трансграничность, export controls и support — самостоятельные блокеры |

**Расчётный пример, не коммерческое обещание.** При 1 млн входящих + 0,5 млн исходящих токенов YandexGPT Pro 5.1 переменная модельная часть по указанному тарифу составит `1 000 × 0,8 + 500 × 0,8 = 1 200 ₽` с НДС. Это не включает embeddings, поиск, инструменты, хранение, сеть, оркестрацию и поддержку. Такой расчёт полезен для PoV, но не сравнивается напрямую с on-prem CAPEX без утилизации GPU, электроэнергии и эксплуатации.

### 4.5. Конкурентное отличие предлагаемого решения

**Позиционирование:** не «самая умная модель» и не «сервер с чатиком», а готовый к управляемой эксплуатации private-AI контур для российских компаний: сценарий → данные → безопасность → интеграция → обучение → измерение → SLA.

1. Модель и железо заменяемы; acceptance benchmark фиксирует качество, скорость и стоимость до выбора.
2. Изоляция до уровня источника и роли, а не один общий векторный индекс.
3. Tool gateway с preview/approval вместо прямых полномочий модели.
4. Доказательный legal/ИБ-пакет и процедура обновления, а не обещание «соответствует 152-ФЗ».
5. Типовые отраслевые сценарии с владельцем процесса и human sign-off.
6. Backup/DR и эксплуатация входят в продуктовую рамку, а не остаются задачей заказчика после демо.

## 5. Границы автономности

| Режим | Что делает AI | Допустимый результат | Примеры |
|---|---|---|---|
| **Assist** | Ищет, извлекает, суммирует, сравнивает, предлагает формулировку | Черновик/справка с источниками; человек полностью отвечает за применение | письмо, протокол, выжимка договора, поиск запчасти, draft ППР |
| **Automate** | Исполняет повторяемый формализованный workflow с проверяемыми правилами | Обратимое действие в заданных пределах; исключения и низкая уверенность передаются человеку | классификация входящих, заполнение карточки, сверка комплектности, создание draft-задачи |
| **Decision support** | Считает варианты, риски и объяснимую рекомендацию | Решение принимает и фиксирует уполномоченный специалист | выбор тендера, отклонение бюджета, риск договора, план ТО |
| **Запрещённая автономность** | Единолично формирует high-impact решение или необратимо действует | Не допускается без квалифицированного владельца, законного процесса и технического approval | юридическое заключение, подпись/отправка отчётности, инженерный расчёт/допуск, медицинское заключение, найм/увольнение, платёж, управление техникой |

**Нельзя делегировать модели без квалифицированного специалиста:** толкование права как окончательный совет; представительство и процессуальная позиция; подпись договоров/отчётности/тендерной заявки; выбор несущей схемы, промышленной безопасности, ППР и допусков; диагностика здоровья; кадровые санкции и оценка «надёжности» человека; решение о кредите/страховании; публикация персональных или коммерчески чувствительных сведений; изменение master-data/платёжных реквизитов; команды в АСУ ТП, транспорт или спецтехнику.

## 6. Приоритизированный каталог use cases

Приоритет: **P0** — безопасный быстрый старт; **P1** — после подключения источников и owner; **P2** — только после зрелого контроля/данных. Tier: **C** — Cloud PoV на очищенных данных; **M** — Local Mini; **O** — Local Office; **P** — Local GPU/Pro. Эффекты — **расчётные цели пилота**, не отраслевые факты и не гарантии: проверяются контрольной группой, одинаковым набором задач и учётом времени проверки человеком.

### 6.1. Cross-industry и управление

| Pri | Сценарий / боль | Входные данные | Модель / инструменты | Результат | Согласование | Риски | Целевой эффект | Сложн. / tier |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| P0 | **Личный помощник руководителя:** перегрузка входящими | письма, календарь, документы, задачи | LLM, search/RAG, calendar/mail read-only | бриф дня, draft ответов, follow-ups | руководитель отправляет/назначает | ПДн, скрытая пересылка, prompt injection в письме | −20–40% времени на обзор; ≥95% важных пунктов найдено | M / O |
| P0 | **Секретарь/протокол:** теряются решения | аудио, agenda, участники | ASR, diarization, LLM, task draft | протокол, решения, owners/deadlines | председатель утверждает | согласие на запись, ошибки speaker/date | draft ≤15 мин; ≥90% решений после review | L / O |
| P0 | **Корпоративный поиск:** долго искать актуальное | DMS/wiki/файлы + ACL | OCR, embeddings, hybrid RAG, reranker | ответ с цитатами и версиями | пользователь проверяет источник | ACL leakage, stale doc, poisoned file | −30–60% времени поиска; citation precision ≥90% | M / O/P |
| P0 | **Письма/служебные записки:** ручная редактура | шаблоны, факты, tone guide | LLM, templates | черновик без отправки | автор | hallucination, утечка адресатов | −30–50% времени подготовки | L / M/O |
| P0 | **Презентации и отчёты:** повторная сборка | проверенные цифры, шаблон, тексты | LLM, chart/template tools | storyboard, draft с source map | owner сверяет каждую цифру | fabricated metrics, disclosure | −25–45% цикла; 100% чисел traceable | M / O |
| P0 | **SMM-контент:** медленная адаптация каналов | brand guide, approved facts, asset library | LLM, image model, scheduler draft | варианты постов/визуалов | маркетолог + legal при claim | copyright, фактология, ПДн, репутация | 2× draft throughput при неизменном approval | M / O |
| P0 | **Сайт/лендинги:** зависимость от подрядчика | продуктовый контекст, дизайн-система, analytics | LLM/code assistant, sandbox, scanner | прототип/PR, тексты, schema draft | разработчик/владелец публикует | XSS, invented API, claims | −25–50% времени до тестируемого прототипа | M / O |
| P1 | **Management brief:** разрозненные KPI | ERP/CRM/BI snapshots, планы | SQL/read-only tools, RAG, LLM | объяснение отклонений со ссылкой | аналитик/финансовый owner | неверная агрегация, доступ между юрлицами | −20–40% времени еженедельного обзора | H / O/P |
| P1 | **Внутренний helpdesk:** повторные вопросы | база знаний, tickets, CMDB read-only | classifier, RAG, ticket draft | ответ или маршрутизация | L1; автответ только low-risk | disclosure, wrong remediation | deflection 20–40%; reopen rate не хуже baseline | M / O |
| P1 | **Обучение сотрудников:** знания не усваиваются | регламенты, курсы, роли | RAG, quiz generator | role-based tutor и тесты | владелец обучения | неверный ответ, профилирование | −25% времени наставника; pass-rate +10 п.п. | M / O |
| P2 | **Агент выполнения задач:** ручные переходы между ИС | формализованный BPMN, APIs | workflow engine, tool gateway, LLM | draft→approval→действие | approver на каждом high-risk шаге | excessive agency, credential abuse | −20–40% touch time без роста ошибок | H / P |

### 6.2. Закупки, тендеры и договоры

| Pri | Сценарий / боль | Входные данные | Модель / инструменты | Результат | Согласование | Риски | Целевой эффект | Сложн. / tier |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| P0 | **Поиск материалов/запчастей:** разные обозначения | каталоги, BOM, фото/шильдик, остатки | multimodal OCR, embeddings, catalog search | кандидаты с артикулами и evidence | инженер/кладовщик подтверждает совместимость | контрафакт, неверный аналог | −30–50% времени поиска; zero auto-order | M / O |
| P0 | **Сравнение КП:** несопоставимые форматы | PDF/XLS КП, ТЗ, условия | OCR/table extraction, rules, LLM | нормализованная таблица, gaps | закупщик проверяет строки | OCR/units/VAT/currency | −40–60% подготовки сравнения | M / O |
| P0 | **Тендерный мониторинг:** шум и пропуски | ЕИС/площадки, профиль компании | search, classifier, dedupe | shortlist + причины + deadlines | тендерный специалист | неполнота источника, сроки | recall ≥95% на ретротесте; −50% review | M / O |
| P1 | **Комплектность заявки:** ручной чек-лист | извещение, ТЗ, шаблоны, документы участника | RAG, rules, document diff | checklist и draft пакета | уполномоченный подписывает/подаёт | устаревшее требование, ЭП, срок | zero missed mandatory items on test set | H / O |
| P1 | **Договорный review:** долгий поиск отклонений | договор, playbook, шаблон, право | clause extraction, RAG, redline | risk list, redline draft, citations | юрист формирует позицию | stale law, privilege, hallucination | −30–50% first-pass time; recall ≥90% clauses | H / O/P |
| P1 | **Обязательства и сроки:** теряются commitments | подписанные договоры, допсоглашения | extraction, calendar/task draft | register obligations/alerts | contract owner утверждает | неверная сторона/дата, ПДн | ≥95% ключевых сроков на gold set | H / O |
| P2 | **Рекомендация make/buy/supplier:** решения без единой базы | performance, цены, риски, санкционные списки | analytics + RAG + scoring | explainable options | комиссия принимает решение | bias, сговор, stale external data | −20% анализа; решение не автоматизируется | H / P |

### 6.3. Строительство и проектирование

| Pri | Сценарий / боль | Входные данные | Модель / инструменты | Результат | Согласование | Риски | Целевой эффект | Сложн. / tier |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| P0 | **Поиск по проекту/нормам:** версии разбросаны | ПД/РД, СП/ГОСТ, письма, version metadata | OCR, hybrid RAG, reranker | ответ с листом/пунктом/версией | инженер проверяет первоисточник | устаревшая норма, неверный лист | −30–50% поиска; citation precision ≥95% | M / O/P |
| P0 | **ППР/ТК draft:** много типового текста | шаблоны, проект, условия площадки, реестр техники | RAG, templates, rules | черновик разделов и список gaps | ППР разрабатывает/подписывает инженер | безопасность работ, invented parameters | −20–35% подготовки без автоподписи | H / O/P |
| P1 | **Проверка комплектности ПД/РД** | реестр требований, тома, ведомости | document graph, rules, OCR | missing/inconsistent items | ГИП/нормоконтроль | false negative, версия документа | ≥90% известных дефектов на benchmark | H / P |
| P1 | **RFI/исполнительная документация** | журналы, акты, фото, чертежи | multimodal model, metadata rules | draft RFI/акта, привязка evidence | инженер ПТО | неверная дата/объём/геометка | −25–45% admin time | H / O/P |
| P1 | **Сметные отклонения и изменения** | смета, КС-2/КС-3, спецификации, change log | table extraction, rules, analytics | расхождения и source trail | сметчик/бухгалтер | единицы, коэффициенты, period cutoff | −30% сверки; zero auto-posting | H / P |
| P2 | **Инженерный decision support** | расчётная модель, нормы, исходные параметры | детерминированный CAE/BIM + LLM explanation | варианты и список проверок | аттестованный специалист пересчитывает и подписывает | life safety, hallucinated calculation | сокращение подготовки вариантов; не KPI «точность AI» | VH / P |
| P2 | **CV-контроль площадки** | фото/видео, план, журнал | vision model, geo/time metadata | flags: СИЗ, прогресс, складирование | HSE/технадзор подтверждает | privacy, false alarm/miss | измерять precision/recall по каждому классу | VH / P |

### 6.4. Логистика и спецтехника

| Pri | Сценарий / боль | Входные данные | Модель / инструменты | Результат | Согласование | Риски | Целевой эффект | Сложн. / tier |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| P0 | **Разбор транспортных документов** | накладные, путевые листы, акты, фото | OCR, extraction, rules | карточка рейса, missing fields | диспетчер/бухгалтер | ПДн водителя, OCR, подмена реквизитов | −40–60% ввода; field accuracy ≥98% after review | M / O |
| P1 | **Диспетчерский copilot** | заказы, GPS, ограничения, SLA | optimization engine + LLM explanation | варианты маршрута/переназначения | диспетчер запускает | безопасность, stale map, КИИ link | −10–20% ручной планировки; no auto-control | H / P |
| P1 | **ТО и неисправности** | телематика, DTC, manuals, work orders | time-series anomaly + RAG | вероятные причины, чек-лист | механик диагностирует | опасный совет, warranty | downtime −5–15% на пилотной группе | H / O/P |
| P1 | **Запчасти и аналоги** | serial/VIN, EPC, остатки, supplier catalogs | OCR/vision, entity matching | точный OEM/кандидаты аналогов | инженер/снабжение | несовместимость, counterfeit | −30–50% поиска; compatibility signed | H / O |
| P1 | **Претензии по рейсу** | договор, GPS, фото, переписка, POD | timeline extraction, RAG | evidence pack и draft претензии | юрист/логист | privilege, missing evidence | −30–50% preparation time | H / O |
| P2 | **Топливные/поведенческие аномалии** | телематика и нормы | anomaly model, BI | explainable flag | служба эксплуатации расследует | profiling, labor law, false accusation | precision target agreed; no auto-sanction | H / P |

### 6.5. Управляющие компании

| Pri | Сценарий / боль | Входные данные | Модель / инструменты | Результат | Согласование | Риски | Целевой эффект | Сложн. / tier |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| P0 | **Классификация обращений жильцов** | заявки, фото, дом/лицевой счёт | classifier, OCR, RAG | категория, приоритет, draft ответа | диспетчер; аварийные правила детерминированы | ПДн, пропуск аварии | −30–50% triage; emergency recall ≥99% | M / O |
| P0 | **Ответы по регламентам** | договор управления, тарифы, работы, FAQ | ACL RAG | ответ с основанием | специалист для начислений/спора | неверный тариф/дом, disclosure | deflection 20–35%, complaint rate не хуже | M / O |
| P1 | **План работ и подрядчики** | дефектные ведомости, история, бюджет | analytics, RAG, scheduler draft | варианты плана и закупок | главный инженер/руководитель | safety, conflict of interest | −20% подготовки плана | H / O |
| P1 | **Протоколы и раскрытие** | собрания, решения, реестр обязательных полей | ASR/OCR, templates, rules | draft протокола/публикации | секретарь/юрист публикует | персональные голоса, кворум, подпись | −30–50% admin time | H / O |
| P2 | **Предиктивное обслуживание** | BMS/счётчики/аварии | time series, anomaly, RAG | risk queue | инженер назначает работы | КИИ/IoT security, false alarm | −5–15% аварий на контролируемом пилоте | VH / P |

### 6.6. Юристы и бухгалтерия

| Pri | Сценарий / боль | Входные данные | Модель / инструменты | Результат | Согласование | Риски | Целевой эффект | Сложн. / tier |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| P0 | **Legal research с датой права** | официальные источники, внутренняя практика | web gateway, legal RAG, citations | memo-карта источников | юрист проверяет актуальность и вывод | hallucinated citation, supersession | −30% поиска; 100% claims linked | M / O/P |
| P1 | **Хронология дела/e-discovery** | matter documents, mail, scans | OCR, entity/timeline extraction | chronology, contradictions, evidence map | юрист | privilege, cross-matter leak | −40% first pass; matter isolation 100% | H / P |
| P0 | **Первичка: извлечение и сверка** | счета, акты, УПД, договор, справочники | OCR, rules, entity matching | draft проводки/карточки, exceptions | бухгалтер проводит | fraud, реквизиты, НДС, период | −40–60% ввода; zero auto-payment | M / O |
| P1 | **Закрытие периода** | trial balance, checklist, reconciliations | rules, analytics, LLM explanation | exception list и draft explanations | главбух | material misstatement, cutoff | −20–30% review time; no sign-off by AI | H / O/P |
| P1 | **Бухгалтерская отчётность** | регистры, ФСБУ, формы | deterministic accounting system + RAG | контрольные соотношения, draft notes | руководитель подписывает; бухгалтер подтверждает | 402-ФЗ, ЭП, stale rule | fewer review iterations; all figures traceable | VH / P |
| P1 | **Налоговые требования** | требование, декларация, первичка | OCR, retrieval, checklist | evidence pack, draft ответа | налоговый специалист/юрист отправляет | срок, тайна, admission | −30–50% подготовки | H / O/P |

### 6.7. Порядок запуска каталога

**Рекомендация:** выбрать три P0-сценария из разных паттернов — (1) RAG с цитатами, (2) extraction/rules, (3) draft workflow. Для каждого заранее создать gold set 50–200 реальных, очищенных примеров; измерять качество до/после human review, latency, стоимость, долю отказов, нарушения ACL и фактическое время специалиста. Не переходить к P1/P2, пока negative-access, prompt-injection и restore tests не проходят.

## 7. Продуктовая линейка

### 7.1. Cloud Test / Proof of Value

**Назначение:** за 2–4 недели доказать ценность 1–3 P0-сценариев до закупки оборудования.

**Состав:** discovery данных/риска; обезличенный или синтетический gold set; 2–3 модели через российский облачный API; прототип RAG/extraction; quality/cost/latency benchmark; threat workshop; итоговый backlog и sizing on-prem.

**Границы:** нет production-интеграций на запись; нет реальных специальных категорий ПДн, адвокатской/коммерческой тайны без отдельного одобрения; доступ ограничен пилотной группой; данные удаляются по акту закрытия.

**Acceptance:** baseline ручного процесса; качество цитирования/извлечения; 0 критических ACL/secret leaks в red-team наборе; unit economics; решение stop/iterate/move on-prem.

**Расчётное коммерческое допущение:** фиксированная услуга 250–700 тыс. ₽ без НДС и без значительной подготовки данных. Это гипотеза упаковки, не рыночный факт; валидировать 5–10 продажами.

### 7.2. Local Mini

**ICP:** 10–50 активных пользователей, один офис, 1–3 P0-сценария, умеренный объём документов.

**Состав:** рабочая станция/малый сервер с одной GPU достаточной VRAM для выбранной quantized SLM/LLM; отдельный NAS; SSO/RBAC; RAG; базовый tool gateway read-only; audit; offline/immutable backup; remote support через согласованный сеанс. Конкретные параметр/скорость подтверждаются benchmark, а не названием GPU.

**Ограничения:** без HA; planned downtime допустим; ограниченная concurrency; не для КИИ/ГИС/high-impact автоматизации без отдельного проекта.

**Расчётное коммерческое допущение:** аппаратно-программный проект 0,9–2,5 млн ₽ плюс внедрение и поддержка. Не публиковать как прайс до подтверждения BOM, гарантий и налогов.

### 7.3. Local Office

**ICP:** 30–150 активных пользователей, 3–8 сценариев, несколько подразделений/источников.

**Состав:** 1–2 GPU-узла или сервер с резервированием критичных компонентов, NAS/backup, SSO/MFA, tenant/project isolation, DLP/AV/CDR, SIEM export, tool approvals, staging/production, signed update process, quarterly restore test.

**Ограничения:** HA уровня площадки и disaster site — опции; sizing по p95 concurrency, контексту и SLA.

**Расчётное коммерческое допущение:** 2,5–8 млн ₽ CAPEX+внедрение в зависимости от GPU/хранилища/интеграций; сопровождение отдельно. Проверять закупочные цены на дату КП.

### 7.4. Local GPU / Pro

**ICP:** 100–1000+ пользователей, чувствительные данные, высокая concurrency, мультимодальность, fine-tuning или требование HA.

**Состав:** 2–8 data-center GPU на узел либо validated cluster; HA serving/orchestration; высокоскоростная сеть и storage; PAM/KMS/HSM; DLP/SIEM/SOC; dev/stage/prod; модельный registry, eval pipeline, SBOM; резервная площадка; 24×7 опционально; обследование КИИ/ГИС/ИСПДн.

**Цена:** только после sizing и обследования. Публикация «от» без модели, VRAM, redundancy и SLA вводит в заблуждение.

### 7.5. Услуги и SLA

| Пакет | Результат | Коммерческая единица |
|---|---|---|
| Обследование | карта процессов/данных, роли, risk register, shortlist use cases, sizing | фиксированный sprint |
| Внедрение | монтаж, hardening, SSO, источники, RAG, acceptance, документация | fixed scope + change requests |
| Интеграция | DMS/1С/ERP/CRM/телефония/web gateway/tools | за коннектор и сценарий, с контрактом API |
| Обучение | безопасное использование, role-based labs, owner/admin/approver runbooks | группа/курс + материалы |
| SLA Standard | 8×5, P1 reaction 4 business hours, monthly health report | annual subscription |
| SLA Business | 12×5, P1 reaction 2 h, quarterly restore/eval | annual subscription |
| SLA Critical | 24×7, P1 reaction 30–60 min, on-call и согласованный DR | только Pro и после readiness review |

Параметры SLA — **рекомендованный шаблон**, не обещание до расчёта команды и запасных частей. SLA описывает доступность/реакцию платформы, но не гарантирует истинность каждого ответа модели.

### 7.6. Коммерческая упаковка

1. **Discover:** платное обследование с credit в PoV/внедрение.
2. **Prove:** фиксированный PoV с заранее подписанными метриками и stop criteria.
3. **Deploy:** Mini/Office/Pro, BOM и лицензии раскрыты отдельными строками; acceptance привязан к use case и security tests.
4. **Operate:** ежегодное сопровождение, обновления, мониторинг, restore/eval и capacity report.
5. **Expand:** новый сценарий проходит data/legal/risk gate; не включается «просто новым промптом».

**Не гарантировать в договоре:** абсолютное отсутствие ошибок, соответствие всем законам «из коробки», неизменную производительность для любого документа, экономию до baseline, непрерывную доступность внешних API, сохранность режима коммерческой тайны без действий заказчика.

## 8. ICP, покупатели, возражения и сообщения

### 8.1. Приоритетный ICP

- Российские частные компании 50–1000 сотрудников в строительстве, эксплуатации недвижимости, логистике и спецтехнике; много документов, повторяемых операций и локальных ИС.
- Есть владелец процесса и ИТ-ответственный; данные нельзя бездумно отправлять в публичный зарубежный AI; доступен бюджет на PoV и последующую эксплуатацию.
- Первые боли измеримы: поиск, договоры/тендеры, протоколы, первичка, ПТО, сервис техники.
- **Secondary ICP:** юридические и бухгалтерские фирмы с matter/client isolation; более строгая конфиденциальность, но меньшая потребность в крупном GPU.
- **Anti-ICP:** «нужен ChatGPT подешевле», нет владельца данных/процесса, ожидается полностью автономная подпись/управление, нет ИТ/ИБ для эксплуатации, единственный сценарий редкий и несекретный — здесь SaaS или ручной процесс рациональнее.

### 8.2. Buying committee

| Persona | Что важно | Опасение | Обещание, которое можно доказать |
|---|---|---|---|
| Генеральный директор / финансовый buyer | срок эффекта, контроль риска, не создавать ИТ-стройку | дорогая игрушка без adoption | фиксированный PoV с baseline, stop criteria и TCO |
| Функциональный champion | меньше рутины, качество, удобство | AI добавит проверку вместо экономии | 1–3 процесса, gold set, измерение времени до/после review |
| ИТ-директор | совместимость, эксплуатация, capacity | очередной неподдерживаемый стек | стандартные протоколы, документация, monitoring, rollback, SLA |
| ИБ / DPO | потоки данных, least privilege, аудит | «on-prem» скроет неконтролируемые каналы | data-flow map, deny egress, negative tests, incident/retention pack |
| Юрист / главбух / ГИП | источники, ответственность, подпись | модель выдаст уверенную ошибку | citations, versioning и обязательный human sign-off |
| Пользователь | скорость и доверие | сложнее обычного чата | role-based UI, ответы с источниками и понятный escalation |

### 8.3. Основные возражения

| Возражение | Корректный ответ |
|---|---|
| «Если сервер у нас, 152-ФЗ уже соблюдён» | Сервер решает только часть размещения. До запуска строим карту данных, основания, уведомления, модель угроз, меры, retention и incident process; итог утверждают ваши ответственные |
| «Локальная модель слабее облачной» | Сравниваем на вашем gold set. Маршрутизируем простые задачи в SLM, сложные — в более крупную локальную модель; облако используем только в разрешённом PoV |
| «GPU быстро устареет» | Сначала PoV и измерение нагрузки; архитектура model-agnostic; CAPEX сравнивается с 3-летним TCO облака и ценностью контроля, а не только ценой токена |
| «Интеграция опасна» | Read-only по умолчанию, отдельный tool gateway, scoped credentials, preview, лимиты и human approval; прямых прав модели нет |
| «AI ошибается» | Да. Поэтому источники, abstain при низкой уверенности, deterministic rules для расчётов и специалист для high-impact решений входят в продукт |
| «Нам нужен полностью автономный сотрудник» | Для юридических, бухгалтерских, инженерных и кадровых решений это небезопасная цель. Автоматизируем ограниченные обратимые шаги и измеряем исключения |

## 9. План внедрения на 90 дней

| Период | Действия | Gate |
|---|---|---|
| Дни 1–15 | owner, data map, legal/ИБ screening, baseline, gold set, 3 P0 cases | цели/основания/источники/stop criteria подписаны |
| Дни 16–35 | cloud/sandbox PoV на очищенных данных, model benchmark, RAG/extraction prototype | quality, cost, latency и human time лучше согласованного baseline |
| Дни 36–55 | sizing Mini/Office/Pro, threat model, architecture, procurement/BOM | архитектура и residual risks утверждены |
| Дни 56–75 | монтаж/hardening, SSO/RBAC, ingestion ACL, backup, SIEM, training | negative-access, injection, restore, rollback tests проходят |
| Дни 76–90 | controlled production, hypercare, KPI review, backlog P1 | нет critical incidents; owner принимает эффект и operating model |

## 10. Неопределённости, которые нужно закрыть до КП

1. Юрлицо-поставщик, лицензии и фактический состав команды/SLA.
2. Число пользователей, p95 одновременных сессий, контекст/документы, мультимодальность и допустимая latency.
3. Категории ПДн/тайны, роли оператора и обработчика, уведомления РКН, трансграничность и перечень внешних сервисов.
4. Субъектность КИИ, наличие ГИС/АСУ ТП, требования заказчика к сертифицированным средствам, аттестации и СКЗИ.
5. Источники, ACL, качество сканов, authoritative versions, объём и скорость изменения.
6. Права на модели, веса, датасеты, библиотеки, шрифты/изображения и generated content.
7. Площадка: питание, охлаждение, шум, стойка, сеть, пожарная защита, запасные части и физический доступ.
8. RPO/RTO, фактические правовые сроки хранения, legal hold и уничтожение резервных копий.
9. Проверяемые референсы российских on-prem продуктов и доступность конкретных GPU на дату закупки.
10. Фактическая готовность пользователей: процесс adoption и time saved после обязательной проверки.

## Источники

Все интернет-источники доступны 09.09.2026, если рядом не указано иное. Для законов приведены даты редакций по актуальной консолидированной карточке; официальный портал публикации используется для последних изменяющих актов. КонсультантПлюс — вторичный источник консолидации, а не замена официальному опубликованию.

[^1]: Российская Федерация. [Федеральный закон от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных», ред. от 26.07.2026](https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_61801/). Консолидированный текст, доступ 09.09.2026.
[^2]: Официальный интернет-портал правовой информации. [Федеральный закон от 28.02.2025 № 23-ФЗ](http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202502280034) «О внесении изменений в Федеральный закон “О персональных данных” и отдельные законодательные акты Российской Федерации». Опубликован 28.02.2025.
[^3]: Официальный интернет-портал правовой информации. [Федеральный закон от 26.07.2026 № 265-ФЗ](http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202607260024) «О внесении изменений в статью 12 Федерального закона “О персональных данных” и отдельные законодательные акты Российской Федерации». Опубликован 26.07.2026.
[^4]: Правительство РФ. [Постановление от 01.11.2012 № 1119](https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_137356/) «Об утверждении требований к защите персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных».
[^5]: ФСТЭК России. [Приказ от 18.02.2013 № 21, ред. от 14.05.2020](https://fstec.ru/dokumenty/vse-dokumenty/prikazy/prikaz-fstek-rossii-ot-18-fevralya-2013-g-n-21) «Об утверждении Состава и содержания организационных и технических мер…».
[^6]: ФСБ России. [Приказ от 10.07.2014 № 378](https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_167862/) «Об утверждении Состава и содержания организационных и технических мер… с использованием средств криптографической защиты информации». Консолидированная карточка.
[^7]: Российская Федерация. [Федеральный закон от 26.07.2017 № 187-ФЗ, ред. от 07.04.2025](https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_220885/) «О безопасности критической информационной инфраструктуры Российской Федерации».
[^8]: ФСТЭК России. [Приказ от 25.12.2017 № 239](https://fstec.ru/dokumenty/vse-dokumenty/prikazy/prikaz-fstek-rossii-ot-25-dekabrya-2017-g-n-239) «Об утверждении Требований по обеспечению безопасности значимых объектов КИИ».
[^9]: Российская Федерация. [Федеральный закон от 27.07.2006 № 149-ФЗ, ред. от 26.06.2026](https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_61798/) «Об информации, информационных технологиях и о защите информации».
[^10]: Российская Федерация. [Федеральный закон от 29.07.2004 № 98-ФЗ, ред. от 08.08.2024](https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_48699/) «О коммерческой тайне».
[^11]: Российская Федерация. [Федеральный закон от 06.12.2011 № 402-ФЗ, ред. от 15.12.2025](https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_122855/) «О бухгалтерском учёте», в частности ст. 9, 13, 19 и 29.
[^12]: Минфин России. [Приказ от 16.04.2021 № 62н](https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_384702/) «Об утверждении ФСБУ 27/2021 “Документы и документооборот в бухгалтерском учёте”», п. 25; норма о размещении баз в РФ применяется с 01.01.2024.
[^13]: ФСТЭК России. [Требования, утверждённые приказом от 11.04.2025 № 117](https://fstec.ru/dokumenty/vse-dokumenty/spetsialnye-normativnye-dokumenty/trebovaniya-utverzhdeny-prikazom-fstek-rossii-ot-11-aprelya-2025-g-n-117). Официальная карточка ФСТЭК, опубликована 11.07.2025.
[^14]: Официальный интернет-портал правовой информации. [Федеральный закон от 24.06.2025 № 156-ФЗ](http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202506240021), включая требование отдельного оформления согласия с 01.09.2025.
[^15]: Роскомнадзор. [Электронная форма уведомления об обработке ПДн](https://pd.rkn.gov.ru/operators-registry/notification/form/) и [реестр операторов](https://pd.rkn.gov.ru/operators-registry/operators-list/).
[^16]: Роскомнадзор. [Приказ от 28.10.2022 № 179](https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_433330/) «Об утверждении Требований к подтверждению уничтожения персональных данных».
[^17]: Роскомнадзор. [Форма уведомления о факте неправомерной или случайной передачи/доступа к ПДн](https://pd.rkn.gov.ru/incidents/).
[^18]: 152-ФЗ, [статья 16 — решения на основании исключительно автоматизированной обработки](https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_61801/22e884a41450dcb5cb62d956583ad32abe2bbbe9/).
[^19]: OWASP Foundation. [OWASP Top 10 for LLM Applications](https://genai.owasp.org/llm-top-10/). Текущая проектная страница, доступ 09.09.2026.
[^20]: NIST. [Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile, NIST AI 600-1](https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1). Июль 2024.
[^21]: CISA. [#StopRansomware Guide](https://www.cisa.gov/stopransomware/ransomware-guide), рекомендации по offline/encrypted backups и регулярной проверке восстановления.
[^22]: NIST. [SP 800-34 Rev. 1, Contingency Planning Guide for Federal Information Systems](https://csrc.nist.gov/pubs/sp/800/34/r1/final). Май 2010; применён как методический источник, не как обязательный акт РФ.
[^23]: MWS AI. [Генеративный ИИ: Cotype](https://mts.ai/product/generative-ai-solutions). On-premise и индивидуальная стоимость по модулям/формату.
[^24]: Just AI. [Just AI Agent Platform Enterprise](https://just-ai.com/agent-platform-enterprise). On-prem/cloud, RBAC, открытый оценочный дистрибутив.
[^25]: Napoleon IT. [Локальные LLM-решения / OnPremAI](https://napoleonit.ru/solutions/onprem) и [OnPremAI](https://llm.napoleonit.ru/on-premise-llm).
[^26]: LLMBox. [Конструктор AI-агентов](https://llmbox.ru/). On-prem/private cloud/cloud, RAG, MCP, audit.
[^27]: NAUMEN. [Naumen KnowledgeCat](https://www.naumen.ru/products/knowledge_cat/). Интеллектуальный поиск и управление знаниями.
[^28]: Сбер. [Тарифы GigaChat API для юридических лиц](https://developers.sber.ru/docs/ru/gigachat/tariffs/legal-tariffs). Обновлено 02.09.2026.
[^29]: Yandex AI Studio. [Правила тарификации](https://aistudio.yandex.ru/ru/docs/ai-studio/pricing) и [документация AI Studio](https://aistudio.yandex.ru/ru/docs/ai-studio/). Доступ 09.09.2026.
[^30]: VK Cloud. [Cloud ML Platform](https://cloud.vk.com/machine-learning). Доступ 09.09.2026.
[^31]: Cloud.ru. [Evolution Foundation Models](https://cloud.ru/products/evolution-foundation-models). Доступ 09.09.2026.
[^32]: NVIDIA. [DGX Systems](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-systems/) и [DGX Spark, NVIDIA Marketplace](https://marketplace.nvidia.com/en-us/enterprise/personal-ai-supercomputers/dgx-spark/). Цена Marketplace проверена 09.09.2026.
[^33]: Hewlett Packard Enterprise. [HPE Private Cloud AI](https://www.hpe.com/us/en/private-cloud-ai.html). Доступ 09.09.2026.
[^34]: Dell Technologies. [Dell AI Factory with NVIDIA](https://www.dell.com/en-us/lp/dt/ai-factory-with-nvidia). Доступ 09.09.2026.
[^35]: Lenovo. [Lenovo Hybrid AI Solutions / Hybrid AI Advantage with NVIDIA](https://www.lenovo.com/us/en/servers-storage/solutions/ai/). Доступ 09.09.2026.
[^36]: Nutanix. [AI Solutions](https://www.nutanix.com/solutions/ai), включая Nutanix Enterprise AI / GPT-in-a-Box. Доступ 09.09.2026.
[^37]: IBM. [Deploying watsonx.ai on-premises](https://www.ibm.com/docs/en/software-hub/5.2.x?topic=installing-watsonxai) и [IBM watsonx](https://www.ibm.com/watsonx). Доступ 09.09.2026.
[^38]: Red Hat. [Red Hat OpenShift AI](https://www.redhat.com/en/technologies/cloud-computing/openshift/openshift-ai) и [Self-Managed trial](https://www.redhat.com/en/technologies/cloud-computing/openshift/openshift-ai/trial). Доступ 09.09.2026.
[^39]: VMware by Broadcom. [VCF Private AI Services](https://www.vmware.com/products/cloud-infrastructure/vcf-private-ai-services). Доступ 09.09.2026.
[^40]: Google Cloud. [Google Distributed Cloud air-gapped overview](https://cloud.google.com/distributed-cloud/hosted/docs/latest/gdch/overview) и [Vertex AI overview for GDC air-gapped](https://cloud.google.com/distributed-cloud/hosted/docs/latest/gdch/application/ao-user/vertex-ai-overview). Доступ 09.09.2026.