VK Tech запускает отдельное ИИ-направление для корпоративных клиентов

VK Tech запускает отдельное ИИ-направление для корпоративных клиентов

VK Tech запускает отдельное ИИ-направление для корпоративных клиентов

VK Tech выделяет отдельное направление, связанное с искусственным интеллектом для корпоративных заказчиков. Компания собирается развивать решения для внедрения ИИ в защищённой инфраструктуре организаций — от вычислительных мощностей и хранения данных до прикладных сервисов.

Как следует из сообщения компании, среди ключевых задач нового направления — создание корпоративной ИИ-платформы, а также усиление ИИ-функциональности в существующих продуктах VK Tech. Для этого планируется использовать и собственные разработки VK, включая языковую модель Diona.

Руководить ИИ-направлением будет Роман Стятюгин, который ранее возглавлял команду аналитических сервисов VK Predict.

В VK Tech отмечают, что корпоративный рынок ИИ постепенно уходит от стадии экспериментов. Если раньше компании чаще тестировали отдельные инструменты или точечные сценарии, то теперь всё чаще рассматривают ИИ как полноценную технологию для перестройки бизнес-процессов и повышения эффективности.

При этом один из главных вопросов для корпоративного сегмента — безопасность. Именно поэтому, как считают в компании, растёт спрос на внедрение ИИ не в публичной среде, а внутри защищённого контура организаций, где можно контролировать данные и доступ к ним.

По сути, VK Tech делает ставку на то, что бизнесу нужны не разрозненные ИИ-сервисы, а более цельная инфраструктура, которую можно встроить в существующие процессы компании и использовать в более предсказуемом режиме.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru