Внутреннее обучение ИИ — это уже не про инновации «на будущее», а про решение конкретных задач здесь и сейчас. Компании всё чаще сталкиваются с ростом запросов от сотрудников и клиентов, усложнением процессов и повышением требований к скорости принятия решений. ИИ помогает справляться с этим, но общедоступные модели не всегда подходят из-за ограниченной кастомизации и рисков безопасности.
Поэтому всё больше организаций переходят к собственному обучению моделей — локальному, гибридному или подготовленному под свои данные. Это позволяет:
- повысить качество автоматизации и рекомендаций
- сохранить конфиденциальность критичной информации
- адаптировать ИИ под бизнес-специфику, без компромиссов
- снизить зависимость от облачных провайдеров
Хотите получить предсказуемый результат от ИИ?
Обучение модели помогло SML сократить время на поиск информации в корпоративной базе знаний в 10 раз и ускорить работу сотрудников.
Пошаговый план: как обучать LLM внутри компании
Далее — рабочая инструкция, которую можно повторить в любой компании, независимо от масштаба и отрасли.
- Определяемся с типом модели: облако или локальный контур
Гибридный вариант часто оказывается оптимальным: приватные данные — локально, общие — в облаке.Выбор напрямую зависит от того, какие данные обрабатывает модель и насколько важно их защищать.Облачные модели подходят, если данные не чувствительные, а компании важны скорость запуска и масштабируемость.
Локальные модели выбирают при работе с NDA, внутренними документами и большими массивами корпоративной информации, где требуется максимальная кастомизация.
- Рассчитываем бюджет
Бюджет напрямую влияет на доступные варианты: модели с высоким качеством и контролем обычно требуют больше ресурсов на обучение и поддержку. Оценка включает стоимость лицензий, инфраструктуры, дообучения, мониторинга и команды специалистов.
- Выбираем топ-3 модели по бенчмаркам
Берутся модели, которые показывают лучший баланс качества, скорости и соответствия задачам компании. Тестируются на репрезентативных наборах данных, оцениваются качество ответов, скорость, устойчивость к ошибкам, соответствие конкретным задачам компании.
- Готовим тестовый набор и сравниваем модели на реальных документах
Создается набор из реальных корпоративных документов, типичных вопросов сотрудников и примеров нетривиальных вопросов. По результатам тестирования выбирают модель с наилучшим качеством ответов и соответствием требованиям бизнеса.
- Выбираем подход к дообучению
Выбор зависит от сложности задачи, бюджета и структуры данных.Используют три основных варианта:Fine-tuning — тонкая настройка модели на корпоративных данных.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — когда модель формирует ответ с опорой на релевантные документы.
In-context prompting — передача контекста прямо в запросе.
- Создаём прототип в узкой предметной области
Лучше всего начинать с ограниченного участка бизнеса: один процесс, один отдел или один тип вопросов. Через тестирование и обратную связь выявляем узкие места, корректируем модель и данные, доводя качество до желаемого. Это снижает риски, позволяет собрать быстрый фидбек и увидеть проблемы на раннем этапе увидеть.
- Масштабируем решение на всю корпоративную базу
После успешного прототипа начинается полноценная интеграция с подключением всей базы знаний, настройкой процессов обновления данных и масштабирования нагрузки.
Пример из практики: как SML выстраивала работу с корпоративной моделью
Компания SoftMediaLab (SML), более 10 лет работающая с цифровыми продуктами для крупного бизнеса, в 2025 году запустила проект по автоматизации корпоративной базы знаний с помощью LLM. Ниже — краткий разбор ключевых решений.
1. Выбор модели
Провели сравнительный анализ нескольких LLM, среди которых были NeiroExpert, Gemini 2.5 Pro и OpenAI Assistant. Gemini 2.5 Pro стал победителем по точности и структурированности ответов на корпоративные документы из облачных LLM, а Gemma3−27b из локальных.
2. Тип модели
Выбрали гибридный подход — локальный LLM для обработки документов с NDA, а Gemini 2.5 Pro — для документов не под NDA. Процесс выбора в какую модель обращаться реализовали на платформе N8N.
3. Тестирование
На фокус-группе прошли этапы тестирования прототипа, выявили и решили проблемы с качеством ответов, в том числе галлюцинации и ошибки в ссылках на источники.
4. Проблемы
Столкнулись с техническими ограничениями по лимитам запросов и с необходимостью регулярного контроля качества.
5. Решения
Внедрили систему логирования и автотестов для контроля качества ответов, обновили базу и обеспечили доступ сотрудникам.
6. Масштабирование
После успешного прототипа начался процесс масштабирования на всю базу знаний с регулярным анализом и улучшением качества.
Главный вывод от SML — современные LLM способны закрывать рекомендательную функцию в 99% случаев при условии контроля качества входных данных и регулярного анализа рекомендаций.
Внутреннее обучение моделей — это не «черный ящик», а управляемый процесс с конкретными этапами и практическими выгодами. Если использовать системный подход, контролировать качество и правильно выбирать архитектуру, компании получают мощный инструмент автоматизации и поддержки решений, который развивается вместе с бизнесом.
SoftMediaLab. Повышаем эффективность бизнеса с помощью генеративного ИИ