«Данные+ИИ 2026» – главное событие года для тех, кто делает бизнес и госуправление эффективными и устойчивыми, применяя данные, аналитику и искусственный интеллект.
Ирина Шеян, программный директор форума
«В условиях сжатых бюджетов, ограниченного доступа к технологиям и острой нехватки компетенций данные и искусственный интеллект перестали быть инструментами для «цифровых энтузиастов». Они стали ключевым фактором устойчивости, позволяя сохранять эффективность, принимать обоснованные решения и находить резервы там, где их, казалось бы, нет. На форуме мы делимся практиками, которые уже работают в российских компаниях, госструктурах, отраслях с высокими требованиями к надежности и безопасности. Это площадка для тех, кто отвечает за результат — и ищет решения, проверенные в реальных условиях».
ОСНОВНЫЕ ТЕМЫ
ПРАГМАТИКА ДАННЫХ
-
Экономика данных станет экономной?
-
Как развивать дата-инновации в неблагоприятных экономических условиях
-
Вопросы обмена данными: взаимодействие бизнеса с ГИСами
-
Эффективность дата-проектов и эффективность компании
-
Технологический суверенитет по-честному: какие компромиссы неизбежны
-
Сколько стоят недостатки в организации защиты данных
-
Коллаборация бизнеса и науки в создании дата-сетов и не только
ИИ-ТРАНСФОРМАЦИЯ
-
ИИ-трансформация бизнеса, госуправления, социальной сферы
-
Дата-культура компании, дата-компетенции сотрудников и навыки работы с ИИ
-
ИИ в управлении данными
-
Эволюция цифровых ролей: от айтишника до иишника
-
От ИИ-ассистентов к ИИ-агентам: релевантные контексты и сценарии использования
-
Качество данных для BI и для ИИ
-
Мультимодальные ИИ-модели
-
Управление доверием, рисками и безопасностью в ИИ (AI TRiSM)
-
Стандартизация в области искусственного интеллекта
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ СТЕК
-
Доступный стек технологий для хранения, обработки, анализа данных и управления ими
-
Data Mesh в наших реалиях
-
MLOps без облаков: как запустить в on-premise или гибридной среде
-
Low-code ETL и оркестрация: автоматизация без армии инженеров
-
Каталог данных как основа бюджетирования и отчетности
-
Lakehouse без Databricks: open-source альтернативы в российских реалиях
-
Малые языковые модели (SLM), RAG, синтетические данные — когда ресурсов мало
-
Средства самообслуживания: BI, визуализация, Natural Language Query
-
Защита данных с помощью ИИ: технологии и стандарты
КОМУ БУДЕТ ПОЛЕЗНО:
-
Руководителям, которые ищут способы сохранить рост при сокращении бюджетов
-
CDO, ИТ-директорам, директорам по ИИ, отвечающим за эффективность цифровых инициатив
-
Бизнес-аналитикам и владельцам процессов, готовым работать с данными самостоятельно
-
Представителям госсектора, решающим задачу повышения эффективности госуправления
-
Разработчикам отечественных решений, ориентированным на реальные бизнес-задачи
ЗАЧЕМ УЧАСТВОВАТЬ
-
Узнать, как заставить данные работать без лишних затрат
-
Увидеть реальные кейсы с эффектами: сколько сэкономлено, сколько заработано
-
Получить рабочие инструменты для внедрения «здесь и сейчас»
-
Найти партнеров, единомышленников и проверенные решения
-
Войти в сообщество, которое не ждет лучших времен, а создает их