23 октября (онлайн)
Фокус на практике: реальные кейсы и опыт внедрения.

24 октября (очно)
Фокус на стратегии: бизнес-перспективы, масштабирование и инфраструктура.

Ключевые сессии 24 октября:
Утро: Дискуссия лидеров рынка о будущем управления данными с участием Ростелекома, Т2, ВТБ, Газпромбанка, НСПК, Т-Банк, Альфа-Банк.
День: Стратегическая сессия «ИИ в телеком индустрии» с топ-спикерами из Ростелекома, Т2, ЭР-Телекома, Билайна, МегаФона, МТС.

Современная архитектура данных всё больше ориентируется на гибридные решения, такие как Lake House, объединяющие преимущества хранения и обработки данных, что позволяет повысить скорость и качество аналитики.

Однако переход к новым технологиям требует тщательного планирования, высокого уровня компетентности и понимания стоимости внедрения. Важными аспектами остаются управление качеством данных, баланс между централизованными и децентрализованными подходами, а также необходимость развития Data Governance и адаптации команд.

В целом, будущее хранения данных — это постепенный эволюционный процесс, при котором классические методы сосуществуют с инновационными решениями, а стратегический выбор технологий зависит от конкретных бизнес-задач и зрелости организации.

Несмотря на значительный прогресс в области технологий, ИИ всё ещё не достиг уровня человеческого интеллекта, особенно в области творчества, проактивного мышления и самостоятельного обучения.

Создание универсальных систем остается сложной задачей, а для эффективного развития и внедрения ИИ необходимы постоянное обучение специалистов, грамотное управление данными и развитие культуры доверия.

В будущем ИИ продолжит трансформировать рынок труда, создавать новые идеи и бизнес-модели, при этом оставаясь инструментом, требующим человеческого контроля и стратегического подхода.

Для развития искусственного интеллекта в России важны оптимизация использования графических процессоров, развитие отечественной инфраструктуры, а также баланс между применением популярных зарубежных технологий и импортозамещением.

Несмотря на уже существующие мощности и планы довести их до экзофлопсных уровней к 2030 году, актуальны вопросы повышения эффективности использования ресурсов, совместимости систем и необходимости усиленного развития отечественных решений в условиях конкуренции и ограничений рынка.

Развитие индустрии ИИ сталкивается с критическими проблемами кадрового дефицита, доступа к данным и монополизации генеративных моделей, что требует стратегического подхода к обучению, регулированию и развитию отечественных технологий.

Важнейшие задачи — повышение качества образования, создание доверия через баланс инноваций и регулирования, а также развитие гибких и прозрачных управленческих практик.

Перспективы отрасли связаны с усилением международного сотрудничества, автоматизацией рутинных процессов и внедрением новых бизнес-моделей, где синергия человека и ИИ станет ключевым фактором успеха.

Современное хранение данных постепенно переходит от традиционных реляционных баз и Hadoop к гибридным архитектурам Lake House, которые объединяют преимущества открытых форматов, S3-стореджей и новых технологий, таких как Iceberg.

Несмотря на это, выбрать универсальное решение и балансировать между сложностью миграции, затратами и требованиями бизнеса — сложная задача, требующая постоянных исследований и взвешенных решений.

Важным выводом стало, что совершенства ни в одной технологии нет, а эффективное использование новых подходов зависит от конкретных бизнес-кейсов и грамотного управления.