Цифровая инфраструктура становится такой же основой экономики, как энергетика, транспорт и логистика. Связь, дата-центры, вычислительные мощности, данные и ИИ все теснее сливаются в единый технологический контур, от которого зависят устойчивость бизнеса, развитие промышленности и технологическая конкурентоспособность регионов. Как связать телеком, промышленную инфраструктуру и ИИ так, чтобы инвестиции в цифровизацию давали экономический эффект?

● Что должно измениться в экономике и архитектуре сетей, чтобы 5G стала технологией нового поколения, а не просто более быстрой связью?

● Какие сценарии способны окупить развитие частных сетей связи и когда предприятию действительно нужна отдельная сеть?

● Цифровая архитектура для удаленных и распределенных объектов: как достичь баланса между скоростью обработки данных и эффективностью инвестиций в инфраструктуру?

● Как бизнесу и государству подготовиться к росту спроса на вычислительные мощности, ЦОД и энергоресурсы, чтобы обеспечить следующий этап цифровизации?

● Как масштабирование ИИ изменит требования к сетям, вычислительным мощностям и работе с данными?

● Где проходит граница технологической независимости: какие элементы цифровой цепочки важно контролировать самостоятельно, а какие можно получать от технологических партнеров?

● Как обеспечить отдачу от инвестиций в условиях ограниченных ресурсов и выбрать технологии, способные создать максимальную добавленную стоимость для бизнеса?

Искусственный интеллект уже перестал быть экспериментом: он консультирует граждан, управляет промышленными роботами, помогает проектировать и строить. Бизнес и государство ожидают от технологии значительного эффекта, однако между возможностями ИИ и его реальным внедрением сохраняется разрыв. Что сегодня является ограничением для масштабного применения ИИ: зрелость самой технологии, специфика отраслей или готовность организаций менять процессы?
Участники обсудят, где ИИ уже становится рабочим инструментом, а где сталкивается с барьерами внедрения – в государственном управлении, промышленности и бизнесе.

● ИИ уже готов к масштабному применению или бизнес и государство пока не готовы менять процессы под новую технологию?

● Если организации не видят очевидных задач для ИИ, нужно ускорять внедрение или сначала определить границы безопасного применения?

● Россия отстает в роботизации из-за недостаточных темпов внедрения или из-за того, что значительная часть производств пока не создает условий для эффективного применения роботов?

● Если большинство компаний уже тестируют ИИ, но до измеримого результата доходят единицы, что является главным ограничением — технология или готовность отрасли?

● Что нужно изменить в организациях, чтобы успешные пилоты превращались в масштабные решения?

Искусственный интеллект кардинально изменил баланс сил: сегодня современные технологии дают ощутимый перевес атакующей стороне. Автоматизация снижает стоимость взлома, кратно ускоряет атаки и делает потенциальной мишенью бизнес любого масштаба – от финтех-гигантов до ритейла и промышленных предприятий. В новой реальности вопрос уже не в том, взломают компанию или нет, а в том, что делать защищающимся, когда это произойдет, и как восстановить бизнес-процессы за часы, а не начинать все с нуля.

Облачная инфраструктура и сервисная модель безопасности перестают быть просто техническим выбором – они становятся ключевым фактором выживания и непрерывности бизнеса.

● Почему ИИ дает фору атакующим и как защитникам нивелировать этот разрыв? Экономика атак нового поколения.

● Как гарантировать киберустойчивость компании и быстро восстановить ключевые сервисы и данные после удара, не отстраивая инфраструктуру заново?

● Что важнее для защиты – совершенство моделей или зрелость процессов управления и интеграции ИИ в контур компании?

● Как меняются инвестиции в безопасность на стороне клиента в условиях импортозамещения и усложнения стека?

Клиент сегодня взаимодействует с бизнесом сразу в нескольких каналах: по телефону, на сайте, в мессенджерах и через приложения. Для компаний это часто означает разрозненные данные, потерю контекста и дополнительную нагрузку на сотрудников. Одновременно бизнесу необходимо сокращать издержки, повышать скорость обслуживания и эффективнее использовать данные. При этом сами по себе новые каналы не решают проблему – без единого подхода они лишь усложняют взаимодействие и создают новые разрывы между клиентом и компанией.

● Как объединить коммуникации, данные и технологии, чтобы сделать взаимодействие с клиентом проще, повысить эффективность бизнеса и получить измеримый результат?

● Как объединить разные каналы общения и не потерять контекст клиента?

● Как выбирать технологии, которые действительно решают бизнес-задачи, а не создают новые разрозненные системы?

● Где ИИ уже дает бизнесу реальный эффект, а где пока не оправдывает ожиданий?

● Как превратить данные из коммуникаций в инструмент продаж и принятия решений?

● Можно ли превратить каждый разговор с клиентом в подсказку для следующего действия бизнеса?