Свой ИИ-контур для компании: когда White Label берут не для перепродажи

Свой ИИ-контур в компании обычно начинают обсуждать после одной конкретной цифры. В глобальном исследовании Мельбурнского университета и KPMG, где опросили больше 48 тысяч человек в 47 странах, почти половина сотрудников признались, что пользуются ИИ в обход правил компании — в том числе загружают внутренние документы в бесплатные публичные сервисы. А 57% сказали, что скрывают использование ИИ и выдают его работу за свою.

То есть вопрос не в том, пускать ли ИИ внутрь. Он уже там. Вопрос в том, видите вы это или нет.

Важно. Эта статья не про то, как заработать на White Label. Про это у нас есть отдельный гайд. Здесь — про случай, когда платформу разворачивают внутрь компании и не продают никому.

Содержание:

• Что такое свой ИИ-контур и чем он отличается от корпоративной подписки
• Три причины, по которым это делают холдинги
• Три способа закрыть контур
• Как это устроено у двух компаний
• Как это выглядит на практике
• Из чего складывается счёт
• Чего контур не решает
• Как понять, что вам ещё рано
• Частые вопросы
• Что в итоге

Что такое свой ИИ-контур и чем он отличается от корпоративной подписки

Свой контур — это когда платформа с ИИ-агентами развёрнута под вашим брендом, на вашем домене, а в идеале и на вашей инфраструктуре. Сотрудники заходят в неё как во внутренний сервис, а не как в чужой публичный продукт. В обиходе такое решение чаще называют корпоративный ИИ-ассистент, хотя за одним и тем же словом скрываются очень разные вещи — от чат-окна поверх чужого API до полностью своей платформы.

Корпоративная подписка на публичный сервис решает похожую задачу, но по-другому. Вы покупаете места, вендор обещает не учить модель на ваших данных, и дальше вы ему доверяете. Это рабочая схема, и для многих компаний её достаточно.

Разница становится принципиальной в трёх точках: где физически лежат данные, можете ли вы посмотреть журнал действий целиком, и что будет, когда вендор поменяет правила или уйдёт с рынка. За последние два года российские компании уже проходили это с несколькими корпоративными ИИ-сервисами, которые просто перестали работать.

Три причины, по которым это делают холдинги

Первая: теневой ИИ, которого не видно

У этого явления есть устоявшееся название — shadow AI, теневой ИИ в компании: сотрудники пользуются инструментами, которых нет ни в одном реестре и ни в одном бюджете. Запретить публичные нейросети на уровне политики легко. Выполнить этот запрет невозможно: у каждого сотрудника есть телефон. Исследование выше говорит ровно об этом — люди не перестают пользоваться, они перестают рассказывать.

Контур работает не запретом, а заменой. Если внутренний инструмент удобнее и быстрее, чем открыть чужую вкладку и перепечатать туда кусок договора, им начинают пользоваться без принуждения. А дальше у вас появляется то, чего не было: журнал.

Вторая: изоляция дочек друг от друга

Это специфика именно группы компаний, и в обычных корпоративных подписках она решается плохо. У холдинга внутри может быть застройщик, розничная сеть и лизинговая компания. Данные одной не должны быть доступны другой — не из-за недоверия, а потому что так устроены договоры и регламенты.

В контуре это настраивается как отдельные изолированные пространства: у каждой дочки свои агенты, своя база знаний, свои доступы и свой лимит расходов. Управляющая компания видит сводку по всем, дочки друг друга — нет.

Третья: счёт, который растёт не от числа людей

Вот это обычно и решает исход разговора в холдинге. Подписка на публичный сервис считается за место и растёт линейно со штатом. Контур считается за фактический расход токенов.

Разница видна на реальном распределении. В компании на две тысячи человек регулярно пользоваться ИИ будет человек двести-триста, ещё столько же — изредка, остальные не будут вовсе. По подписочной модели вы платите за всех, кому выдали доступ. По расходной — за то, что действительно посчитали.

Побочный эффект, который финансовому директору нравится даже больше: расход становится одной строкой в бюджете вместо россыпи подписок, оплаченных с личных карт сотрудников и проведённых через авансовые отчёты.

Три способа закрыть контур

Первый путь самый быстрый и для многих достаточный. Третий выбирают там, где ИИ-платформа сама по себе часть продукта, а не внутренний инструмент: это полноценная продуктовая разработка со своей командой на годы вперёд.

Средний путь существует именно потому, что между «арендовать» и «построить» есть разрыв, в который попадает большинство холдингов.

Как это устроено у двух компаний

Два примера из открытых источников. Ни одна из этих компаний не работает на нашей платформе — они здесь не как реклама, а как доказательство, что задача реальная и её решают по-разному.

Level Group: поиск по регламентам в девелопменте

У девелопера накопились сотни проектных документов, регламентов и инструкций, и разбросаны они по совершенно разным областям: стандарты строительства, IT-архитектура, маркетинг, управляющая компания. Обычный поиск по такой базе перестаёт работать, потому что ответ на инженерный вопрос почти никогда не лежит в одной статье — он собирается из нескольких.

Вместе с подрядчиком KTS развернули ассистента поверх корпоративной wiki. Сотрудники спрашивают его через чат внутренней платформы, а к каждому ответу система прикладывает ссылки на исходные статьи — чтобы можно было в один клик проверить, откуда взялся ответ. На подготовленном массиве точность ответов превысила 90%.

Самое полезное в этом кейсе — то, как о нём говорят сами участники. Проект описан как пилот в активной фазе: метрику по сокращению времени поиска ещё только измеряют, и расширять систему планируют после того, как она подтвердится. Так и стоит делать: сначала два отдела и одна измеримая метрика, и только потом вся группа. Подробности — в разборе кейса.

«Рег.облако»: когда публичные сервисы запрещены регламентом

Здесь мотив был не в удобстве, а в ограничении. Сотрудники провайдера тратили часы на ответы клиентам, транскрибацию встреч и подготовку отчётов — то есть на ровно те задачи, которые публичная нейросеть закрывает за минуты. Вот только пользоваться публичными сервисами компания не могла: требования к безопасности информации этого не допускали.

Выход нашли в собственном ассистенте, который отвечает только по внутренним контролируемым источникам. Поиск информации и подготовка документов сжались с часов до минут, а данные при этом не покидали периметр.

Это ровно та развилка, с которой начинается разговор про свой контур: не «хотим ИИ покруче», а «нам нельзя туда, куда можно всем остальным». Мы разбирали этот кейс подробно в отдельной статье.

Что общего. Обе компании начали не с платформы, а с конкретной боли: в одном случае не находится документ, в другом нельзя пользоваться внешним сервисом. И обе отдали ассистенту базу знаний, а не абстрактный «искусственный интеллект для бизнеса».

Как это выглядит на практике

У нас под этот сценарий есть отдельная упаковка, и называется она ровно так, как должна. Пакет Pro за $2 999 разово — это создание своих агентов на вашем домене, работа по лицензии и прямо прописанное отсутствие права перепродавать подписки. То есть платформа для внутреннего использования, а не для бизнеса на ней.

Если нужен ИИ на своём сервере для компании целиком, это Standart за $2 999: передаётся полный код платформы, разворачивается у вас. Верхняя граница — FULL PACKAGE за $99 999, полная копия со всем кодом фронтенда и без ограничений. Отдельное размещение на собственном сервере или в выбранном облаке у нас есть, но условия там согласовываются под проект, а не берутся из прайса.

Отдельно стоит B2B Harness — среда управления агентами, которая встраивается в ваш существующий портал или приложение. В ней как раз то, ради чего холдинг это и затевает: изоляция клиентов, разграничение доступов, история действий, лимиты расходов и журнал. Настройка от $200, дальше оплата за токены по факту.

Для группы компаний «клиенты» в этой логике — ваши дочки. Механика та же, что у компаний, которые перепродают агентов наружу, только контур замкнут внутрь.

Из чего складывается счёт

Честно: сколько токенов съест команда из трёхсот человек, заранее не скажет никто, включая нас. Это зависит от сценариев — разбор почты и короткие справки стоят в разы меньше, чем работа с длинными документами. Поэтому вместо выдуманной итоговой цифры дам структуру счёта, по которой вы посчитаете свой.

• Разовый платёж за развёртывание: от $2 999 за Pro или Standart.
• Токены: от $30 в месяц за 15 750 токенов без поддержки или от $100 за 35 000 с менеджером; дальше $1,4 за тысячу. Для Pro минимум — от $300 в месяц.
• Сервер, если платформа разворачивается у вас: $20–50 в месяц.
• Время своей команды на внедрение. Эту строку забывают, а она обычно самая дорогая.

Запуск занимает от нескольких дней до пары недель — речь про развёртывание, не про то, чтобы вся компания начала этим пользоваться. Второе измеряется месяцами и зависит от вас, а не от платформы.

Считать экономику имеет смысл не против нуля, а против того, что уже происходит. Сложите текущие подписки на нейросети по всем юрлицам — обычно эту цифру в холдинге никто не знает, и её выяснение само по себе полезное упражнение.

Чего контур не решает

Раздел, ради которого стоит дочитать, если вы принимаете решение.

• Не отменяет утечки через людей. Сотрудник по-прежнему может открыть телефон и отправить документ куда угодно. Контур снижает мотивацию так делать, но не физическую возможность.
• Не делает модель вашей. Если вы работаете через внешние модели, запросы всё равно уходят к их провайдерам. Полная автономность — это отдельный разговор про локальные модели, с другими деньгами и другим качеством ответов.
• Не заменяет регламенты. Журнал показывает, кто что спросил. Что с этим делать и какие данные вообще нельзя трогать — решает политика, которую пишут люди.
• Не гарантирует, что этим начнут пользоваться. Самый частый сценарий провала выглядит так: контур развернули, доступы раздали, через полгода внутри три активных пользователя. Внедрение — это работа, а не покупка.
• Не снимает вопрос ответственности. За решение, принятое по совету агента, отвечает человек, который его принял.

Как понять, что вам ещё рано

Есть несколько признаков, при которых разворачивать контур пока не стоит, и лучше честно это назвать.

Если в компании меньше пятидесяти человек, корпоративной подписки почти наверняка достаточно: администрировать отдельный контур будет дороже, чем он сэкономит.

Если вы не можете назвать хотя бы два конкретных сценария, где агент сэкономит измеримое время, — рано. Контур без сценариев превращается в ещё одну вкладку, которую никто не открывает.

Если у вас нет человека, который будет это вести, — рано. Не админа, а владельца: кто раздаёт доступы, кто смотрит журнал, кто отвечает на вопрос «а можно сюда загрузить договор».

И если главная цель — запретить сотрудникам публичные нейросети, тоже рано. Контур работает как замена, а не как блокировка; с мотивацией запрета он не взлетит.

Частые вопросы

Чем это отличается от White Label для перепродажи?

Технически почти ничем, разница в лицензии и в том, куда направлен контур. В пакете Pro права перепродавать подписки нет, и для внутреннего использования это как раз то, что нужно. Если планы могут поменяться и вы захотите продавать доступ наружу, смотрите сравнение платформ и берите уровень с правом перепродажи сразу.

Данные точно не уйдут наружу?

Зависит от конфигурации, и честный ответ здесь обязан быть с оговоркой. Платформа и база знаний живут в вашем контуре, доступы изолированы, журнал ведётся. Но если агент работает через внешнюю языковую модель, сам запрос уходит её провайдеру. Полностью замкнутый вариант требует локальных моделей и отдельного проектирования.

Можно ли изолировать дочерние компании друг от друга?

Да, это штатный сценарий: отдельные пространства, свои агенты, свои базы знаний, свои доступы и лимиты расходов на каждую. Управляющая компания видит сводную картину.

Что будет с нашими данными, если мы решим уйти?

Спрашивайте это у любого вендора первым вопросом, не только у нас. На уровнях, где передаётся код, платформа остаётся у вас вместе с данными. На уровнях без кода — выясняйте порядок выгрузки баз знаний и истории до подписания, а не после.

Сколько людей нужно, чтобы это окупилось?

Считайте не по головам, а по расходу: модель оплаты за токены не привязана к числу сотрудников. Практический ориентир — от сотни человек, из которых реально пользоваться будут десятки.

С чего начать, если решение ещё не принято?

С инвентаризации: узнайте, чем сотрудники пользуются сейчас и за чей счёт. Это бесплатно, занимает пару недель и обычно даёт достаточно материала, чтобы разговор на правлении перестал быть теоретическим.

Что в итоге

• ИИ в компании уже используют, вопрос только в том, видите вы это или нет: почти половина сотрудников делает это в обход правил, 57% скрывают.
• Контур отличается от корпоративной подписки в трёх точках: где лежат данные, есть ли полный журнал и что будет, если вендор уйдёт.
• Для группы компаний решающим обычно оказывается не безопасность, а модель счёта: подписка растёт по головам, контур — по реальному расходу.
• Изоляция дочек друг от друга — штатный сценарий, а не доработка.
• Контур не отменяет утечки через людей, не делает модель вашей и не заменяет регламенты. И он точно не взлетит, если его разворачивают ради запрета.

Если хотите прикинуть конфигурацию и порядок цифр под вашу структуру, условия есть на странице White Label, а предметный разговор быстрее начать с менеджером — он разберёт, сколько у вас юрлиц, какие сценарии и что из этого считается по токенам. Если вы ещё на стадии «а где вообще ИИ нам полезен», начните с разбора внедрения по отделам.