В Астане стартовал международный форум Business Technology Expo 2026, посвященный автоматизации и цифровизации бизнеса. Мероприятие проходит с 13 по 15 мая в Международном выставочном центре EXPO и собирает представителей бизнеса, IT-компаний, интеграторов, разработчиков цифровых решений и экспертов по искусственному интеллекту. Организаторы называют форум платформой, где компании представляют технологии для управления, автоматизации, повышения операционной эффективности и масштабирования бизнеса. Корреспондент El.kz побывал на мероприятии и рассказал что там происходит.
В этом году деловая программа форума охватывает несколько направлений: искусственный интеллект для бизнеса, Data Science и Agentic AI, цифровую трансформацию, маркетинг, HR-технологии и автоматизацию бизнес-процессов. Среди ключевых тем заявлены использование AI в управлении, финансах, продажах и операционной деятельности, внедрение гибридных архитектур для AI-решений, работа с данными, облачными сервисами, маркетинговой персонализацией и кадровыми рисками.
Одной из центральных сессий первого дня стала конференция «AI для бизнеса: стратегия, технологии, результаты», посвященная тому, как искусственный интеллект меняет управление, продажи и операционную эффективность компаний в 2026 году.
Форум проходит на фоне растущего интереса казахстанского бизнеса к практическому внедрению цифровых инструментов. По данным организаторов и отраслевых площадок, на выставке ожидаются десятки спикеров и компании из разных стран, представляющие решения в сфере искусственного интеллекта, облачных технологий, аналитики данных, финтеха, автоматизации продаж и оптимизации бизнес-процессов.
Айна Задабек, председатель правления медиакомпании «Qazcontent», посвятила выступление одной из самых чувствительных тем для современной медиасреды — распространению фейков и роли искусственного интеллекта в проверке информации. По ее словам, сегодня редакции работают в условиях, когда скорость и достоверность публикации являются главными конкурентными преимуществами. В погоне за скоростью повышается риск ошибок: материал может разойтись по социальным сетям быстрее, чем журналист или редактор успеет проверить первоисточник.
Спикер отметила, что дезинформация уже давно перестала быть только проблемой медиа. Она стала частью глобальных рисков: используется во время политических конфликтов, природных катастроф и кризисов, влияя на поведение людей и общественное доверие. Поэтому для информационных компаний вопрос проверки данных становится не технической опцией, а элементом безопасности.
«Эксперты оценивают, что с каждым годом этот уровень будет увеличиваться. Даже когда происходят природные катаклизмы, мировые политические столкновения, везде именно инструмент дезинформации применяется как оружие».
Айна Задабек подчеркнула: искусственный интеллект для медиа — не только источник угроз, но и рабочий инструмент. Он позволяет быстрее готовить тексты, обрабатывать большие массивы информации, переводить, адаптировать материалы и создавать визуальный контент. Однако чем доступнее становятся такие инструменты, тем сложнее аудитории отличить реальное сообщение от сгенерированного.
«В медиакомпании «Qazcontent» с 2024 года мы внедряем ряд инструментов искусственного интеллекта, которые позволяет нам быстрее и качественнее создавать контент, проводить фактчекинг, развивать креативные форматы для привлечения внимания аудитории и конкурировать на рынке».
Внедрение ИИ в проектах «Qazcontent» позволило по ряду проектам значительно оптимизировать бизнес-процессы и расходы, увеличить количество креативного контента при меньших временных и финансовых затратах, отметила руководитель медиакомпании.
Одним из практических примеров Задабек назвала портал E-History.kz, где собраны тысячи материалов, включая документы в PDF-формате. После того как редакция начала использовать ИИ для работы с текстами, фото- и видеоконтентом, объем публикаций вырос, при том что в редакции работает всего 5 человек. При этом для компании было важно не просто увеличить количество материалов, а удержать аудиторию и повысить вовлеченность читателей, чего удалось достигнуть.
Внутри Qazcontent начали разбирать редакционные цепочки: от сбора информации и подготовки материала до выпуска и редактуры. Такой подход позволил определить, где ИИ действительно может ускорить работу, а где решение обязательно должно оставаться за человеком. Особенно это важно для новостных материалов, где ошибка может ударить по репутации всей редакции.
Касаясь проблемы борьбы с фейками, спикер отметила, что ключевым остается навык проверки источников. Даже если человек использует ChatGPT или другие ИИ-сервисы, он должен понимать происхождение информации, кому она выгодна и можно ли ей доверять. В качестве примера Айна Задабек рассказала, как команда портала E-History.kz проводит работу со школьниками и учителями по истории, демонстрируя методы работы с источниками, проверку достоверности данных и другие навыки критического анализа.
Эксперт Иван Пивоваров в своем выступлении на Business Technology Expo рассказал о влиянии ИИ на IT инфраструктуру. По его словам, бизнес уже живет в среде, где цифровые сервисы становятся частью самых обычных процессов: от электронной очереди до управления устройствами на предприятиях. Из-за этого нагрузка на IT-инфраструктуру растет быстрее, чем компании успевают перестраивать свои внутренние системы.
«Все индустрии подвержены цифровой трансформации. И она за последний год просто с невероятной скоростью ускоряется. Все это вызывает сложность, рост масштабов, рост конечных пользователей, рост устройств на предприятиях. То есть всем этим надо управлять».
Спикер отметил, что количество подключенных устройств в мире уже измеряется десятками миллиардов. Это не только смартфоны и компьютеры, но и корпоративные девайсы, оборудование на предприятиях и элементы городской инфраструктуры. В таких условиях ручное управление сетью становится все менее эффективным: система слишком большая, подвижная и зависимая от стабильной связи.
«В 2024 году количество подключенных устройств в общей сети было в районе 34-35 миллиардов по всему миру. И уже нецелесообразно этим управлять вручную. Нам нужно применять новый подход, применять искусственный интеллект для управления всем этим хозяйством».
Отдельно Пивоваров остановился на кадровом дефиците. По его словам, даже если компания готова инвестировать в новые технологии, ей часто не хватает специалистов, которые смогут внедрять и сопровождать решения на базе искусственного интеллекта. Это превращает цифровизацию не только в технологический, но и в управленческий вызов.
«Очень все упирается в людей. Это ресурсы наши, это айтишники, специалисты. По последним оценкам, 60% говорят, что у них проблема с кадрами. Они просто не могут найти тех людей, которые будут уже сегодня делать и внедрять искусственный интеллект».
Еще один барьер связан с безопасностью. Чем больше данных собирает и обрабатывает бизнес, тем выше требования к защите информации, разграничению доступа и устойчивости систем. Для компаний это особенно чувствительно, потому что внедрение ИИ почти всегда связано с персональными данными, корпоративной информацией и критически важными процессами.
При этом сам факт инвестиций в ИИ еще не гарантирует результата. Пивоваров привел статистику, согласно которой большинство компаний сталкиваются с трудностями уже после покупки программного обеспечения и инфраструктуры. Главная проблема, по его словам, заключается в том, что бизнес часто пытается строить ИИ-решения на неподготовленной базе.
«74% компаний испытывают трудности. Представьте, три из четырех компаний, которые инвестировали в искусственный интеллект, купили огромные ресурсы, купили огромное количество программного обеспечения, они не могут получить эффект и ценность от внедрения искусственного интеллекта».
Среди причин спикер назвал низкое качество данных, разрозненность внутренних систем и слабую интеграцию между подразделениями. В компаниях данные могут храниться в разных контурах, обрабатываться по разным правилам и не попадать в единую систему. В результате искусственный интеллект не получает цельной картины, а значит, не может давать точные и полезные выводы.
«Основа искусственного интеллекта — это данные, на которых он учится, то, что он использует, то, что он обрабатывает, то, что он анализирует. Эти данные очень низкого качества. Разные подразделения имеют разные системы управления, системы сбора данных и обработки. И все они живут отдельной жизнью, не интегрированы, не связаны между собой».
Еще одним препятствием остаются устаревшие системы. Во многих организациях часть процессов по-прежнему держится на ручном учете, отдельных базах данных или Excel-файлах. Такая фрагментарность, по словам Пивоварова, мешает автоматизации и ограничивает производительность инфраструктуры.
По мнению спикера, ключевым элементом в этой архитектуре становится сеть. Именно через нее проходят данные, которые затем используются аналитическими системами и ИИ-моделями. Пивоваров сравнил сеть с базовой инфраструктурой, без которой невозможно обеспечить устойчивую работу цифровых сервисов и доступ к данным в реальном времени.
«Это все связано с сетью. Почему? Потому что сеть — это как нервная система всей инфраструктуры построения любой IT-системы. И поэтому мы утверждаем, что сейчас вам нужна сеть, специально созданная с помощью ИИ и для того, чтобы работать и управлять искусственным интеллектом».
В качестве решения он рассказал о платформенном подходе, при котором сеть не просто передает данные, а сама становится источником аналитики. Такая система собирает большой массив информации о работе инфраструктуры, обучает на нем модели и помогает компаниям управлять сетями с меньшей нагрузкой на IT-персонал.
«Мы создали единую платформу, которая в первую очередь собирает повседневно огромное количество данных, огромное озеро данных, на которых система искусственного интеллекта учится и в дальнейшем помогает предприятиям различного масштаба использовать методы и подходы к управлению сетью предприятий».
Практический эффект таких решений, по словам Пивоварова, особенно заметен в рознице. Сеть может помогать бизнесу видеть, что происходит в магазинах в режиме реального времени: сколько людей находится в точке, как они перемещаются, какие зоны посещают и где возникают технические сбои. Это позволяет быстрее реагировать на проблемы, которые раньше могли восприниматься как локальная неисправность оборудования.
«Они, используя подключение сети и управление искусственным интеллектом, ежесекундно, ежемоментно видят, в каком магазине какое количество людей, к какому товару они движутся, подходят, чем интересуются. Анализируют это в онлайн-режиме».
Спикер привел пример с кассой, которая может «зависнуть» не из-за самой базы данных, а из-за проблем со связью. В таких случаях интеллектуальная сеть позволяет быстрее определить источник сбоя и сократить время реакции. Для бизнеса это означает меньше простоев, выше доступность сервисов и более прозрачную работу инфраструктуры.
В завершение своего выступления спикер подчеркнул, что для внедрения ИИ компаниям нужна не отдельная программа или разрозненный набор инструментов, а комплексная технологическая база. Она должна включать вычислительные мощности, системы хранения данных и сети передачи данных. Только при такой связке искусственный интеллект может работать не как эксперимент, а как часть устойчивой бизнес-инфраструктуры.
Как IT-разработчик вылечил себя от рака, используя искусственный интеллект.