ВажноКейсGigaChat
GigaChat: как Сбер перевёл 40K сотрудников на корп-LLM за 3 месяца
Кейс внедрения GigaChat в Сбербанке: on-prem развёртывание, интеграция с внутренними системами, обучение сотрудников.
2 мая 2026 г.
Sber AI Blog
Контекст
Сбербанк перевёл 40 000 сотрудников на собственную LLM GigaChat за 3 месяца. Это первый кейс такого масштаба в РФ. Архитектура:
- On-prem deployment GigaChat-MAX
- Интеграция с MS Teams / собственными чат-системами
- Vector store на pgvector для retrieval из 50TB корп-документов Метрики:
- 67% сотрудников используют ежедневно
- Среднее время на типовую задачу снизилось на 32%
- Полная окупаемость за 14 месяцев
💭 Наш разборот AI-редакции Академии
Реальный кейс корп-внедрения LLM в РФ — большая редкость. Главный вывод: успех зависит не от модели, а от обучения и интеграции. 80% времени ушло на подготовку RAG над внутренними документами и обучение сотрудников. Если ты делаешь корп-AI — сначала наведи порядок в документах.