Loading
Короткие определения терминов, которые встречаются в наших материалах об AI для PR-агентств и суверенной инфраструктуре. От «суверенного AI» до «инъекции голоса».
AI-инфраструктура, при которой данные не покидают юрисдикцию РФ.
Подход к развёртыванию AI-систем, при котором обработка данных полностью остаётся в российской юрисдикции — на managed-сервисах РФ (например, Yandex Cloud) или self-hosted на собственной инфраструктуре. Цель — соответствие 152-ФЗ и независимость от зарубежных облаков.
Open-source платформа автоматизации рабочих процессов.
Инструмент с открытым исходным кодом для визуального проектирования пайплайнов: соединяя ноды, можно строить сложные процессы автоматизации без написания кода под каждую интеграцию. В отличие от облачных Zapier/Make, n8n можно развернуть на собственном сервере, что важно для суверенности данных.
Калибровка AI-генерации под публичный стиль конкретного спикера.
Техника, при которой AI настраивается на узнаваемый голос конкретного эксперта: его лексику, типичные конструкции, логику аргументации и темы. На вход подаётся профиль спикера и архив его опубликованных текстов, на выходе — комментарий, который звучит как написанный этим человеком, а не нейросетью.
Закон о персональных данных в контексте AI-обработки.
Федеральный закон №152 «О персональных данных» требует, чтобы обработка ПД россиян велась с использованием баз данных на территории РФ, а трансграничная передача подчинялась отдельным правилам. Для AI это означает: отправка персональных данных в зарубежный API — трансграничная передача и, как правило, нарушение; легальные пути — managed-сервис в РФ или self-hosted.
Удаление характерных AI-маркеров из сгенерированного текста.
Отдельный этап обработки, на котором из AI-текста убираются «нейросетевые» признаки: шаблонные фразы, избыточная вежливость, типичные для языковых моделей конструкции — и возвращается живой ритм, вариативность и узнаваемая позиция. Без гуманизации текст на русском часто выглядит машинным, и редакции его не берут.
Языковая модель, развёрнутая на собственной инфраструктуре.
Запуск большой языковой модели (например, open-weights Qwen или YandexGPT 5 Lite) на вашем железе или в вашем облачном периметре вместо обращения к чужому API. Даёт полный контроль над данными — они не покидают периметр — и независимость от вендора; цена — необходимость в GPU и сопровождении.
Передача персональных данных за пределы РФ.
Передача персональных данных оператором на территорию иностранного государства (ст. 12 152-ФЗ). Отправка текста с ПД в зарубежный AI-сервис формально является трансграничной передачей и требует соблюдения отдельных условий; для большинства рабочих сценариев в PR это означает, что такие данные нельзя отправлять в зарубежные API.
Приведение данных к виду, не позволяющему идентифицировать человека.
Обработка персональных данных, после которой невозможно определить их принадлежность к конкретному человеку без дополнительной информации. Важно: простая замена имён на «Клиент №1» при сохранении должности, компании и города — это псевдонимизация, а не обезличивание, и требований 152-ФЗ она не закрывает.
Векторное представление текста для поиска и RAG-систем.
Числовое (векторное) представление текста, которое AI использует для семантического поиска и RAG. Важный нюанс для 152-ФЗ: эмбеддинг текста с персональными данными сам по себе считается результатом обработки ПД, поэтому передача эмбеддингов за рубеж формально подпадает под трансграничную передачу.
Экспертный комментарий спикера для публикации в СМИ.
Короткий экспертный текст от лица спикера в ответ на запрос журналиста, предназначенный для цитирования в материале СМИ. В AI-пайплайне создаётся за минуты: система исследует контекст статьи, генерирует комментарий в голосе спикера и проходит проверку перед отправкой.
Не нашли термин или хотите разобрать AI-сценарий под ваше агентство?
Связаться с командой