Компания EPAM Systems объявила о запуске нового сервиса для поддержки разработки передовых моделей искусственного интеллекта, предназначенных для корпоративных приложений.

Как сообщила компания в пресс-релизе, решение объединяет инструменты для генерации данных, оценки ИИ-моделей и создания сред обучения с подкреплением. Сервис ориентирован на новый этап развития корпоративного искусственного интеллекта — переход от универсальных моделей к системам, способным решать сложные специализированные задачи и работать в рамках многоэтапных бизнес-процессов.

EPAM будет предоставлять услуги по подготовке высококачественных данных, тестированию моделей и разработке индивидуальных сред обучения с подкреплением. Такие среды должны имитировать корпоративные системы и рабочие процессы, чтобы компании могли проверять работу ИИ-агентов до их внедрения в производственную инфраструктуру.

EPAM сотрудничает с Anthropic, OpenAI, Google и Microsoft. По данным компании, в её команде работают почти 10 тыс. сертифицированных архитекторов Claude, более 3 тыс. сертифицированных инженеров OpenAI и свыше 5 тыс. специалистов, имеющих сертификацию по Gemini.

«По мере того как передовой ИИ переходит от общих экспериментов к сложным корпоративным рабочим процессам, спрос принципиально сместился от вычислительных мощностей к специализированным отраслевым знаниям», — заявила директор по стратегии и трансформации EPAM Элайна Шехтер.

Новый сервис также предусматривает разработку симуляционных сред, воспроизводящих работу корпоративных систем. Они предназначены для тестирования ИИ-моделей и агентных решений до их запуска в реальной бизнес-среде.

EPAM сослалась на исследование Gartner, опубликованное в апреле 2026 года. Согласно его прогнозу, к 2028 году среды симуляции будут предлагать 99% поставщиков агентных платформ. В 2026 году этот показатель составлял менее 25%.

В компании считают, что её предложение отвечает растущей потребности бизнеса в ИИ-моделях, способных выполнять специализированные задачи и управлять многоэтапными процессами. Для этого системам необходимы предметные знания, выходящие за рамки стандартных языковых и программных возможностей.