Искусственный интеллект стремительно перемещается из лабораторий в операционную деятельность. Согласно недавним опросам, к концу 2025 года половина компаний будет использовать ИИ как минимум в трех функциональных направлениях. ИИ-помощники и прогнозные агенты внедряются в финансы, HR и логистику в промышленных масштабах, однако на пути к эффективности встала проблема, которая куда серьезнее нехватки мощностей графических процессоров. Как отметил Ирфан Хан, президент и директор по продукту SAP Data & Analytics, современный кризис ИИ заключается в полном отсутствии бизнес-контекста. Модели работают быстро, но без понимания внутренних политик и процессов им не хватает рассудительности. Результат — высокоскоростной конвейер уверенных ошибок.
Старые стратегии с их гигантскими «озерами данных» в эпоху ИИ потерпели неудачу: они методично выхолащивали смысл из информации. На протяжении двух десятилетий бизнес сбрасывал данные в централизованные хранилища для отчетности, теряя семантический слой — описание того, как на самом деле работает компания. Чтобы не скармливать большим языковым моделям цифровой мусор, фокус руководства смещается с выбора «самой умной» модели на создание фабрики данных (Data Fabric). По словам Ирфана Хана, эта архитектура не просто связывает данные в различных приложениях и облаках, но и сохраняет бизнес-логику. Это создает фундамент, на котором ИИ-агенты могут координировать решения, а не действовать в вакууме. Для логистического агента это означает разницу между слепой реакцией на уровень запасов и пониманием политики рисков или нюансов работы с поставщиками.
Теперь возврат инвестиций определяет инфраструктура, а не алгоритм. Запуск автономных агентов в цепочки поставок без семантического слоя — это угроза финансовой стабильности. Скорость без здравого смысла превращает автоматизацию в проект, который просто сжигает деньги. Чтобы не масштабировать хаос, руководителям придется приоритизировать архитектуру данных. Как резюмирует Хан, автоматизация должна отражать реальные бизнес-приоритеты, иначе она не только не поможет организации, но и активно ей навредит.
Покупка самой дорогой модели ИИ — пустая трата бюджета, если ваша архитектура данных остается кладбищем контекста. К 2025 году пропасть проляжет не между теми, у кого есть ИИ, и теми, у кого его нет. Конкурировать будут те, кто доверяет своим агентам, с теми, кто пытается управлять флотом галлюцинирующих ботов. Если ваши данные не говорят на языке вашего бизнеса, ИИ никогда этому языку не научится.