По этим MIT Technology Review, уже к 2025 году половина компаний начнёт использовать AI как минимум в трёх бизнес-функциях. Однако основным препятствием на пути к успешной интеграции технологий становится не мощность моделей или скорость вычислений, а качество этих и их контекст.
Контекст — новый критерий для AI
По словам Ифрана Хана, президента SAP Data & Analytics, AI сильно зависит от контекста. «Системы должны не только получать данные, но и понимать бизнес-контекст, иначе они принимают неверные решения», — утверждает он. Проблема в том, что традиционные стратегии хранения этих фокусировались на агрегировании, что часто приводит к потере значимости информации.
Проблема потери контекста
Например, две компании могут использовать AI для управления сбоями в цепочке поставок, но если одна из них анализирует только сырые данные, такие как уровни запасов, а другая добавляет контекст (например, какие клиенты стратегически важны), то результаты будут существенно различаться. «Обе системы могут быстро обрабатывать данные, но лишь одна из них принимает обоснованные решения», — замечает Хан.
Раньше компании могли полагаться на человеческих экспертов для добавления недостающего контекста, но с ростом AI эта зависимость становится ограничивающим фактором. AI не просто отображает информацию; он принимает действия на основе неё. Без контекста системы могут оптимизировать процесс для несоответствующих результатов.
Требования к структуре данных
Чтобы обеспечить правильный контекст, организациям необходима хорошо спроектированная структура данных. Это не просто интеграция данных, а создание системы, которая способна координировать решения между различными агентами и системами. Это позволяет автомобилям масштабировать AI безопасно и эффективно, поддерживая реальные бизнес-приоритеты.
Практическое значение для бизнеса
Для российских компаний это значит, что без качественной структуры этих конкурентоспособность в области AI рискует снизиться. При внедрении AI в бизнес-процессы важно не только собрать эти в одном месте, но и связать их таким образом, чтобы они сохраняли семантику и бизнес-контекст.
В ближайшие годы компании, инвестирующие в качественную структуру данных, получат преимущество. Прогнозы указывают на растущий интерес кдиапазону от 25% до 35% компаний, которые будут пересматривать свои архитектуры этих для эффективного контекста к 2026 году.