Искусственный интеллект: от хайпа к прибыли – контекст решает все

В 2026 г. эйфория вокруг генеративного AI утихает, уступая место трезвому расчету. Бизнес требует от AI не просто демонстраций, а конкретных результатов. Статья расскажет, почему контекст данных становится ключевым фактором успеха AI-проектов и как компании могут преодолеть сложности внедрения.

Конец эпохи показухи: AI должен приносить прибыль

Помните времена, когда любое упоминание об искусственном интеллекте вызывало бурный восторг? Казалось, что нейросети вот-вот решат все наши проблемы. Но, как и с любым хайпом, наступило похмелье. Бизнес больше не впечатляется красивыми презентациями. Теперь важны цифры, прозрачность и контроль. "Что может AI?" – вопрос устарел. Сегодня спрашивают: "Где прибыль?".

Причина проста: данные. Вернее, контекст данных. Старые методы, когда данные хранились отдельно от вычислений, а аналитика сводилась к простым дашбордам, больше не работают. Чтобы AI действительно приносил пользу, он должен понимать контекст: сложные бизнес-процессы, противоречивые правила, нюансы человеческого языка. AI должен "жить" внутри компании, оперируя всем массивом информации – структурированной и неструктурированной.

Обещанная экономия времени: дьявол кроется в деталях

AI обещает нам экономию времени, но, как всегда, есть подвох. Опрос Workday показал, что, хотя большинство пользователей AI экономят от одного до семи часов в неделю, треть этого времени уходит на исправление ошибок и переписывание контента. Лишь малая часть пользователей (14%) стабильно получает положительные результаты.

В чем проблема? В отсутствии контекста. AI не может просто генерировать текст или принимать решения на основе "голых" данных.

Ему нужна информация о том, как эти данные связаны между собой, какие правила действуют в конкретной ситуации, какие цели преследует компания.

Именно поэтому внедрение графов знаний, которые должны были стать ключом к контекстуализации данных, замедлилось. Подготовка данных для графов знаний оказалась сложной задачей.

Стандартизация и семантика: путь к надежному AI

Несмотря на трудности, индустрия движется вперед. Машинное обучение и AI остаются лидерами по динамике расходов. Компании осознают, что AI может повысить производительность, поддержать принятие решений и трансформировать бизнес.

Ключ к успеху – в способности компаний предоставлять контекст для данных и автоматизировать сложные рабочие процессы. Индустрия движется к стандартизации семантических слоев и протоколов обмена данными, таких как Model Context Protocol и Open Semantics Interchange framework. Эти стандарты позволят различным системам обмениваться данными и понимать их смысл.

Однако, есть опасения, что существующие подходы к определению семантики, основанные на SQL, могут быть недостаточными для выражения всех бизнес-правил, необходимых для полноценной контекстуализации данных. Нужно искать новые, более гибкие и мощные инструменты.

Кто не успел, тот опоздал: гонка за AI продолжается

Внедрение AI – это не спринт, а марафон. Компании, которые смогут эффективно управлять данными и контекстом, получат огромное преимущество. Те, кто продолжит гнаться за хайпом и красивыми демонстрациями, рискуют остаться позади.

Необходимо сместить фокус от демонстрационных моделей к реальным результатам, а также улучшить точность и надежность AI-решений. Контекст – вот что отличает игрушку от мощного инструмента.

Вопросы для размышления

• Как ваша компания собирается обеспечивать контекст для данных, используемых в AI-проектах?
• Какие инструменты и технологии вы считаете наиболее перспективными для контекстуализации данных?
• Какие бизнес-процессы в вашей компании могут быть наиболее эффективно автоматизированы с помощью AI, учитывая контекст данных?