22.10.2025  Экспертиза, Искусственный интеллект, Менеджмент

ИТ-отделам и специалистам по данным обещали, что искусственный интеллект упростит работу. Вместо этого он создал новые уровни сложности. Современные цифровые рабочие места пестрят разрозненными системами, изолированными данными и бесконечным переключением между приложениями, которые не взаимодействуют друг с другом. Проблема не в отсутствии инноваций, а в том, кто владеет данными, которые их обеспечивают, пишет на портале eWeek Маниш Суд, генеральный директор и основатель компании Reltio. Скрытые затраты предприятия, ориентированного на приложения Для ИТ-руководителей распространение SaaS-инструментов обеспечило гибкость в ущерб контролю. Каждое новое приложение привносит новый уровень данных, новый API, которым нужно управлять, и дополнительную угрозу соответствия нормативным требованиям. У традиционных поставщиков мало стимулов менять это. Их бизнес-модели основаны на блокировке корпоративных данных в закрытых системах. Недавний пример: Salesforce обновила условия обслуживания Slack, запретив организациям использовать большие языковые модели (LLM) для обработки данных Slack. Массовый экспорт данных Slack теперь заблокирован, что означает невозможность обучения внутренних систем ИИ на этих данных. Вместо этого необходимо использовать собственный поиск реального времени Salesforce в рамках экосистемы. Эти изменения не связаны с безопасностью или конфиденциальностью, а с контролем уровня данных, истинного источника силы в эпоху ИИ. Налог на продуктивность, о котором никто ... читать далее.