27.05.2026 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментРуководители предприятий потратили два года и сотни миллиардов долларов на искусственный интеллект. Результаты оказались неоднозначными. Согласно глобальному опросу McKinsey 2024 года, менее одной трети компаний сообщили, что их инвестиции в ИИ принесли значимую и устойчивую бизнес-ценность. Демонстрации, как правило, впечатляют, а производственная эксплуатация — разочаровывает, пишет на портале BigDataWire Сохам Мазумдар, соучредитель и генеральный директор WisdomAI. Чаще всего предлагается диагноз: модель недостаточно хороша, инфраструктура данных недостаточно зрелая или сотрудники не прошли обучение. Этот диагноз в значительной степени неверный или, по крайней мере, неполный. Настоящая проблема заключается в контексте, а именно в отсутствии устойчивого, динамического слоя корпоративного контекста, расположенного между ИИ и данными. Пока организации не поймут, что это значит, и не начнут действовать соответствующим образом, модернизация моделей и инвестиции в инфраструктуру не устранят этот пробел. Пробел в контексте Каждая корпоративная система ИИ, будь то инструмент разговорной аналитики, агент финансового планирования или оптимизатор цепочки поставок, работает путем преобразования человеческого вопроса в задачу, выполняемую машиной. Для точного преобразования система должна понимать бизнес, значение данных, как определяются метрики, какие бизнес-правила применяются и как эти правила развивались с течением времени. Именно это понимание мы подразумеваем под контекстом ...
читать далее.
