26.10.2026  Экспертиза, Искусственный интеллект, Менеджмент

В последние два года дискуссии об использовании искусственного интеллекта в корпоративном секторе были сосредоточены преимущественно на моделях, агентах и ​​инфраструктуре. Организации оценивали базовые модели, экспериментировали с фреймворками для создания агентов, инвестировали в облачные архитектуры, изначально спроектированные для ИИ, и стремились как можно быстрее внедрить «копилотов» и автономные системы. Однако многие из этих инициатив столкнулись с одним и тем же препятствием: эффективность агентов напрямую зависит от качества получаемого ими контекста, пишут в корпоративном блоге главные аналитики Forrester Чарли Дай (вице-президент), Лесли Джозеф и Индранил Бандьопадхьяй. По мере того как агентный ИИ эволюционирует от систем типа «вопрос-ответ» к автономным системам, способным рассуждать, планировать, использовать инструменты и выполнять бизнес-процессы, контекст превращается из вспомогательного ресурса в критически важный элемент производственной среды. Агенты не могут полагаться на интуицию, институциональную память или человеческое суждение. Им необходим точный, своевременный и ситуативно релевантный контекст, объединяющий бизнес-знания, текущее операционное состояние, цели, ограничения и накопленный опыт. Этот сдвиг заставляет компании переходить от работы, основанной исключительно на данных, к деятельности, движимой знаниями. Проблема заключается в том, что большинство предприятий изначально не были спроектированы для предоставления контекста подобным образом ... читать далее.