Изкуственият интелект лети на сляпо: Защо големите корпорации вече не разбират собствените си данни

Подценен риск от изкуствения интелект: Защо хаосът с данните може да струва милиони на компаниите

Шумът около изкуствения интелект все повече отстъпва място на отрезвяваща реалност в ръководството. Докато езиковите модели на OpenAI, Google и други стават все по-мощни, продуктивното им използване на практика обикновено се проваля поради масивен, но често игнориран проблем: вътрешен хаос в данните. Когато договори, истории на чатове, имейли и електронни таблици са разпръснати неструктурирани в безброй силози и отдели, дори най-интелигентните агенти с изкуствен интелект не остават с нищо или просто халюцинират. Именно на тази уязвимост се оформя бързо развиващ се пазар за милиарди долари. Специализирани стартиращи компании и утвърдени технологични гиганти изграждат така наречените семантични слоеве данни – новата централна операционна система за корпоративни данни. Но тази технология не само носи огромни печалби от ефективност и революционни модели на плащане, но и крие осезаеми рискове по отношение на киберсигурността и зависимостта. Тази статия предлага задълбочен поглед върху архитектурата на бъдещето на изкуствения интелект и изследва какво означава тази трансформация за икономиката – от големи корпорации до средни предприятия.

Свързано с това:

• Unframe ИИ | Данни, готови за ИИ. Създадени от системите, които вече използвате.

Пазар за милиарди долари се оформя от стар проблем

Дебатът около изкуствения интелект в бизнеса се промени коренно през последните две години. Докато първоначалният фокус беше върху това кой езиков модел предоставя най-добрите отговори, сега в центъра на вниманието е далеч по-прагматичен аспект: качеството, навременността и достъпността на данните, с които тези модели са предназначени да работят. Проучване сред сто висши ръководители в областта на данните и технологиите от корпорации с приходи над два милиарда щатски долара и повече от пет хиляди служители рисува отрезвяваща картина. Почти всички респонденти – деветдесет и девет процента, за да бъдем точни – се затрудняват да дефинират последователни бизнес показатели в различните инструменти и отдели. Почти осемдесет процента от екипите за данни прекарват повече от половината си време в подготовка на данни, вместо реално да получават информация от тях. Тези цифри разкриват, че семантичната несъответствие вече не е маргинален проблем, а по-скоро самата операционна система, на която все още работят много големи компании.

Нова категория доставчици запълва точно тази празнина, позиционирайки се като връзка между фрагментираната реалност на бизнеса и изискванията на съвременните системи с изкуствен интелект. Тяхното обещание е да консолидират всички източници на данни на компанията – от имейли и договори до ERP и CRM системи – в непрекъснато синхронизиран, управленски слой. Успехът на това обещание е очевиден в случая с калифорнийско-израелско-германския стартъп Unframe, който в рамките на дванадесет месеца след официалното си пускане на пазара осигури обем на договорите над сто милиона щатски долара. Последният кръг от финансиране от петдесет милиона щатски долара, воден от Highland Europe, доведе общата сума на набраните средства до сто милиона щатски долара. Такива цифри за растеж са забележителен сигнал за истинска, а не просто заявена, нужда в пазарен сегмент, който съществува само от няколко години.

Защо традиционните архитектури на данни възпрепятстват изкуствения интелект

За да разберем последиците от това развитие, си струва да разгледаме историческата функция на хранилищата за данни. В продължение на десетилетия те бяха оптимизирани за една-единствена цел: ретроспективно отчитане. Тримесечни данни, статистика за продажбите, ключови показатели за ефективност за управлението – всичко това можеше да бъде задоволително представено с помощта на периодично актуализирани, силно структурирани бази данни. Изкуственият интелект обаче, особено агентно-базираните системи, предназначени да вземат самостоятелни решения или да задействат действия, изисква нещо коренно различно. Той се нуждае от оперативна информация, която е актуална в реално време и е свързана с реалните бизнес процеси. Агент с изкуствен интелект, предназначен да поддържа решения във веригата за доставки, не може да работи с данни, които са на три седмици и са подготвени единствено за ретроспективен анализ.

Това несъответствие се изостря от друг структурен проблем. Оценки на големи технологични компании показват, че до 90 процента от корпоративните данни са неструктурирани, разпръснати в документи, истории на чатове, заявки за поддръжка, фактури и записи в календара. Това огромно количество информация до голяма степен се намира извън сферата на традиционните хранилища за данни, базирани на електронни таблици, и е просто недостъпно за традиционните инструменти за анализ. Без унифициран семантичен слой, който последователно представя както структурирано, така и неструктурирано съдържание, остава практически невъзможно да се консолидира информация от различни източници и да се предостави на модел с изкуствен интелект като надежден контекст.

Отделен сравнителен проект, оценяващ зрялостта на данните за генеративен ИИ, стига до структурно подобен резултат, макар и с различна тежест. В това проучване 59% от анкетираните мениджъри посочват качеството и последователността на данните като най-голямата пречка пред продуктивното използване на генеративен ИИ, следвани от фрагментираните пейзажи от данни с 50% и проблеми със сигурността и поверителността на данните, също с 50%. Прави впечатление също, че само 13% от компаниите, които вече използват генеративен ИИ, могат да предотвратят нефилтрираното навлизане на чувствителни данни, като например информация за клиенти или служители, в езикови модели. Това сочи за пропаст в управлението, която далеч надхвърля проблемите с техническата съвместимост и води директно в сферата на защитата на данните и регулаторната отговорност.

Бизнес моделът зад новия слой данни

Основният принцип, следван от доставчици като Unframe може да бъде описан в четири функционални стъпки. Първо, корпоративните системи, приложенията, хранилищата на данни, файловете и API се свързват с платформата. След това тези хетерогенни източници се трансформират в единен, управляем слой от данни, който се прилага за цялата организация. Третата стъпка включва непрекъсната синхронизация с изходните системи, като се гарантира, че слой от данни не се превръща просто в поредната остаряла снимка, а по-скоро отразява действителното състояние на бизнеса. Едва в четвъртата стъпка тази основа се използва за захранване на изкуствен интелект, анализи и автоматизация – всички изградени на една и съща последователна основа.

Концептуално, този подход наподобява един вид дигитален близнак на организацията, но не е предназначен предимно за симулиране на физически процеси. Вместо това, той служи за картографиране на клиенти, продукти, договори и транзакции в последователно представяне. Икономическата привлекателност на такъв модел се състои във факта, че всяко ново приложение с изкуствен интелект не е необходимо да започва от нулата, за да има достъп до съответните бизнес данни. Вместо това, всяко приложение се основава на една и съща, вече почистена и обогатена основа. Това потенциално намалява значително разходите за всяка следваща инициатива с изкуствен интелект, тъй като най-сложната и често подценявана част от един проект с изкуствен интелект – интегрирането и почистването на данни – трябва да се извърши само веднъж.

Unframe описва предлаганото от нея като модулни, многократно използваеми градивни елементи, които могат да бъдат сглобени в персонализирани решения, без да е необходимо отделно обучение на модели за всеки случай на употреба. Така нареченият Framery функционира като отворен платформен слой, който може да се свързва с всяко предлагане на софтуер като услуга, API, база данни или файлов формат, независимо дали инфраструктурата се управлява в облака, локално или в хибридна среда. За европейските, и особено за германските компании, друг аспект е от съществено значение: платформата работи независимо от конкретен доставчик на езиков модел, което означава, че няма обвързване с конкретен доставчик. Освен това, спазването на Общия регламент относно защитата на данните (GDPR) на ЕС и законодателството на ЕС за изкуствения интелект е изрично рекламирано. Данните по подразбиране не трябва да напускат системните граници на клиента, освен ако не е изрично поискано.

Ценообразуването, основано на резултатите, като сигнал за доверие в условия на недоверчив пазар

Особено показателен аспект от бизнес стратегията се крие в ценовия модел. За разлика от традиционните доставчици на софтуер, които начисляват лицензионни такси, независимо от действителната полза, Unframe разчита на модел на фактуриране, базиран на резултатите. Клиентите плащат само когато дадено решение доказано работи и дава резултати. Това решение в никакъв случай не е случайно, а по-скоро е пряк отговор на дълбоко вкоренения скептицизъм в управителните съвети. Както съоснователят на компанията публично заяви, компаниите са уморени да финансират решения, които се провалят в по-голямата част от случаите, поради което те изискват модел, при който плащането се извършва за действителен успех.

Това наблюдение е в съответствие с по-широкия опит на много корпорации, които от години експериментират с така наречените проекти за доказване на концепцията, без да ги интегрират в производствените системи. Значителен набор от обещаващи случаи на употреба на изкуствен интелект, множество пилотни проекти и въпреки това почти нищо реално не се използва в ежедневните операции – това обобщава отправната точка за много компании, които се обръщат към тази нова категория доставчици. Икономическата същност на това обещание се крие в прехвърлянето на риска от неуспешен проект от клиента само към поне част от собствения риск на доставчика. Това коренно променя структурата на стимулите и вероятно е една от ключовите причини за наблюдаваната динамика на растеж, по-специално гореспоменатото задържане на нетните приходи от 400 процента, което означава, че съществуващите клиенти са увеличили разходите си средно четири пъти в рамките на една година.

Кои са клиентите и какво разкрива това за нивото на зрялост на пазара

Споменатите референтни клиенти рисуват интересна картина на различните индустрии. Сред посочените са компаниите за недвижими имоти Cushman & Wakefield и Avison Young, компанията за киберсигурност Armis и швейцарското издателство NZZ. Освен това се съобщават случаи на употреба от авиокомпании за оптимизиране на графика на екипажа и от търговци на дребно за планиране на промоции за продажби. Това разпределение в недвижими имоти, медии, сигурност, авиация и търговия на дребно предполага, че това не е нишово решение за една отделна индустрия, а по-скоро междуотраслов инфраструктурен проблем, който очевидно възниква в много различни икономически контексти.

Интерес представлява и географската и организационна структура на компанията. Със седалище в Купертино, Калифорния, и допълнителни офиси в Тел Авив и Берлин, Unframe въплъщава трансатлантическа или трансконтинентална структура, типична за технологичния сектор, съчетаваща американски капитал, израелско технологично развитие и близост до европейския пазар. За компания с германски фокус е особено важно оперативният съосновател да работи изрично от Берлин и компанията многократно да е участвала в европейски дигитални събития, като например конференцията Mind the Tech в Берлин. Това сигнализира за умишлен стратегически фокус върху европейския пазар, който поради по-строгите изисквания за защита на данните и като цяло по-предпазливото отношение към неконтролираното прехвърляне на фирмени данни към американски доставчици на облачни услуги, има различни изисквания от северноамериканския пазар.

Конкурентната среда и надпреварата между технологичните гиганти

Описаната тенденция в никакъв случай не се ограничава само до специализирани стартиращи компании. Утвърдени технологични компании също са идентифицирали проблема с фрагментираните корпоративни данни като ключова област на растеж. Dell Technologies, заедно с Nvidia, разработи платформа за данни с изкуствен интелект, чиято заявена цел е да трансформира десетилетия фрагментирани корпоративни данни в приложима информация. Старши изпълнителен директор по продуктов маркетинг в Dell уместно заяви, че решението на проблема с данните трябва не само да се справи с нивото на съхранение, но и да обхване целия процес - от приемането и курирането на данни до оркестрацията, така че данните в крайна сметка да достигнат надеждно изчислителната мощност на графичните процесори.

В своята оценка на ключовите тенденции в данните за 2026 г. IBM също така подчерта, че без конвергирана платформа, предлагаща унифициран достъп до структурирани и неструктурирани данни, компаниите няма да могат да внедрят анализи и автономна автоматизация с необходимата скорост и надеждност. Тази оценка от една от най-старите и най-големи ИТ компании в света подчертава, че това не е нишов проблем за малките доставчици, а по-скоро фундаментално структурно предизвикателство, идентифицирано като критично пречка в цялата индустрия. Важно е да се отбележи, че IBM изрично подчертава, че никой отделен доставчик не може да реши този проблем сам, тъй като интегрирането на разпределени данни и разработването на необходимата инфраструктура за автономни системи с изкуствен интелект изискват широка екосистема от партньори и технологии.

Тази оценка хвърля важна светлина върху реалната конкурентна динамика. Не се оформя пазар, в който един-единствен победител доминира в цялата верига за създаване на стойност, а по-скоро множество доставчици с различни фокуси, някои допълващи се, други конкуриращи се помежду си. Специализирани доставчици като K2View се фокусират изрично върху оперативни, готови за производство архитектури на данни, докато инфраструктурни компании като Dell и Nvidia предоставят основния изчислителен капацитет, а доставчици на платформи като Unframe преодоляват разликата между суровите данни и внедряващите се приложения с изкуствен интелект.

Тук ще научите как вашата компания може да внедри персонализирани решения с изкуствен интелект бързо, сигурно и без високи бариери за навлизане.

Управляваната AI платформа е вашето цялостно и безпроблемно решение за изкуствен интелект. Вместо да се занимавате със сложни технологии, скъпа инфраструктура и продължителни процеси на разработка, вие получавате готово решение, съобразено с вашите нужди, от специализиран партньор – често само в рамките на няколко дни.

Ключовите предимства накратко:

⚡ Бързо внедряване: От идея до готово за употреба приложение за дни, а не за месеци. Ние предлагаме практични решения, които създават незабавна добавена стойност.

🔒 Максимална сигурност на данните: Вашите чувствителни данни остават при вас. Гарантираме сигурна и съвместима обработка без споделяне на данни с трети страни.

💸 Без финансов риск: Плащате само за резултати. Високите първоначални инвестиции в хардуер, софтуер или персонал са напълно елиминирани.

🎯 Фокусирайте се върху основния си бизнес: Концентрирайте се върху това, което правите най-добре. Ние се грижим за цялостното техническо внедряване, експлоатация и поддръжка на вашето AI решение.

📈 Готов за бъдещето и мащабируем: Вашият изкуствен интелект расте с вас. Ние гарантираме непрекъсната оптимизация и мащабируемост и гъвкаво адаптираме моделите към новите изисквания.

Повече информация тук:

• Управлявана платформа с изкуствен интелект

Управлението като подценен конкурентен фактор

Един аспект, който често се пренебрегва в обществения дебат за изкуствения интелект, е въпросът за управлението – тоест контролът върху това кой има достъп до кои данни, как се обработват и как могат да бъдат проследени до конкретни решения, свързани с ИИ. Проучването сред сто мениджъри на данни, цитирано по-горе, показва, че осемдесет и седем процента от анкетираните изискват по-голяма прозрачност относно това как изкуственият интелект използва и интерпретира техните данни. Това е забележително висока цифра и предполага, че доверието в надеждността на системите с ИИ не е страничен въпрос, а по-скоро ключова предпоставка за по-широкото им приемане в организациите.

Средносрочните приоритети на анкетираните компании за следващите три до пет години потвърждават тази картина. Мащабируемостта в различни източници на данни е посочена като приоритет от 92%, преносимостта на данните и ключовите показатели за ефективност (KPI) от 83%, а управлението и наблюдаемостта на изкуствения интелект от 82%. Тези три приоритета са тясно свързани помежду си. Без мащабируеми структури от данни, които са последователни в рамките на системата, не може да се установи надеждно управление, а без управление всяко мащабиране остава свързано със значителни правни и репутационни рискове, особено по отношение на Общия регламент относно защитата на данните (GDPR) на ЕС и вече действащото законодателство на Европейския съюз за изкуствения интелект.

Това е особено важно за германските и европейските компании, тъй като регулаторната рамка е значително по-строга, отколкото в Съединените щати или голяма част от Азия. Европейските компании, внедряващи слой данни за изкуствен интелект, трябва от самото начало да обмислят как ще бъдат защитени личните данни, как ще бъдат документирани процедурите за обработка и как решенията за системите с изкуствен интелект могат да бъдат прозрачни в случай на спор. Доставчиците, които включват тези изисквания в своята архитектура от самото начало, например като позволяват данните да останат изцяло в рамките на собствените им системни граници, получават структурно предимство пред конкурентите, които разчитат предимно на американски облачни инфраструктури с по-малко строги регулации.

Икономически последици за германските МСП

Въпреки че споменатите дотук референтни клиенти са предимно големи, международно опериращи корпорации, възниква основателният въпрос относно релевантността на тази тема за германските МСП, които традиционно формират гръбнака на германската икономика. На пръв поглед ситуацията за по-малките компании изглежда по-малко драматична, тъй като те естествено разполагат с по-малко системи и по-малки количества данни. По-внимателното разглеждане обаче разкрива, че МСП, които са се разраснали органично през годините и са внедрили различни изолирани решения за счетоводство, управление на запасите, управление на взаимоотношенията с клиентите и комуникация, са изправени пред структурно подобен проблем с фрагментацията – само че в по-малък мащаб.

Следователно, ключовият икономически въпрос не е дали проблемът съществува, а дали инвестицията в унифициран слой от данни може да бъде икономически оправдана, предвид ограничените ИТ бюджети. Появата на модели за ценообразуване, базирани на резултатите, както е въведено от Unframe , вероятно ще играе важна роля тук, тъй като този модел значително намалява финансовия риск за по-малките компании. В същото време може да се предположи, че за средните предприятия ще се установят по-ефективни, по-специализирани решения, а не всеобхватните платформи, предназначени за многомилиардни корпорации. Въпреки това, фундаменталната логика, че последователният, непрекъснато синхронизиран слой от данни е предпоставка за всяко смислено приложение на изкуствен интелект, остава валидна, независимо от размера на компанията.

Рискове и открити въпроси относно новия слой данни

Въпреки че това развитие заслужава значително внимание, свързаните с него рискове не бива да се пренебрегват. Мигрирането на целия ландшафт от корпоративни данни в унифициран, централен слой неизбежно създава изключително привлекателна цел за киберпрестъпниците. Успешното компрометиране на този централен слой от данни може да има много по-обширни последици от нарушение на една единствена, изолирана система, тъй като би могло незабавно да предостави достъп до данни за клиенти, договори и финансови данни за цялата компания. Следователно архитектурата на сигурност на такива платформи трябва да бъде изключително стабилна и компаниите трябва критично да преценят как се контролират подробните права за достъп и как се прилагат стандартите за криптиране при избора на доставчик.

Друг, по-стратегически риск се крие в зависимостта от един-единствен доставчик на платформа. Въпреки че Unframe изрично подчертава, че не е обвързан с конкретен езиков модел, самият основен слой от данни все още представлява значителна структурна зависимост. Ако една компания реши да премине към друг доставчик, мигрирането на слой от данни в цялата компания, който е нараснал през годините, вероятно ще бъде значително начинание, подобно на добре познатите предизвикателства при преминаване към големи ERP системи. Този тип ефект на обвързване, естествено, рядко се разглежда от самите доставчици, но трябва да се вземе предвид при оценката на всяко стратегическо решение.

Накрая, остава въпросът за действителното качество на резултатите. Дори най-модерният слой данни не може да гарантира, че решенията, взети от него с изкуствен интелект, са без грешки. Особено при автономни, базирани на агенти системи, които самостоятелно инициират действия, въпросът за отговорността в случай на грешки остава нерешен. Ако агент с изкуствен интелект вземе неправилно бизнес решение въз основа на неправилно синхронизиран слой данни – например, погрешно тълкува договорна клауза или взема погрешно решение за веригата на доставки – веднага възниква въпросът за отговорността, въпрос, който досега не е бил адекватно разгледан както договорно, така и регулаторно.

Трезва оценка на действителния напредък

Критичната оценка на това развитие изисква предпазливост по отношение на преувеличените обещания за спасение. Идеята, че изкуственият интелект може да бъде внедрен и готов за производство в установена корпоративна среда в рамките на няколко дни, може да е вярна в избрани, ясно дефинирани случаи на употреба, но за по-голямата част от сложните бизнес процеси това вероятно е значително опростяване на реалността. Опитът с предишни вълни на дигитална трансформация, като например въвеждането на облачна инфраструктура или внедряването на ERP системи, показва, че дори технически сложни решения редовно се провалят поради организационна съпротива, недостатъчно качество на данните в изходните системи и липса на желание за промяна сред работната сила.

В същото време, основната диагноза е безспорно правилна. Фрагментацията на корпоративните данни е реална, добре документирана емпирично и наистина представлява едно от ключовите пречки за продуктивното използване на изкуствения интелект. Следователно въпросът е по-малко дали един унифициран, съвместим с ИИ слой от данни има смисъл, а по-скоро кой конкретен път за постигането му е най-икономически жизнеспособен за дадена компания с нейния уникален исторически системен пейзаж, толерантност към риск и наличен бюджет. За компаниите, които досега се колебаеха да се справят с този проблем, пазарните развития през последните две години предоставят важна подсказка: тези, които продължават да експериментират с изолирани, некоординирани пилотни проекти, ще изостанат от конкурентите, които са инвестирали рано в последователна база от данни в средносрочен план.

Разрушаване на силозите за данни: Пътят към оперативно съвместим корпоративен изкуствен интелект

Развитието през следващите години ще зависи значително от това дали ще бъдат установени единни стандарти за оперативна съвместимост между различните слоеве данни и платформи с изкуствен интелект. Ако индустрията успее да разработи отворени протоколи, които позволяват на различни доставчици на слоеве данни и модели с изкуствен интелект да работят безпроблемно заедно, това значително би намалило съществуващите рискове от зависимост и би засилило конкуренцията в полза на клиентите. Първите стъпки в тази посока вече са видими, например чрез поддръжката на протоколи с отворен интерфейс, които позволяват интеграция със съществуващи вътрешни асистенти с изкуствен интелект, без да е необходима пълната им подмяна.

За германските компании, които традиционно са били доста колебливи при приемането на нови дигитални технологии, но въпреки това притежават култура на защита на данните, която е строга по международните стандарти и образцова в много отношения, това развитие представлява интересна стратегическа възможност. Доставчиците, които интегрират европейските изисквания за съответствие в своята архитектура от самото начало, биха могли да получат значително предимство по отношение на доверието, особено в немскоезичните страни, пред чисто американските доставчици, чиито практики за обработка на данни традиционно са по-малко прозрачни и подлежат на по-малко строги разпоредби. Германските компании, които установят последователен, готов за управление слой от данни в началото, ще получат не само технологично, но и регулаторно конкурентно предимство, което вероятно ще се окаже все по-ценно през следващите години, тъй като практическото прилагане на европейското законодателство в областта на изкуствения интелект набира скорост.

С удоволствие бих служел като ваш личен съветник.

Можете да се свържете с мен на wolfenstein∂xpert.digital или

Просто ми се обадете на +49 7348 4088 965 .

LinkedIn