Штучний інтелект, що летить наосліп: чому великі корпорації більше не розуміють власні дані

Недооцінений ризик ШІ: чому хаос даних може коштувати компаніям мільйонів

Ажіотаж навколо штучного інтелекту дедалі більше поступається місцем тривожній реальності у керівництві. Хоча мовні моделі OpenAI, Google та інших стають дедалі потужнішими, їх продуктивне використання на практиці зазвичай зазнає невдачі через величезну, але часто ігноровану проблему: внутрішній хаос даних. Коли контракти, історії чатів, електронні листи та електронні таблиці розкидані неструктуровано по незліченних сховищах та відділах, навіть найрозумніші агенти ШІ залишаються ні з чим або просто галюцинують. Саме на цій вразливості формується швидкозростаючий багатомільярдний ринок. Спеціалізовані стартапи та визнані технологічні гіганти створюють так звані семантичні шари даних – нову централізовану операційну систему для корпоративних даних. Але ця технологія не тільки забезпечує величезне підвищення ефективності та революційні моделі оплати, але й приховує відчутні ризики з точки зору кібербезпеки та залежності. Ця стаття пропонує глибоке занурення в архітектуру майбутнього ШІ та досліджує, що ця трансформація означає для економіки – від великих корпорацій до середнього бізнесу.

Пов'язано з цим:

• Unframe ШІ | Дані, готові до використання ШІ. Створено на основі систем, які ви вже використовуєте.

Мільярдний ринок виростає зі старої проблеми

Дебати щодо штучного інтелекту в бізнесі докорінно змінилися за останні два роки. Хоча спочатку основна увага приділялася тому, яка мовна модель надає найкращі відповіді, зараз у центр уваги вийшов набагато прагматичніший аспект: якість, своєчасність та доступність даних, з якими ці моделі повинні працювати. Опитування ста керівників вищої ланки з обробки даних та технологій з корпорацій з доходом понад два мільярди доларів США та понад п'ятьма тисячами співробітників малює тривожну картину. Майже всі респонденти — дев'яносто дев'ять відсотків, якщо бути точним — мають труднощі з визначенням узгоджених бізнес-метрик для різних інструментів та відділів. Майже вісімдесят відсотків команд обробки даних витрачають більше половини свого часу на підготовку даних, замість того, щоб фактично отримувати з них корисну інформацію. Ці цифри показують, що семантична невідповідність більше не є маргінальною проблемою, а радше самою операційною системою, на якій досі працюють багато великих компаній.

Нова категорія постачальників послуг заповнює саме цю прогалину, позиціонуючи себе як сполучну ланку між фрагментованою реальністю бізнесу та вимогами сучасних систем штучного інтелекту. Їхня обіцянка полягає в консолідації всіх джерел даних компанії — від електронних листів та контрактів до систем ERP та CRM — в один безперервно синхронізований, управлінський рівень. Успіх цієї обіцянки очевидний у випадку каліфорнійсько-ізраїльсько-німецького стартапу Unframe, який протягом дванадцяти місяців після офіційного запуску на ринок забезпечив обсяг контрактів на суму понад сто мільйонів доларів США. Його останній раунд фінансування у розмірі п'ятдесяти мільйонів доларів США, очолюваний Highland Europe, довів загальну суму залучених коштів до ста мільйонів доларів США. Такі показники зростання є чудовим сигналом справжньої, а не просто заявленої, потреби в сегменті ринку, який існує лише кілька років.

Чому традиційні архітектури даних перешкоджають розвитку штучного інтелекту

Щоб зрозуміти наслідки цього розвитку, варто звернути увагу на історичну функцію сховищ даних. Протягом десятиліть вони були оптимізовані для однієї мети: ретроспективної звітності. Квартальні показники, статистика продажів, ключові показники ефективності для управління – все це можна було задовільно представити за допомогою періодично оновлюваних, високоструктурованих баз даних. Однак штучний інтелект, особливо агентні системи, призначені для прийняття незалежних рішень або запуску дій, вимагає чогось принципово іншого. Йому потрібна оперативна інформація, яка є актуальною в режимі реального часу та пов'язана з реальними бізнес-процесами. Агент ШІ, призначений для підтримки рішень щодо ланцюга поставок, не може працювати з даними, яким три тижні та які були підготовлені виключно для ретроспективного аналізу.

Ця невідповідність посилюється ще однією структурною проблемою. За оцінками великих технологічних компаній, до 90 відсотків корпоративних даних є неструктурованими, розпорошеними по документах, історії чатів, запитах підтримки, рахунках-фактурах та записах календаря. Цей величезний обсяг інформації значною мірою лежить поза межами традиційних сховищ даних на основі електронних таблиць і був просто недоступним для традиційних інструментів аналітики. Без єдиного семантичного шару, який послідовно представляє як структурований, так і неструктурований контент, залишається практично неможливим консолідувати інформацію з різних джерел та надати її моделі штучного інтелекту як надійний контекст.

Окремий бенчмарк-проект, що оцінює зрілість даних для генеративного ШІ, приходить до структурно подібного висновку, хоча й з іншою вагою. У цьому дослідженні 59 відсотків опитаних менеджерів назвали якість та узгодженість даних найбільшою перешкодою для продуктивного використання генеративного ШІ, далі йдуть фрагментовані ландшафти даних (50 відсотків) та проблеми безпеки та конфіденційності даних (також 50 відсотків). Також варто зазначити, що лише 13 відсотків компаній, які вже використовують генеративний ШІ, можуть запобігти потраплянню конфіденційних даних, таких як інформація про клієнтів або співробітників, нефільтрованим потоком у мовні моделі. Це вказує на прогалину в управлінні, яка виходить далеко за межі проблем технічної сумісності та веде безпосередньо до сфери захисту даних та регуляторної відповідальності.

Бізнес-модель, що лежить в основі нового рівня даних

Фундаментальний принцип, якого дотримуються такі постачальники, як Unframe можна описати чотирма функціональними кроками. Спочатку корпоративні системи, програми, сховища даних, файли та API підключаються до платформи. Далі ці різнорідні джерела перетворюються на єдиний рівень даних з можливістю управління, який застосовується до всієї організації. Третій крок включає постійну синхронізацію з вихідними системами, що гарантує, що рівень даних не стане просто черговим застарілим знімком, а відобразить фактичний стан бізнесу. Лише на четвертому кроці ця основа використовується для живлення штучного інтелекту, аналітики та автоматизації – все це побудовано на одній узгодженій основі.

Концептуально цей підхід нагадує своєрідного цифрового двійника організації, але не в першу чергу для моделювання фізичних процесів. Натомість він служить для відображення клієнтів, продуктів, контрактів та транзакцій у узгодженому представленні. Економічна привабливість такої моделі полягає в тому, що кожен новий додаток штучного інтелекту не повинен починатися з нуля для доступу до відповідних бізнес-даних. Натомість кожен додаток спирається на ту саму, вже очищену та збагачену основу. Це потенційно значно знижує витрати на кожну наступну ініціативу ШІ, оскільки найскладнішу та часто недооцінену частину проекту ШІ — інтеграцію та очищення даних — потрібно виконати лише один раз.

Unframe описує свою пропозицію як модульні, багаторазові будівельні блоки, які можна зібрати в індивідуальні рішення без необхідності окремого навчання моделі для кожного випадку використання. Так званий Framery функціонує як відкритий платформний рівень, який може підключатися до будь-якої пропозиції «Програмне забезпечення як послуга», API, бази даних або формату файлу, незалежно від того, чи працює інфраструктура в хмарі, локально чи в гібридному середовищі. Для європейських, і особливо німецьких, компаній, ще один аспект має важливе значення: платформа працює незалежно від будь-якого конкретного постачальника мовної моделі, тобто немає прив'язки до конкретного постачальника. Крім того, чітко рекламується дотримання Загального регламенту захисту даних (GDPR) ЄС та законодавства ЄС про штучний інтелект. Дані за замовчуванням не повинні залишати межі системи клієнта, якщо це не вимагається чітко.

Ціноутворення на основі результатів як сигнал довіри на недовірливому ринку

Особливо показовим аспектом бізнес-стратегії є модель ціноутворення. На відміну від традиційних постачальників програмного забезпечення, які стягують ліцензійні збори незалежно від фактичної вигоди, Unframe покладається на модель оплати на основі результатів. Клієнти платять лише тоді, коли рішення демонстративно працює та дає результати. Це рішення аж ніяк не випадкове, а радше є прямою відповіддю на глибоко вкорінений скептицизм у залах рад директорів. Як публічно заявив співзасновник компанії, компанії втомилися фінансувати рішення, які у переважній більшості випадків зазнають невдачі, тому вони вимагають моделі, де оплата здійснюється за фактичний успіх.

Це спостереження узгоджується з ширшим досвідом багатьох корпорацій, які роками експериментували з так званими проектами підтвердження концепції, не інтегруючи їх у виробничі системи. Значний портфель перспективних випадків використання штучного інтелекту, численні пілотні проекти та майже нічого, що фактично використовується в повсякденній діяльності – це підсумовує відправну точку для багатьох компаній, які звертаються до цієї нової категорії постачальників. Економічна основа цієї обіцянки полягає в перенесенні ризику невдалого проекту з клієнта виключно на принаймні частину власного ризику постачальника. Це фундаментально змінює структуру стимулів і, ймовірно, є однією з ключових причин спостережуваної динаміки зростання, зокрема вищезгаданого утримання чистого доходу на рівні 400 відсотків, що означає, що існуючі клієнти в середньому збільшили свої витрати в чотири рази протягом року.

Хто є клієнтами і що це говорить про рівень зрілості ринку

Згадані клієнти-початківці малюють цікаву картину різних галузей. Серед названих компаній з нерухомості Cushman & Wakefield та Avison Young, компанія з кібербезпеки Armis та швейцарське видавництво NZZ. Крім того, повідомляється про варіанти використання для авіакомпаній для оптимізації розкладу екіпажу та для роздрібних торговців для планування рекламних акцій. Такий розподіл між нерухомістю, медіа, безпекою, авіацією та роздрібною торгівлею свідчить про те, що це не нішеве рішення для однієї галузі, а радше міжгалузева інфраструктурна проблема, яка, очевидно, виникає в дуже різних економічних контекстах.

Також цікавою є географічна та організаційна структура компанії. Штаб-квартира Unframe знаходиться в Купертіно, Каліфорнія, а додаткові офіси — у Тель-Авіві та Берліні. Вона втілює трансатлантичну або трансконтинентальну структуру, типову для технологічного сектору, поєднуючи американський капітал, ізраїльський технологічний розвиток та близькість до європейського ринку. Для компанії з німецьким акцентом особливо важливо, що операційний співзасновник працює явно з Берліна, і що компанія неодноразово брала участь у європейських цифрових заходах, таких як конференція Mind the Tech у Берліні. Це свідчить про навмисну ​​стратегічну орієнтацію на європейський ринок, який через суворіші вимоги до захисту даних та загалом більш обережне ставлення до неконтрольованої передачі даних компанії американським хмарним постачальникам має інші вимоги, ніж північноамериканський ринок.

Конкурентне середовище та перегони технологічних гігантів

Описана тенденція аж ніяк не обмежується спеціалізованими стартапами. Встановлені технологічні компанії також визначили проблему фрагментованих корпоративних даних як ключову сферу зростання. Dell Technologies разом з Nvidia розробили платформу даних на основі штучного інтелекту, заявленою метою якої є перетворення десятиліть фрагментованих корпоративних даних на практичний інтелект. Старший керівник відділу маркетингу продуктів Dell влучно зазначив, що рішення проблеми даних має стосуватися не лише рівня зберігання, але й охоплювати весь процес – від отримання та курування даних до оркестрації, щоб дані зрештою надійно досягали обчислювальної потужності графічних процесорів.

У своїй оцінці ключових тенденцій даних на 2026 рік IBM також наголосила, що без конвергентної платформи, яка пропонує єдиний доступ до структурованих і неструктурованих даних, компанії не зможуть впроваджувати аналітику та автономну автоматизацію з необхідною швидкістю та надійністю. Ця оцінка від однієї з найстаріших і найбільших ІТ-компаній світу підкреслює, що це не нішева проблема для малих постачальників, а радше фундаментальна структурна проблема, визначена як критичне вузьке місце в галузі. Важливо, що IBM чітко наголошує, що жоден постачальник не може вирішити цю проблему самостійно, оскільки інтеграція розподілених даних та розробка необхідної інфраструктури для автономних систем штучного інтелекту вимагають широкої екосистеми партнерів і технологій.

Ця оцінка проливає важливе світло на фактичну конкурентну динаміку. Не формується ринок, на якому один переможець домінує у всьому ланцюжку створення вартості, а радше безліч постачальників з різними напрямками, деякі з яких доповнюють один одного, а деякі конкурують один з одним. Спеціалізовані постачальники, такі як K2View, зосереджуються безпосередньо на операційних, готових до виробництва архітектурах даних, тоді як інфраструктурні компанії, такі як Dell та Nvidia, забезпечують базові обчислювальні потужності, а постачальники платформ, такі як Unframe скорочують розрив між необробленими даними та розгортаними додатками штучного інтелекту.

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваше комплексне та безтурботне рішення для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто всього за кілька днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до готового до використання застосунку за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну додану цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми подбаємо про повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на базі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Більше інформації тут:

• Керована платформа штучного інтелекту

Управління як недооцінений конкурентний фактор

Один аспект, який часто ігнорується в публічних дебатах щодо штучного інтелекту, – це питання управління, тобто контролю над тим, хто має доступ до яких даних, як вони обробляються та як їх можна простежити до конкретних рішень щодо ШІ. Опитування ста менеджерів даних, згадане вище, показує, що вісімдесят сім відсотків респондентів вимагають більшої прозорості щодо того, як штучний інтелект використовує та інтерпретує їхні дані. Це надзвичайно високий показник, який свідчить про те, що довіра до надійності систем ШІ не є другорядним питанням, а радше ключовою передумовою для їх ширшого визнання в організаціях.

Середньострокові пріоритети опитаних компаній на наступні три-п'ять років підтверджують цю картину. Масштабованість між різними джерелами даних називають пріоритетом 92 відсотки, портативність даних та ключові показники ефективності (KPI) – 83 відсотки, а управління та спостережуваність штучного інтелекту – 82 відсотки. Ці три пріоритети тісно взаємопов'язані. Без масштабованих структур даних, які є узгодженими в межах системи, неможливо встановити надійне управління, а без управління будь-яке масштабування залишається пов'язаним зі значними правовими та репутаційними ризиками, особливо стосовно Загального регламенту про захист даних (GDPR) ЄС та чинного законодавства Європейського Союзу про штучний інтелект.

Це особливо важливо для німецьких та європейських компаній, оскільки нормативно-правова база значно суворіша, ніж у Сполучених Штатах чи більшій частині Азії. Європейські компанії, що впроваджують рівень даних для штучного інтелекту, повинні з самого початку враховувати, як будуть захищені персональні дані, як будуть документуватися процедури обробки та як рішення щодо систем ШІ можуть бути прозорими у разі виникнення спору. Постачальники, які з самого початку включають ці вимоги у свою архітектуру, наприклад, дозволяючи даним залишатися повністю в межах їхньої власної системи, отримують структурну перевагу над конкурентами, які переважно покладаються на хмарні інфраструктури США з менш суворими правилами.

Економічні наслідки для німецьких малих і середніх підприємств

Хоча згадані досі клієнти – це переважно великі корпорації, що працюють на міжнародному рівні, виникає законне питання щодо актуальності цієї теми для німецьких малих і середніх підприємств, які традиційно формують основу німецької економіки. На перший погляд, ситуація для менших компаній здається менш драматичною, оскільки вони, природно, мають менше систем і менші обсяги даних. Однак, детальніше вивчення показує, що малі та середні підприємства, які органічно зростали протягом багатьох років і впроваджували різні ізольовані рішення для бухгалтерського обліку, управління запасами, управління взаємовідносинами з клієнтами та комунікацій, стикаються зі структурно подібною проблемою фрагментації – тільки в меншому масштабі.

Отже, ключове економічне питання полягає не в тому, чи існує проблема, а в тому, чи можуть інвестиції в єдиний рівень даних бути економічно виправданими, враховуючи обмежені ІТ-бюджети. Поява моделей ціноутворення на основі результатів, вперше запропонованих Unframe , ймовірно, відіграватиме тут значну роль, оскільки ця модель значно знижує фінансовий ризик для менших компаній. Водночас можна припустити, що для середнього бізнесу будуть впроваджені більш компактні, спеціалізовані рішення, а не комплексні платформи, розроблені для багатомільярдних корпорацій. Однак фундаментальна логіка, що послідовний, безперервно синхронізований рівень даних є необхідною умовою для будь-якого змістовного застосування штучного інтелекту, залишається актуальною незалежно від розміру компанії.

Ризики та відкриті питання щодо нового рівня даних

Хоча цей розвиток подій заслуговує на значну увагу, не слід ігнорувати пов'язані з ним ризики. Міграція всього ландшафту корпоративних даних на єдиний центральний рівень неминуче створює надзвичайно привабливу ціль для кіберзлочинців. Успішна компрометація цього центрального рівня даних може мати набагато масштабніші наслідки, ніж порушення єдиної ізольованої системи, оскільки вона може миттєво надати доступ до даних клієнтів, контрактів та фінансових даних для всієї компанії. Тому архітектура безпеки таких платформ має бути надзвичайно надійною, і компанії повинні критично вивчити, як контролюються детальні права доступу та впроваджуються стандарти шифрування під час вибору постачальника.

Інший, більш стратегічний ризик полягає в залежності від одного постачальника платформи. Хоча Unframe чітко наголошує на тому, що він не прив'язаний до певної мовної моделі, сам базовий рівень даних все ще являє собою значну структурну залежність. Якщо компанія вирішить перейти до іншого постачальника, міграція загальнокорпоративного рівня даних, який зростав протягом багатьох років, ймовірно, буде значним завданням, подібним до добре відомих проблем переходу на великі ERP-системи. Цей тип ефекту прив'язки, природно, рідко розглядається самими постачальниками, але його слід враховувати під час оцінки кожного стратегічного рішення.

Зрештою, залишається питання щодо фактичної якості результатів. Навіть найдосконаліший рівень даних не може гарантувати, що рішення ШІ, отримані на його основі, є безпомилковими. Особливо у випадку з автономними системами на основі агентів, які самостійно ініціюють дії, питання відповідальності у разі помилок залишається невирішеним. Якщо агент ШІ приймає неправильне бізнес-рішення на основі неправильно синхронізованого рівня даних, наприклад, неправильно інтерпретуючи пункт контракту або приймаючи помилкове рішення щодо ланцюга поставок, одразу виникає питання відповідальності, питання, яке досі не було належним чином вирішено як на контрактній, так і на регуляторній основі.

Твереза ​​оцінка фактичного прогресу

Критична оцінка цього розвитку вимагає обережності щодо перебільшених обіцянок порятунку. Уявлення про те, що штучний інтелект можна впровадити та підготувати до виробництва в усталеному корпоративному середовищі протягом кількох днів, може бути правдою в окремих, чітко визначених випадках використання, але для переважної більшості складних бізнес-процесів це, ймовірно, є значним спрощенням реальності. Досвід попередніх хвиль цифрової трансформації, таких як впровадження хмарної інфраструктури або впровадження ERP-систем, показує, що навіть технічно складні рішення регулярно зазнають невдачі через опір організації, недостатню якість даних у вихідних системах та відсутність бажання змінюватися серед робочої сили.

Водночас, основний діагноз безперечно правильний. Фрагментація корпоративних даних є реальною, добре задокументованою емпірично та справді є одним із ключових вузьких місць для продуктивного використання штучного інтелекту. Тому питання полягає не стільки в тому, чи має сенс єдиний, сумісний зі штучним інтелектом рівень даних, скільки в тому, який конкретний шлях його досягнення є найбільш економічно вигідним для конкретної компанії з її унікальним історичним системним ландшафтом, толерантністю до ризику та доступним бюджетом. Для компаній, які досі вагалися вирішувати це питання, розвиток ринку за останні два роки дає важливу підказку: ті, хто продовжує експериментувати з ізольованими, нескоординованими пілотними проектами, відстануть від конкурентів, які на ранній стадії інвестували в узгоджену базу даних у середньостроковій перспективі.

Руйнування ізоляцій даних: шлях до сумісного корпоративного штучного інтелекту

Розвиток найближчих років значною мірою залежатиме від того, чи будуть встановлені єдині стандарти сумісності між різними рівнями даних та платформами штучного інтелекту. Якщо галузі вдасться розробити відкриті протоколи, які дозволять різним постачальникам рівнів даних та моделей штучного інтелекту безперебійно працювати разом, це значно зменшить існуючі ризики залежності та посилить конкуренцію на користь клієнтів. Перші кроки в цьому напрямку вже помітні, наприклад, завдяки підтримці протоколів відкритого інтерфейсу, які дозволяють інтеграцію з існуючими внутрішніми помічниками штучного інтелекту без необхідності їх повної заміни.

Для німецьких компаній, які традиційно досить вагаються у впровадженні нових цифрових технологій, проте мають культуру захисту даних, яка є суворою за міжнародними стандартами та зразковою в багатьох відношеннях, цей розвиток подій представляє цікаву стратегічну можливість. Постачальники, які з самого початку інтегрують європейські вимоги до відповідності у свою архітектуру, можуть отримати значну перевагу з точки зору довіри, особливо в німецькомовних країнах, над суто американськими постачальниками, чиї методи обробки даних традиційно менш прозорі та підлягають менш суворим правилам. Німецькі компанії, які на ранній стадії встановлять послідовний, готовий до управління рівень даних, отримають не лише технологічну, але й регуляторну конкурентну перевагу, яка, ймовірно, виявиться дедалі ціннішою в найближчі роки, оскільки практичне впровадження європейського законодавства про штучний інтелект набирає обертів.

Я буду радий служити вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною за адресою wolfenstein∂xpert.digital або

Просто зателефонуйте мені за номером +49 7348 4088 965 .

LinkedIn