Форум «Управление данными 2026»: ИИ-агенты не заработают без порядка в данных
Форум «Управление данными 2026»: ИИ-агенты не заработают без порядка в данных В Москве в 11-й раз прошёл форум «Управление данными» издательства «Открытые системы». Главные темы — ИИ-агенты в управлении данными, архитектуры платформ данных, культура работы с данными, оценка эффективности проектов, демократизация и защита данных. На форуме также представили книгу «Данные решают» Светланы Бовы, Натальи Стрекаль и Алексея Луковникова. Михаил Александров из Axenix назвал поиск данных самой большой болью аналитиков — из-за этого работа с данными остаётся для компаний серьёзным вызовом. По его словам, главный вызов — переход от внедрения ИИ-инструментов к доверию им, чтобы агенты могли работать автономно. Для этого нужно перестроить операционную модель, процессы и архитектуру: именно архитектура часто определяет, заработают ли ИИ-агенты полноценно или останутся разрозненными экспериментами. Андрей Обухов, управляющий директор Сбера, отметил, что фокус смещается от простых задач — генерации текста и разбора обращений — к системам, работающим в связке с корпоративными системами. Типичные ошибки: «внедрить и забыть» (инструмент не учитывает потребности бизнеса и не используется), неготовность команды и отсутствие чётких целей, связанных с бизнес-задачами. Дмитрий Кулагин из «Инфосистемы Джет» описал три жизненных цикла данных — смысловой, инженерный и договорной — с разными владельцами и темпами изменений; вручную синхронизировать их обычно не удаётся. ИИ может помочь в «археологии смысла», определении требований к показателям и разработке дата-контрактов — соглашений о том, как считаются данные. Роль инженера данных при этом смещается к постановке задач и контролю роя ИИ-агентов. Дмитрий Красников из K2Tex объяснил, почему ИИ иногда даёт корректные, но бесполезные ответы: даже при зрелой платформе он может по-разному интерпретировать запрос и получить формально верные данные вне бизнес-контекста. Решение — корпоративная модель данных как «карта» для навигации. Александр Тарасов из «Аренадата Софтвер» добавил, что каталог данных — систематизированный реестр данных компании — уже вышел за пределы данных: его будущее — управление единой метамоделью бизнеса. Алексей Шокуров из «СИБУР» сообщил, что компания использует агентский подход: проверяется много гипотез, но дальше MVP — минимальной пробной версии — проходит очень мало из-за низкой эффективности. Часто ИИ-инструменты лишь позволяют тем же людям делать ту же работу немного эффективнее. Он предложил выбирать проекты, где сильно сокращаются затраты или решается ранее невозможная задача. Александр Константинов (Arena Data Harmony MDM) заявил, что управление мастер-данными — эталонными справочниками компании — переживает из-за ИИ «второе рождение»: основной потребитель данных теперь ИИ-модели, ошибки из аналитических стали операционными, и MDM работает в реальном времени, встраиваясь в платформы данных. Алина Романовская из Т-Банка предупредила: уверенный и быстрый ответ ИИ не всегда верный — агент читает данные буквально и, столкнувшись с неполными, противоречивыми или устаревшими данными, сразу уверенно выдаёт неверный ответ. Поэтому данные нужно подготовить к работе с агентом, обеспечив их связность и непротиворечивость, и выстроить контроль качества ответов. Дмитрий Коровин, CDO Hoff («сначала данные, потом ИИ»), сравнил хранилища со старым шкафом: всё есть, но нужное не найти. Перед стартом ИИ-проекта он задаёт три вопроса: кто владелец данных, откуда берутся цифры и как считаются показатели, можно ли объяснить происхождение данных. Чаще всего ответы неудовлетворительные, и ИИ-инициативам приходится отказывать до наведения порядка. Источник: https://www.osp.ru/articles/2026/1001/13061106