ИИ-агенты и ИИ-ассистенты, а также бенчмарки и on-premise модели (те, что работают на собственной ИТ-инфраструктуре компании) становятся незаменимыми помощниками аналитика. О трендах развития ИИ и использовании технологий в привязке к бизнес-аналитике (Business Intelligence, ВI) рассказал главный архитектор Visiology Никита Ильин. Спикер выступил с интерактивным докладом на форуме DATA+AI 2025.

Российская ИТ-компания Visiology создала классическую современную BI-платформу. Ее особенностью является встроенный аналитический движок «ДанКо» (данные компании), который самостоятельно загружает данные, оптимизирует и обрабатывает их. Аналитик настраивает связи между таблицами и строит дашборды, остальную работу за него выполняет ИИ.

Спикер рассказал о ИИ-трендах в сфере бизнес-аналитики, среди которых применение ИИ-помощников, on-premise моделей, небольших моделей и бенчмарков.

Один из основных трендов — распространение ИИ-агентов и ИИ-ассистентов. Последние позволяют оптимизировать ИИ-агентов, чтобы те могли самостоятельно взаимодействовать с внешним миром. Сегодня нейросеть способна не только отвечать на запросы пользователей, но и действовать, отправлять и уточнять данные.

Несмотря на рост качества генерации и выполнения задач, есть и трудности в применении ИИ-агентов, которые заключаются в наличии проблем со сложным сценарием планирования, ограничении в долговременной памяти и недостаточной устойчивости при многошаговых операциях.

Другой тренд — появление on-premise моделей, таких как LLaMa*, DeepSeek, Qwen2.5, Mistral AI и Granite. Они платные, однако запускаются на серверах компаний, тем самым не допуская утечку данных. По мнению Никиты Ильина, также для решения конкретных задач все чаще будут использоваться небольшие модели. Что касается бенчмарков, то с ними нужно быть осторожными, поскольку данные могут быть субъективными, предостерег спикер.

Хотя искусственный интеллект, по мнению эксперта, является экзоскелетом аналитика, все же ИИ-помощник в реальности, как правило, требует совершенствования. Пока плохо работают сложные логические рассуждения, ограничен объем контекста, недостаточна достоверность ответов и существуют риски, связанные с конфиденциальностью данных.

Текст: Виктория Родичева

Изображения: Freepik (шапка); издательство «Открытые системы»

*Принадлежит компании Meta, запрещенной в РФ