Gartner назвав головні тренди розвитку даних та аналітики
Виступаючи на Gartner Data & Analytics Summit у Сіднеї, віцепрезидентка-аналітикиня Gartner Карлі Айдойн (Carlie Idoine) зазначила, що організації стрімко переходять до операційної моделі, побудованої на штучному інтелекті як основі кожного бізнес-рішення, робочого процесу та інвестиції. Без чіткого зобов’язання на рівні всієї компанії бізнесу буде складно повною мірою реалізувати потенціал ШІ.
Gartner радить враховувати наведені нижче тренди D&A під час стратегічного планування на найближчі два роки.
Тренд 1. Прискорення суверенного ШІ
Штучний інтелект стає ключовим чинником економічної сили, тож держави дедалі активніше прагнуть контролювати власні можливості у сфері ШІ та зменшувати залежність від інших країн. Локалізація контролю над даними й аналітикою є важливою складовою цього процесу. Для бізнесу це геополітична реальність, яку необхідно враховувати на шляху до AI-first-моделі.
За словами Айдойн, суверенний ШІ (SAI) кардинально змінює підходи організацій до контролю, інновацій та стійкості їхніх ШІ-стратегій. Щоб ефективно реагувати на пов’язані з цим можливості й загрози, компаніям потрібно модернізувати дорожні карти D&A, переводячи ШІ-кейси з режиму простого використання у площину конкурентної переваги.
Тренд 2. Зниження ризиків ШІ-агентів через управління рішеннями
ШІ-агенти дедалі частіше беруть на себе ухвалення стратегічних, тактичних та операційних рішень, а неконтрольоване ухвалення рішень підвищує юридичні, операційні та репутаційні ризики. Управління прийняттям рішень (decision governance) застосовує принципи корпоративного управління до «інтелекту рішень» (decision intelligence), завдяки чому автоматизовані рішення стають зрозумілими, перевірюваними та узгодженими з очікуваними результатами.
За прогнозами Gartner, до 2029 року чітко змодельовані бізнес-рішення викликатимуть у п’ять разів більше довіри й ухвалюватимуться на 80% швидше, ніж неконтрольовані рішення, завдяки поширенню платформ decision intelligence.
Тренд 3. Зміцнення довіри через платформи AI governance
Стандартні методи контролю якості вже не забезпечують ефективного управління ШІ в умовах зростання регуляторної складності, появи нових ризиків та поширення автономних ШІ-агентів. Платформи AI governance допомагають компаніям дотримуватися корпоративної політики, нормативних вимог і галузевих стандартів відповідального використання ШІ.
Gartner рекомендує керівникам напрямів D&A впроваджувати такі платформи для централізованого контролю, застосування фреймворків управління ризиками та впровадження необхідних механізмів контролю.
Тренд 4. Агентний стримінг даних для аналітики в реальному часі
На відміну від традиційної пакетної обробки даних, яка часто є надто повільною, агентний стримінг даних стає критично важливим для компаній, що розвивають ШІ-агентів. Безперервний подієво-орієнтований потік даних дає змогу керівникам D&A швидше отримувати й використовувати дані, розширюючи можливості ШІ-агентів виконувати більше завдань швидко та точно.
За прогнозами Gartner, тиск бізнесу щодо швидкості реагування підвищить рівень впровадження стримінгу даних для агентного ШІ з менш ніж 15% у 2025 році до понад 60% до 2028 року. Організаціям варто зосередитися на кейсах, які потребують даних у реальному часі: decision intelligence, автономних операціях та цифрових двійниках.
Тренд 5. Оптимізація операцій через агентне управління даними
Керівники напрямів D&A стикаються з постійним зростанням складності даних, що перевантажує традиційні процеси управління даними та ускладнює досягнення готовності до впровадження ШІ. Використання ШІ-агентів посилює основні процеси роботи з даними, даючи змогу діяти в реальному часі, виявляти закономірності та формувати рекомендації для підвищення гнучкості й швидкості реагування.
Айдойн зазначила, що інтеграція ШІ-агентів у процеси управління даними дає змогу командам працювати гнучкіше завдяки самонавчальним системам, а для отримання стабільних результатів, узгоджених із бізнес-цілями, критично важливо забезпечити надійне управління та постійний моніторинг ефективності.
Тренд 6. Розв’язання складних завдань за допомогою GraphRAG
Багато корпоративних ШІ-застосунків вимагають високої точності та надійності, тоді як традиційні підходи доповнененого пошуком генерування (retrieval-augmented generation, RAG) не справляються зі складними контекстно насиченими запитами. GraphRAG поєднує графи знань із великими мовними моделями (LLM), покращуючи здатність ШІ-систем знаходити та пов’язувати інформацію, враховувати контекст і видавати точніші результати для складних завдань.
За прогнозами Gartner, до 2029 року 40% компаній використовуватимуть техніки GraphRAG для підвищення фактичної точності відповідей та якості міркувань LLM.