2026 рік штучного інтелекту, битва за «правильні дані» розпочинається… Семантичний дизайн визначить перемогу або поразку

2025 рік стане роком, коли генеративний штучний інтелект(AI) стане ключовою темою галузі та відкриє “епоху даних та мистецтва”. Але до 2026 року його значущість вже перевищить просте отримання якісних даних, і питання про те, як зробити так, щоб моделі AI справді розуміли та використовували “правильні” дані на рівні семантичних шарів(semantic layers), стане актуальним. Це ознаменує офіційний початок епохи семантичного проектування даних, що включає графи знань та онтології, здатні чітко визначати контекст даних, семантику та бізнес-ідентичність.

Минулого року хвиля “інтелектуальних агентів” AI охопила всю галузь, багато компаній сподівалися автоматизувати бізнес-процеси та оптимізувати рішення за їх допомогою. Але більшість таких систем не виправдали очікувань, і якість даних та їхній контекст почали вважатися основною причиною. Дослідження Карнегі Меллонського університету вказують, що сучасні інтелектуальні агенти ще не пройшли достатнього навчання для виконання складних завдань, а помилки в логіці через неправильний контекст даних знижують їхню продуктивність у цілому.

На цьому фоні важливими стають питання зрілості систем управління даними(Data Quality) та систем управління даними(Data Governance). Хоча провідні хмарні провайдери, такі як Amazon Web Services(AWS), досі пропонують масштабну екосистему даних, їхні нові технології та інновації у платформах у порівнянні з минулим роком є обмеженими. У той час як IBM придбав Confluent, а Microsoft випустила HorizonDB на базі PostgreSQL, що символізує тенденцію до реконструкції технологічного стеку даних.

Архітектура без ETLZeroETL та технології обміну даними вже стали домінуючими у 2025 році. Це спроби спростити складні та вразливі канали передачі даних, наприклад, платформи Snowflake, Databricks підтримують інтеграцію з SAP або Salesforce, що значно підвищує доступність бізнес-даних.

Ще одна тенденція — поширення технологій обробки векторних даних. Більшість провідних платформ для даних посилили функції пошуку та аналізу векторів, Oracle випустила запити, що поєднують структуровані та неструктуровані дані, а AWS запустила оптимізований для векторів шар зберігання S3. Це закладає основу для повного застосування AI до документів, зображень та навіть розподілених даних у компаніях.

Найбільш значущою зміною є переоцінка цінності семантичного шару. Спочатку цей рівень використовувався для BI-інструментів або ERP-систем, і базувався на таких ключових поняттях, як “індикатори”, “виміри”, “деталі”, стандартизуючи значення та інтерпретацію даних. Tableau, Databricks, Snowflake, Microsoft активно впроваджують семантичний шар, причому Microsoft Fabric IQ ще й інтегрує концепцію корпоративної онтології у існуючий семантичний шар, щоб забезпечити точність контексту для реального часу AI-аналітики.

У рамках цієї тенденції ініціатива відкритого обміну семантикою, ініційована Snowflake, має на меті створити універсальні стандарти для забезпечення взаоперабельності семантичних шарів між різними AI та платформами даних. Ця архітектура базується на MetricFlow від dbt Labs, що використовує YAML-конфігураційні файли для визначення індикаторів та вимірів. Але питання, чи зможуть відкриті проекти обробляти цінні семантичні активи, особливо з урахуванням готовності постачальників застосовувати їх у своїх рішеннях, залишається відкритим.

Ще одна важлива тенденція — розвиток технологій незалежних графів знань та GraphRAG, які слугують основою для точного розуміння контексту AI. Neo4J, Vertex AI RAG від Google, LazyGraphRAG від Microsoft — всі прагнуть створити технічну базу для активізації таких моделей, і кількість практичних застосувань зростає. Компанії, такі як Deloitte та AdaptX, вже активно впроваджують графи знань для складних галузей, таких як медицина та безпека.

Однак найбільша проблема — нестача фахівців з моделювання онтологій. Оскільки AI ще не здатен самостійно проектувати семантичні структури, попит на інженерів знань та архітекторів семантики стрімко зростає. Це нагадує практики “управління знаннями” десятиліття тому, і в сучасних умовах точне семантичне розуміння та зв’язки з бізнесом стають важливішими за просте збирання даних.

Загалом, ядром епохи AI є не просто накопичення даних, а здатність точно розуміти їхній зміст і контекст. Очікується, що 2026 рік стане переломним моментом у формуванні впливу семантики, коли платформи та застосунки почнуть змагатися за домінування. Спільні моделі Snowflake, Databricks, SAP та інших компаній, що базуються на стандартах та екосистемах, формують новий конкурентний ландшафт і дають зрозуміти, що компанії, здатні надати “правильні” дані для AI, з часом отримають кінцеву перевагу.