В статье рассматриваются ключевые тренды применения искусственного интеллекта в BI-аналитике. Автор, представляющий Visiology, подчеркивает, что «просто прикрутить» ИИ к BI-платформам недостаточно — эффективность достигается только при глубокой интеграции в процессы и сценарии использования.

Среди актуальных направлений:

• ИИ-агенты: используются не только для ответов на типовые запросы, но и для сложных сценариев взаимодействия с пользователем и внешними системами. ViTalk GPT, созданный Visiology, позволяет экономить до 20% времени при работе с BI.
• Развитие on-prem моделей: модели, такие как Qwen, успешно используются внутри компаний без передачи данных в облако, повышая безопасность и снижая риски.
• ИИ не заменяет людей: полноценная замена BI-аналитиков пока невозможна. Особенно сложно моделировать цепочку логических и бизнес-смысловых связей, требующих глубокого понимания предметной области.
• Рост доступности малых моделей: обучение компактных LLM для конкретных задач BI становится всё проще, что позволяет быстрее реализовывать практическую ценность.
• Критика бенчмарков: универсальные рейтинги моделей не всегда применимы к реальным задачам — выбор LLM должен опираться на пилотирование и реальные метрики в конкретной среде.

Автор подчеркивает, что успешные BI-интеграции ИИ требуют точной настройки и понимания бизнес-контекста, а не слепого следования трендам. В следующем материале он обещает раскрыть применение ИИ в ETL-процессах.