Искусственный интеллект в BI: серебряная пуля или хайп? Итоги дискуссии на конференции BItech 2026

23 апреля 2026 года в Москве состоялась конференция BItech 2026, организованная издательством «Открытые системы». Фокусом мероприятия стало data-driven управление и новые технологии в бизнес-аналитике. Одно из центральных событий — панельная дискуссия о роли искусственного интеллекта в BI, в которой принял участие менеджер продукта Easy Report Александр Костюков, а также ИТ-руководители из «Газпром нефти», Правительства Москвы, «Биннофарм Групп» и профильных ИТ-компаний.

Участники сессии обсудили, почему классический BI достигает предела своих возможностей, готовы ли корпорации доверить ИИ принятие решений, что делать с дефицитом кадров и какие технологии станут «геймчейнджерами» в ближайшие годы.

Рынок BI: стагнация и дефицит кадров

Оценивая текущее состояние рынка бизнес-аналитики, эксперты сошлись во мнении, что экстенсивный рост за счет простого копирования западных систем подошел к концу. Представитель ДИТ Москвы отметил, что рынок вышел на плато: продукты обладают схожей функциональностью, и отрасли нужен качественный скачок.

Александр Костюков, менеджер продукта Easy Report, назвал главной причиной стагнации фокус вендоров на «импортозамещении ради импортозамещения»:

«На рынке появилось более 100 российских BI-решений. Вендоры пытаются мигрировать пользователей на инструменты, которые были нужны бизнесу в прошлом году, тогда как бизнес уже убежал вперед. Ему нужна скорость, оперативность и достоверность, а закостенелые паттерны внедрения классического BI становятся архаизмом».

Помимо технологических барьеров, развитие тормозит кадровый голод. Представительница компании «Газпромнефть» подсветила смещение фокуса проблемы: «Сильно изменилась парадигма работы с BI... Теперь у нас мало инженеров данных, которые готовят витрины. Раньше было мало BI-специалистов, теперь еще и мало инженеров».

Спор о главном: а нужны ли вообще дашборды?

Одной из самых ярких точек дискуссии стал вопрос о будущем визуализации. Александр Костюков (Easy Report) задал коллегам провокационный вопрос:

«А нужны ли вообще дашборды глобально? Люди генерируют их тысячами, я не представляю, как вы с этим работаете. Нужна ли эта инструментальная прослойка, если появится достоверный механизм, который будет напрямую решать бизнес-задачу?»

Отвечая на этот вызов, представитель ДИТ Москвы признался в любви к классическим таблицам Excel, но отметил, что на данном этапе дашборды нужны бизнесу, чтобы «потрогать и увидеть данные», так как уровень доверия к ИИ-советчикам пока недостаточен.

Представитель «Биннофарм Групп» добавил, что ИИ, возможно, позволит вернуться к формату текстовых аналитических записок, которые раньше ложились на стол руководителю, заменив ими часть визуальных панелей.

ИИ, Data Literacy и цена ошибки

Говоря о внедрении генеративного ИИ, представители энтерпрайза призвали к осторожности. Спикеры подчеркнули, что главным сдерживающим фактором становятся не технологии, а культура работы с данными (Data Literacy).

По словам экспертов, без критического мышления и грамотности пользователей внедрение ИИ приведет к хаосу и потере «единой версии правды».

Представительница «Газпромнефти» отметила, что ИИ позиционируется исключительно как ассистент: «На производстве цена ошибки слишком высока. Мы ни на каком уровне не готовы отдавать ИИ принятие решений».

Резюмируя эти опасения, Александр Костюков отметил, что ИИ не будет работать без фундаментальной подготовки данных, а бизнес не станет платить за технологии без понятного ROI:

«Втягивая новомодные LLM-модели без качественного методологического фундамента, мы получим классическое "shit in, shit out" (мусор на входе — мусор на выходе). Без целостного, нормализованного семантического слоя и выстроенного хранилища волшебства не случится. ИИ — это "стероиды" для бизнеса, но только при наличии качественных пререквизитов. У нас есть иллюзия, что все туда просто вертолетные деньги вкладывают. Нет. Бизнес говорит: "Покажите мне эффекты"».

Ответы на вопросы из зала: скрытые инсайты и демократизация ИИ

В ходе сессии вопрос-ответ аудитория подняла острые вопросы о стоимости технологий и поиске скрытых зависимостей в больших данных.

Отвечая на вопрос о том, как ИИ сможет находить неочевидные инсайты (слабые сигналы), Александр Костюков пояснил:

«Если не заложить экспертное знание — так называемого "цифрового двойника" методологии, — то слабых сигналов не получить. Это могут быть талмуды знаний, которые нужно переложить в модель. Когда компании подойдут к этому пререквизиту, тогда ИИ сможет подсказывать то, о чем бизнес даже не догадывался».

Также эксперт Easy Report прокомментировал опасения зала о дороговизне ИИ и слухах о скором появлении AGI (общего искусственного интеллекта):

«Идет существенная демократизация. Появляются open-source модели с миллиардами параметров, которые уже могут положить на лопатки облачных гигантов. Тебе больше не нужно быть огромным энтерпрайзом со 100 миллионами рублей, чтобы использовать ИИ. Что касается AGI — пока что это фантазии».

Тренды будущего: от ретроспективы к проактивной аналитике

Завершая дискуссию, спикеры сошлись во мнении, что простое визуальное отображение данных уступает место интеллектуальным помощникам.

Развивая эту мысль, Александр Костюков обрисовал вектор развития экспертных систем:

«Любая аналитика сейчас — это "посмертный" анализ фактов в зеркало заднего вида. Бизнес просит от ИИ ответов на вопрос "почему?". Чтобы дать этот ответ, нужно заложить очень серьезный контекст. Главным геймчейнджером станет онтология — экспертные знания о данных, графовые связи. Это то, что стоит над всей описательной сущностью, и то, что скоро появится в том числе в нашем решении».

Рынок уверенно движется в сторону чистых данных, выверенных семантических слоев и интеллектуальных ассистентов, способных понимать бизнес-задачи и экономить время пользователей.