Будущее AI в управлении контекстом

За последние годы компании, особенно в IT-секторе, выстроили собственные стандарты работы с информацией. Мы научились быстро находить нужные данные, понимать интерфейсы почти интуитивно и ориентироваться в цифровых продуктах без инструкций.

Сегодня мы воспринимаем информацию совсем иначе, чем ещё несколько лет назад. Мы читаем её «по шаблонам», сканируем экраны, мгновенно распознаём знакомые элементы.

Когда-то веб-дизайнеры называли это отдельным навыком — сегодня это просто норма.

Я помню времена, когда на конференциях подробно объясняли, как пользователь читает экран: слева направо, через визуальные блоки, акценты и минимализм. Тогда это казалось почти наукой. Сейчас — это встроено в наше мышление.

Большинство цифровых продуктов — от мобильных приложений до AI-чатов — выглядят похоже не случайно. Мы привыкли к этим паттернам. Они стали частью нашего способа работы с информацией.

Но вот в чём проблема: мы привыкли думать, что так будет всегда.

В этой статье я хочу показать, почему эти стандарты уже устаревают — и как в ближайшие годы компании будут по-другому выстраивать работу с информацией в своих продуктах.

Я постараюсь объяснить это простым языком — так, чтобы было понятно и тем, кто далёк от IT, и тем, кто каждый день работает с современными инструментами.

С появлением LLM и AI-ассистентов управление информацией кардинально изменилось. Такие инструменты, как ChatGPT, стали неотъемлемой частью нашей повседневной работы — примерно так же, как когда-то поисковые системы.

Но когда меняется основной способ поиска и обработки информации, меняются и все процессы вокруг него.

Проще всего это понять на примере.

У вас есть проблема — и вам нужно найти решение.

Вы идёте в интернет, ищете информацию из разных источников: статьи, курсы, примеры кода на GitHub, опыт других людей в соцсетях. Вы собираете фрагменты знаний, сравниваете их, проверяете и постепенно формируете понимание.

Контекст — связь между информацией и вашей задачей — возникает у вас в голове.

Именно вы решаете, что важно, что вторично и как всё это применять на практике.

У вас есть проблема — и вы сразу задаёте вопрос AI-ассистенту.

Даже если вы формулируете его неточно, модель пытается разобраться, задаёт уточняющие вопросы и предлагает вариант решения. Вы получаете готовый ответ, а контекст формируется уже не у вас — им управляет система.

Более того, вы можете продолжать диалог: спрашивать про обучение, реальные кейсы, альтернативные подходы, стратегию дальнейших действий. Вы можете обсуждать с моделью даже личные рабочие сомнения.

Постепенно возникает ощущение, будто вы разговариваете с чем-то, что идеально вас понимает и всегда знает правильный ответ.

Именно в этот момент управление контекстом перестаёт быть вашей задачей — и становится задачей AI.

Как я уже говорил ранее, методы поиска информации изменились. А вот способы работы с этой информацией во многих компаниях остались прежними.

Сегодня «стандартная» модель цифрового продукта чаще всего выглядит так:

есть визуальный интерфейс (Frontend), бизнес-логика (Backend) и база данных, в которой хранится информация.

С точки зрения бизнеса всё кажется логичным: продукт решает конкретную задачу пользователя — именно за это люди и платят.

Но на практике оказывается, что одного узкого решения недостаточно.

Если мы хотим работать с пользователем в новом, индивидуальном формате, а не в массовом, нам приходится отвечать на вопросы, которые невозможно заранее предусмотреть в интерфейсе.

Я видел множество B2B-продуктов, которые формально решали задачу бизнеса, но при этом сами пользователи не понимали, зачем им вообще нужен этот инструмент.

Проблема не в функциональности.

Проблема в отсутствии контекста.

В новой модели пользователь сам приносит в продукт свой опыт, свои цели и свою ситуацию. Он ожидает, что система поможет ему найти релевантную информацию именно для него, а не для «среднего пользователя».

AI и LLM делают это возможным.

Продукт перестаёт быть просто набором функций. Он становится посредником между пользователем и всей доступной информацией.

Коротко: речь уже не о том, чтобы дать человеку инструмент.

Речь о том, чтобы предоставить ему персонального помощника с ограниченным, но максимально полезным контекстом.

На волне хайпа вокруг AI многие компании стараются как можно быстрее встроить AI-агентов в свои продукты, часто не до конца понимая, зачем это действительно нужно пользователю.

В большинстве случаев всё сводится к одной и той же модели: создаётся AI-ассистент, который через RAG получает доступ к данным продукта и отвечает на вопросы пользователя в формате чата.

Формально это выглядит как «интеграция AI».

На практике — как ещё одна кнопка в интерфейсе, которой почти никто не пользуется.

Такая модель работает слабо по простой причине: пользователю сложно спрашивать о том, чего он ещё не понимает.

Нельзя ожидать, что человек будет задавать правильные вопросы системе, если у него ещё не сформировано понимание задачи, возможностей продукта и контекста работы.

Главная проблема в другом.

Современные продукты редко помогают пользователю выстроить путь решения задачи. Они предоставляют набор функций, но не сопровождают человека в процессе принятия решений.

В результате AI-ассистент оказывается встроен в систему, которая сама по себе не ведёт пользователя к результату.

В такой архитектуре AI может быть только вспомогательным элементом — инструментом для уточнений, объяснений и поддержки. Но не центральным компонентом продукта.

Если система не понимает путь пользователя, AI не сможет исправить эту проблему.

AI должна быть не просто одной из функций продукта, а его центральным элементом.

В новой модели именно AI становится слоем, через который пользователь взаимодействует со всей системой. Интерфейс, отчёты, фильтры и формы перестают быть главным способом работы с продуктом — они становятся вторичными.

Главная задача системы — не показать данные, а превратить пользовательский контекст в полезную информацию.

Контекст включает в себя:

AI в этой архитектуре не заменяет человека и не принимает решения за него. Он выступает в роли интеллектуального спутника — системы, которая помогает ориентироваться в сложной информации и поддерживает процесс мышления.

Другими словами, AI не отвечает за результат. Он отвечает за качество понимания, на основе которого человек принимает решения.

Представим руководителя или финансового директора компании, который ежедневно работает с банковской платформой.

В классической модели его рабочий день выглядит так:

Он открывает систему и видит:

Формально вся информация доступна, фактически — она разрознена.

Чтобы ответить на простой вопрос: всё ли у нас в порядке с деньгами в этом месяце? Ему приходится самостоятельно собирать контекст: сравнивать периоды, учитывать обязательства, вспоминать планы, проверять риски.

Контекст снова формируется в голове человека.

Теперь представим, что в эту систему добавили AI-ассистента.

Появляется чат.

Руководитель пишет:

— Почему у нас снизился денежный остаток?

AI отвечает:

— Расходы выросли на 14% по сравнению с прошлым месяцем.

Формально — ответ есть, по сути — пользы мало.

Почему?

Потому что система не понимает бизнес-контекст компании.

Она не знает:

AI просто пересказывает данные.

В новой архитектуре система сначала собирает и поддерживает контекст, она знает:

Бизнес-контекст

Финансовый контекст

Поведенческий контекст

Внешний контекст

AI работает не с отчётами, он работает с этой моделью реальности.

Теперь тот же вопрос:

«Всё ли у нас в порядке с деньгами?»

Система отвечает:

«В этом месяце ликвидность снизилась из-за закупок перед высоким сезоном и роста курса валют. Через 5 недель ожидается восстановление. Потенциальный риск — кассовый разрыв в середине апреля. Рекомендую пересмотреть график платежей по контракту X».

Это уже не справка.

Это управленческая поддержка.

Для клиента:

Для банка:

В этой модели банк продаёт не интерфейс и не доступ к данным, он продаёт управляемый контекст.

Окецй

Чтобы AI действительно стал центральным элементом продукта, а не дополнительной функцией, архитектура системы должна быть выстроена вокруг контекста и принятия решений.

В основе такой системы лежат семь ключевых компонентов.

Это все системы, из которых продукт получает информацию: финансовые сервисы, CRM, аналитические платформы, внешние API, рыночные данные.

Важно, что данные не попадают напрямую в AI. Сначала они проходят через слой интерпретации и структурирования.

Context Store — это сердце системы.

Здесь хранится не просто история действий пользователя, а его рабочая модель:

Именно этот слой позволяет системе «понимать», в какой ситуации находится пользователь.

Без него AI остаётся просто генератором ответов.

Knowledge Base содержит всю формализованную информацию:

Этот слой отвечает за фактическую и нормативную основу решений.

Он позволяет AI не «догадываться», а опираться на проверенные источники.

LLM Engine — это центральный интеллектуальный слой системы.

Он:

Важно, что LLM не работает в вакууме. Он постоянно опирается на Context Store и Knowledge Base.

Workflow Layer управляет действиями системы.

Именно здесь описываются сценарии:

Этот слой превращает AI из «советчика» в реальный рабочий инструмент.

В финансовых и корпоративных системах невозможно обойтись без слоя контроля.

Governance отвечает за:

Этот слой обеспечивает доверие к системе.

Интерфейс в AI-first продукте перестаёт быть основным рабочим пространством.

Он становится точкой доступа к интеллектуальному слою системы.

Пользователь больше не «ищет информацию» — он взаимодействует с логикой продукта через AI.

Когда пользователь задаёт вопрос или формулирует задачу, система действует следующим образом:

Вся сложность системы скрыта за простым диалогом или даже обычным запросом по кнопке.

Развитие AI меняет не только интерфейсы и инструменты. Оно меняет саму логику работы с информацией.

Раньше ценностью были данные, доступ к ним и удобный интерфейс. Сегодня этого уже недостаточно. Данные есть у всех. AI — тоже.

Разница возникает в том, кто и как умеет работать с контекстом.

Компании, которые продолжают воспринимать AI как дополнительную функцию, будут получать краткосрочный эффект, но проиграют в долгосрочной перспективе.

Компании, которые выстраивают продукты вокруг понимания пользователя и его ситуации, создают устойчивое конкурентное преимущество.

В новой модели AI перестаёт быть просто технологией.

Он становится инфраструктурой для принятия решений.

А контекст — новой валютой цифровых продуктов.

Именно в этом заключается реальное будущее AI в бизнесе и технологиях.