[00:00] Как ошибка в единицах измерения погубила аппарат NASA [01:06] Data governance vs data management: управленческая надстройка над данными [02:40] ИИ вскрыл проблему фрагментарного управления данными [04:25] Эффект от ИИ без governance — всего 10–15%, затраты на токены не окупаются [05:34] Опорный слой: контекстные данные и метаданные для агентов [08:37] Драфт vs curated: автоматическая генерация метаданных и ручное одобрение [13:34] Практический совет: встроить data governance в жизненный цикл создания продуктов [16:44] Человек остаётся — он задаёт смыслы, а агент их исполняет В большинстве компаний знания о данных — их контекст, качество и правила использования — нигде не задокументированы и существуют лишь в головах сотрудников. С приходом ИИ и агентов это становится серьезным барьером: цифры могут быть правильными, но без контекста их легко неверно интерпретировать. «Человеку, может быть, и не нужно будет знать, где физически лежат данные, но ему всегда нужно будет задавать смыслы. Не агент определяет, что такое активный клиент для вашего бизнеса», — рассказала в эфире Радио РБК управляющий директор практики «Данные и прикладной искусственный интеллект» компании Axenix Лариса Малькова. Малькова объяснила, что выходом может стать не тотальное описание всех данных, а выборочный подход: под контроль берутся только критические для бизнеса атрибуты, а остальная информация может генерироваться автоматически в статусе черновика для последующей проверки. По мнению Мальковой, главная сложность здесь не техническая, а мотивационная: сотрудники описывают данные не только для себя, но и для тех, кто будет работать с ними в будущем. Чтобы упростить процесс, практики описания данных нужно встраивать в жизненный цикл создания продуктов, а не пытаться навести порядок сверху силами одной команды. Слушайте Радио РБК в Москве — 92.8 FM, в других городах и онлайн на rbc.ru. Подпишитесь, чтобы не пропустить новые выпуски. Москва 92.8 FM Санкт-Петербург 102.0 FM Нижний Новгород 107.4 FM Тюмень 100.6 FM Воронеж 101.1 FM