НаверхКонтекстная инженерия запускает новую эру корпоративного ИИ
Машины начинают понимать смысл, компании получают точные решения.
Основные идеи
Мнение автора
Контекстная инженерия становится ключом к эффективному использованию ИИ. Она позволяет системам работать с реальными данными и знаниями, принимая осознанные решения. Создание доступного и безопасного контекста снижает планку для специалистов и ускоряет внедрение интеллектуальных систем. В результате предприятия получают экосистему, где ИИ действует последовательно, надежно и в рамках бизнес-логики.
Агенты ИИ требуют чёткого понимания того, где они находятся, что знают и какие у них есть ограничения. Всё это строится на контекстной инженерии — своём роде навигационной карте.
Последние два года предприятия ломали голову над выбором модели языка: GPT или Claude? Gemini или вариант с открытым исходным кодом? Но когда модели начинают догонять друг друга по качеству и возможностям, главная интрига уже не в том, какую выбрать, а в том, как использовать их максимально эффективно.
Истинное конкурентное преимущество предприятий в конечном счете будет зависеть не от выбора правильной модели, а от создания верного контекста. Сюда входят конфиденциальные данные, документы, рабочие процессы и отраслевые знания, которые определяют, как системы ИИ рассуждают и действуют.
Контекстная инженерия — это практика проектирования, интеграции и организации информационной среды для работы систем ИИ. Если промпт-инжиниринг заключался в постановке более точных вопросов, то контекстная инженерия предоставляет ИИ основу для точных ответов на них.
Огромный скачок за пределы подсказок
Инженерия подсказок стала первым мостом между человеческим намерением и машинным интеллектом. Она научила нас новому навыку: формулировать инструкции так, чтобы существенно влиять на качество результата. Однако одни лишь подсказки поверхностны. Это похоже на вопрос о дороге без демонстрации карты.
Системы ИИ превращаются в агентные, способные рассуждать, планировать и выполнять задачи. Им требуется нечто большее, чем просто умные формулировки. Им необходимо глубокое понимание своего текущего положения, знаний и действующих ограничений. Такое понимание приходит из контекста.
Контекст включает в себя все, что формирует интеллектуальное поведение: документы, структурированные данные, память о прошлых взаимодействиях, рабочие процессы, политики и даже неструктурированные источники вроде аудио или видео. Если объединить весь релевантный контекст и передать его ИИ, система сможет принимать уместные, последовательные и ответственные решения.
Короче говоря, мы переходим от мира под управлением подсказок к миру контекста. Мы перестаем просто обучать ИИ и начинаем его оснащать.
Проблема разнообразия и масштаба данных
Создать этот контекстный уровень непросто. Десятилетиями предприятия боролись с управлением структурированными данными из ERP, CRM и различных аналитических платформ. Сегодня ситуация усложнилась еще сильнее, так как контекст поступает отовсюду: из стенограмм чатов, заявок в службу поддержки, данных с датчиков, видео, контрактов, PDF-файлов и многого другого.
Такой взрывной рост разнообразия данных превзошел возможности традиционных методов обработки. ИИ не использует статические таблицы, он гораздо лучше справляется с живыми и динамичными потоками информации. Организациям придется разрабатывать компонуемые системы, которые способны извлекать, преобразовывать и предоставлять нужный контекст нужному процессу в режиме реального времени и в нужном масштабе.
Проблема масштабирования касается не только вычислительной мощности, которой стало в избытке. Речь идет об организации. Когда вы объединяете десятки продуктов данных, запускаете их в распределенных системах и загружаете в модели ИИ, надежность и наблюдаемость выходят на первый план. Раньше инженеры тратили дни на перезапуск упавших конвейеров или отслеживание происхождения данных в разных системах. Теперь такой уровень ручного вмешательства просто не поддается масштабированию.
Следующая волна инфраструктуры данных должна автоматически решать задачи оркестровки. Ей нужно понимать зависимости, контролировать потоки и гарантировать полноту, последовательность и соответствие контекста, который передают в ИИ.
Переход от проектирования данных к проектированию контекста
Во многих отношениях контекстная инженерия стала естественным продолжением инженерии данных. Инженеры данных создают системы для сбора, очистки и доставки информации. Инженеры контекста проектируют «живые» среды данных, которые наполнены семантикой, происхождением и правилами.
Они не просто перемещают данные, а готовят их к использованию ИИ. Это означает упаковку информации в безопасные, хорошо документированные продукты с метаданными о способах их использования.
Возьмем финансовое учреждение, которое хочет использовать исторические данные о страховых претензиях в моделях андеррайтинга. Ему необходимо скрыть конфиденциальную информацию, сохранить происхождение и обеспечить соблюдение нормативных требований. Или рассмотрим поставщика медицинских услуг. Он интегрирует локальные данные пациентов с облачными моделями ИИ. Нужно обеспечить конфиденциальность и одновременно предоставить системе релевантный контекст. Это типичные проблемы проектирования контекста.
Я наблюдал эту эволюцию своими глазами и понял, что цель должна заключаться в удобстве использования данных независимо от формата или источника. Идея в том, чтобы даже неспециалисты могли создавать и обмениваться контролируемыми продуктами данных, скрывать персональную информацию и документировать происхождение без написания кода. Так может выглядеть контекстная инженерия на практике: снижение технического порога при одновременном повышении качества и доверия к экосистеме данных.
Обучение ИИ работе в сложных условиях
Контекст важен для ИИ так же, как и для людей. Представьте, что вы обучаете человека сложной роли в новой компании, например управлению закупками для международного производителя. Новому сотруднику могут потребоваться месяцы, чтобы полностью освоиться и понять специфические системы, политики и нюансы, которые компания использует для принятия решений.
Искусственный интеллект сталкивается с аналогичной кривой обучения.
Агентам ИИ необходим тот же организационный контекст, на который опираются люди для эффективного мышления. Сюда входят предыдущие решения, политики и примеры исключений. Чем качественнее контекст, тем лучше будет работать ИИ.
Это не означает передачу ИИ управления критически важными системами вроде главной бухгалтерской книги. ИИ нужно доверить управление соединительной тканью: составление отчетов, выявление отклонений, написание сообщений или оптимизацию рабочих процессов. Все это должно руководствоваться тем же контекстом, который используют люди для принятия подобных решений.
Суть не в полной автоматизации, а в контекстном дополнении. Речь идет о возможности для ИИ действовать осознанно и надежно в сложных реальных условиях.
Изменение методологии
Этот переход подразумевает не только добавление нового набора инструментов, но и изменение методологии. Традиционно программное обеспечение и аналитика полагались на людей. Именно люди решали, какие вопросы задавать, какие данные собирать и как визуализировать результаты. Процесс был линейным и предписывающим.
В мире под управлением ИИ эта модель перевернулась. Мы можем передавать интеллектуальным системам большие объемы контекстных данных и позволять им делать выводы о релевантности информации для достижения результата. Вместо программирования каждого правила мы определяем границы, предоставляем контекст и разрешаем ИИ рассуждать в этих рамках.
Это принципиально иной подход к созданию программного обеспечения. Он объединяет процессы обработки данных, управления, машинного обучения и экспертные знания в единую непрерывную систему. Это основа для по-настоящему агентного ИИ: систем, которые действуют осознанно, а не просто реагируют на инструкции.
Успех означает снижение планки для интеллектуальных систем
Настоящее преимущество контекстной инженерии заключается в доступе. Она открывает возможности для продуктивной работы с ИИ не только специалистам по анализу данных или машинному обучению. Когда базовые системы справляются со сложностью, эксперты в предметной области — аналитики, менеджеры по продукту и маркетологи — могут сосредоточиться на применении знаний, а не на решении технических задач.
Современные компонуемые инструменты позволяют практически любому человеку формировать и улучшать контекст интеллектуальных систем. Специалисты могут отслеживать потоки данных, корректировать правила и уточнять информацию, которая лежит в основе решений. Именно так предприятия будут ответственно масштабировать ИИ: через расширение круга участников, а не его сужение.
Изменения, которые мы наблюдаем, связаны не только с созданием более интеллектуальных моделей. Речь идет о построении более интеллектуальных экосистем. Компании, которые научатся создавать контекст и объединять знания, данные и процессы в живую систему, будут задавать темп корпоративным инновациям в ближайшие годы.
