В 2026 году AI-ассистенты и AI-агенты появились почти у каждого BI-вендора. Но под одним названием скрываются очень разные решения: от чата к данным и генератора SQL до многоагентных систем с оркестратором, отдельными ролями и проверкой результата.
В исследовании «AI в BI-круг Громова 2026» мы разобрали 12 российских решений по 55 критериям: архитектура, точность и достоверность ответов, работа с семантическим слоем, автономность, безопасность, поддержка разных LLM и сценарии применения.
Вендоры заполняли анкеты, проводили демо и предоставляли доступ к стендам, а результаты дополнительно проверялись на тестовых вопросах.
В свежем обзоре отчета мы ушли от сухой таблицы и сравнили рынок с «зоопарком архитектур»: медведь, бобёр, дельфин, сокол, волк, слон, хамелеон, барсук, осьминог, конь и сова. Это не рейтинг, а способ наглядно показать, насколько по-разному устроены AI-решения в BI.
🟣Главный вывод: чат ещё не делает систему аналитическим агентом – в отчете решения распределились по уровням автономности 1–4, полной автономности, уровня 5, пока никто не достиг.
🟣Семантический слой важнее размера LLM: без единых метрик, бизнес-правил и глоссария даже мощная модель может давать убедительные, но неверные ответы.
🟣Точность зависит от всей архитектуры агента: важны не только LLM, но и формирование SQL, выполнение расчётов, прозрачность показателей и фильтров, проверка результата и контроль человека.
🟣Автономность не равна независимости: локальная или подключаемая LLM не устраняет зависимость от платформы, а в финансовых и критичных сценариях контроль человека часто важнее максимальной самостоятельности агента.
➡️ Читайте свежий пост на Хабре.
📌 Сохраняйте чек-лист функционала AI в BI и используйте его при оценке AI-возможностей BI-платформ. Он поможет сравнить решения по ключевым функциям ИИ.
Круги Громова | Подписаться и стать частью Data-сообщества ⬅️
#КругиГромова #AgenticBI #BI #ИИ #чеклист_КругиГромова