💡 Про агентный AI сейчас много разговоров - «автономные системы», «новый уровень эффективности» и всё такое.

Но McKinsey & Company в своей статье аккуратно возвращает всех на землю.

Главная мысль простая: агенты - это конечно круто, но без нормальных данных ничего не взлетит.

Причём проблема не в моделях, а в классике:
-- данные разбросаны
-- нет единого контекста
-- качество плавает
-- управление слабое

И когда ты пытаешься масштабировать агентный AI - всё это начинает ломаться.

Интересный момент: агенты требуют совсем другого уровня data-архитектуры. Уже недостаточно «озера данных» - нужен полноценный слой:
-- семантика (графы, онтологии)
-- data products
-- real-time доступ
-- контроль, аудит и governance

Плюс сами агенты начинают генерировать данные - и их тоже нужно валидировать.

И вот тут главный вывод, который обычно не хочется слышать:

AI — это не про модели. AI — это про данные.

Если с данными бардак — агент просто будет делать этот бардак быстрее 😄