Forward from: Круги Громова | Data & AI Research
⚡️Вышло новое исследование «AI в BI Круг Громова 2026»!
ИИ в бизнес-аналитике выходит за пределы обычного чат-помощника. Следующий этап – агентная аналитика и переход от модели «вопрос–ответ» к модели «задача–результат»: ИИ не просто отвечает на отдельный запрос, а самостоятельно планирует анализ, ищет нужные данные и инструменты, выстраивает многошаговую цепочку и выполняет действия.
В отчет «AI в BI-круг Громова 2026» вошли более 10 российских BI-решений с поддержкой AI-функций, среди которых: Yandex DataLens, Навигатор BI, Insight SOLARIS, PIX BI, Easy Report, DataForge AI, Glarus AI, Visiology Cortex, Luxms AI, Polyanalyst и ТЕРН ИИ Ассистент. Решения при этом разделены на 4 архитектурных подхода: встроенный ИИ, UI-помощник, внешний ИИ-агент и ассистент на семантическом слое.
📌 Один из главных выводов – чем автономнее ИИ, тем важнее семантический слой. Он задаёт смысл метрик, связей и бизнес-правил, снижая риск убедительных, но неверных ответов. Семантический слой делает работу ИИ более прозрачной и контролируемой.
Отдельный блок посвящен российской специфике: локализации данных, закрытым контурам, требованиям реестра ПО и санкционным рискам.
Результаты представлены не как рейтинг, а как сравнение архитектурных подходов, уровней автономии и сценариев применения – скачать отчет бесплатно!
Используйте отчет как практический ориентир, чтобы оценить зрелость AI-функций в BI и сравнить подходы к агентной аналитике.
Круги Громова | Подписаться и стать частью Data-сообщества ⬅️
#КругиГромова #AgenticBI #BI #ИИ #исследование_КругиГромова
ИИ в бизнес-аналитике выходит за пределы обычного чат-помощника. Следующий этап – агентная аналитика и переход от модели «вопрос–ответ» к модели «задача–результат»: ИИ не просто отвечает на отдельный запрос, а самостоятельно планирует анализ, ищет нужные данные и инструменты, выстраивает многошаговую цепочку и выполняет действия.
В отчет «AI в BI-круг Громова 2026» вошли более 10 российских BI-решений с поддержкой AI-функций, среди которых: Yandex DataLens, Навигатор BI, Insight SOLARIS, PIX BI, Easy Report, DataForge AI, Glarus AI, Visiology Cortex, Luxms AI, Polyanalyst и ТЕРН ИИ Ассистент. Решения при этом разделены на 4 архитектурных подхода: встроенный ИИ, UI-помощник, внешний ИИ-агент и ассистент на семантическом слое.
➡️Отчет поможет понять:
– чем генеративный AI-помощник отличается от полноценного ИИ-агента,
– какие архитектурные подходы к AI в BI уже представлены на рынке,
– насколько решения способны самостоятельно работать с данными и выполнять аналитические задачи,
– почему семантический слой становится фундаментом надежной агентной аналитики,
– как выбирать решение с учетом требований к безопасности, изоляции данных и российской инфраструктуре.
🟣Решения проверены по 55 критериям и сопоставлены по 6 функциональным слоям AI-агентов: доступ и понимание данных, подготовка и трансформация, семантический слой, визуализация и анализ, прогнозирование и наблюдаемость.
📌 Один из главных выводов – чем автономнее ИИ, тем важнее семантический слой. Он задаёт смысл метрик, связей и бизнес-правил, снижая риск убедительных, но неверных ответов. Семантический слой делает работу ИИ более прозрачной и контролируемой.
Отдельный блок посвящен российской специфике: локализации данных, закрытым контурам, требованиям реестра ПО и санкционным рискам.
Результаты представлены не как рейтинг, а как сравнение архитектурных подходов, уровней автономии и сценариев применения – скачать отчет бесплатно!
Используйте отчет как практический ориентир, чтобы оценить зрелость AI-функций в BI и сравнить подходы к агентной аналитике.
Круги Громова | Подписаться и стать частью Data-сообщества ⬅️
#КругиГромова #AgenticBI #BI #ИИ #исследование_КругиГромова