- Венчурные фонды делают ставку на «граф контекста» (context graph) как на следующую волну ИИ, ориентированную на хранение обоснований решений, а не только данных о результатах.
- В течение 40 лет корпоративное ПО фиксировало только то, «что произошло», не сохраняя «почему это произошло», из-за чего важные знания теряются при увольнении сотрудников.
- Граф контекста связывает «следы решений», такие как: кто утвердил, какие исключения были применены, каковы были прецеденты, создавая систему, в которой можно запрашивать логику принятия решений.
- Рыночный потенциал — это не только 200 млрд долларов SaaS, но и до 4,6 трлн долларов, затрачиваемых на зарплаты и услуги, где человеческие решения еще не оцифрованы.
- ИИ-агенты подстегивают этот тренд, так как они создают и нуждаются в сохранении цепочек решений при работе в нескольких системах.
- Стартапы имеют преимущество, так как они находятся непосредственно в потоке исполнения, где могут записывать решения в момент их принятия, а не просто считывать данные постфактум.
- Например, проект gstack с открытым исходным кодом набрал почти 20 000 звезд на GitHub и более 2 200 форков всего за несколько недель, что указывает на высокий спрос на инфраструктуру для агентов.
- Однако лидера пока нет, и остаются серьезные проблемы с безопасностью, правами доступа и логическим выводом на основе конфиденциальных данных.
- Гиганты, такие как Salesforce, Workday и ServiceNow, вступают в игру, но ограничены старой архитектурой, которая хранит только текущее состояние.
Заключение: Граф контекста рассматривается как новый инфраструктурный слой корпоративного ИИ, способный превратить разрозненные решения в накопленный «организационный интеллект». С потенциальным объемом в 4,6 трлн долларов, что намного больше рынка SaaS в 200 млрд долларов, это может стать следующим крупным шагом ИИ. Тем не менее, на рынке пока нет доминирующего игрока, и прежде чем произойдет взрывной рост, необходимо решить вопросы безопасности, архитектуры и доверия.
