Походу, в больших конторах есть такой затык, который тормозит внедрение агентского ИИ. Это так называемая проблема «последней мили» данных. Короче, суть в том, что традиционные ETL-инструменты типа dbt или Fivetran заточены под подготовку данных для отчетов – всяких там структурированных аналитик и дашбордов со стабильными схемами. Это хорошо, но для ИИ нужно совсем другое.
Приложениям на базе ИИ требуется подготовка сырых, постоянно меняющихся операционных данных для вывода моделей в реальном времени. Empromtu даже придумали термин «целостность вывода», чтобы описать эту разницу. То есть, ИИ нужен не просто чистенький отчёт, а живой поток информации, который он может обрабатывать здесь и сейчас. Если ты не шаришь в этом, то считай, что это как пытаться накормить голодного зверя ресторанным меню вместо свежего мяса. Без правильного «кормления» агентский ИИ будет тупить, и компании просто не смогут выжать из него максимум. Именно поэтому «золотые пайплайны» становятся ключевым элементом для решения этой задачи.
