В центре выступления Ивана Новосëлова был вопрос о том, почему ИИ-агенты становятся новыми потребителями данных каталога. Он показал, что современный дата-каталог выходит далеко за рамки инструмента описания данных и превращается в контекстный слой, который помогает ИИ-агентам корректно работать с бизнес-сущностями, показателями, процессами, системами и зонами ответственности.
Ключевой тезис доклада — противопоставление двух парадигм: «ИИ для каталога», когда искусственный интеллект помогает автоматизировать задачи управления метаданными, и «Каталог для ИИ», когда каталог становится основным источником контекста для ИИ-агентов. Особое внимание Иван Новосёлов уделил бизнес-глоссарию: гибкая типизация объектов и сложная семантика отношений между бизнес-сущностями, показателями, процессами, ИТ-системами и оргструктурой формируют уникальный контекст организации, без которого ИИ-агенты не способны принимать осмысленные решения.
Он также представил AI Data Steward — семейство ИИ-агентов для повышения эффективности работы с Arenadata Catalog. Продукт включает MCP-сервер для взаимодействия с любыми ИИ-агентами, платформу Advanced RAG для обогащения контекста, а также чат-интерфейс как единую точку входа для массового пользователя.
Дискуссионную сессию «Процессы управления данными ИИ-зируются» модерировала Светлана Бова, управляющий директор департамента ИТ-архитектуры, вице-президент и CDO Банка ВТБ. В обсуждении приняли участие представители ключевых индустрий: Наталья Стрекаль («Технологии Доверия») рассказала о практике применения ИИ в финансовом секторе, Вячеслав Жуков (АЭРО) — о трансформации роли человека в ритейле, Леонид Чёрный (Data Orchestra) — о кейсах ИИ-зации в телекоме и странах СНГ.
Участники обсудили ключевые вопросы: допустимый уровень автономности ИИ-агентов в различных отраслях, эволюцию роли Data Steward после внедрения ИИ в дата-каталог, а также границу между использованием ИИ для задач Data Governance и формированием Data Governance для самих ИИ-систем. Практика банков показала, что конкурентное преимущество будущего заключается не в моделях, а в способности управлять ими на уровне всей организации. В ритейле ИИ-агенты уже активно используются для сопоставления номенклатуры, восстановления Data Lineage и демократизации доступа к данным, но без контроля над корректностью результатов риски остаются существенными.
Все участники сессии сошлись во мнении, что формирование доверия к данным и к ответам ИИ-агентов является задачей, которая ещë долго будет находиться в зоне ответственности людей. При этом Human in the loop (термин, который означает систему или процесс, в котором человек активно участвует в работе, надзоре или принятии решений автоматизированной системы) будет выступать главной мерой контроля рисков при внедрении ИИ в процессы управления данными.
***
Data Fusion — кросс-индустриальная площадка для диалога бизнеса, науки и государства. Программа конференции включила более 60 сессий, посвящëнных экономике данных, внедрению и масштабированию ИИ-решений в разных индустриях, обсуждению лучших международных практик в области искусственного интеллекта, а также совершенствованию наукоёмких технологий. В 2026 году сохранилось внимание к научным вопросам: в программу мероприятия вошли дискуссии о ключевых направлениях развития ИИ и инфраструктуры данных.