ARBA Nexus

Nexus Корпоративный ИИ

Один ИИ на всю компанию: данные, документы, проекты, правила

ARBA International B.V.
Внедрение — Telecon и Impace Group

ARBA Nexus

Что мы называем корпоративным ИИ

Nexus — это среда, в которой сотрудник ставит задачу словами, а система выполняет её на данных компании, её документах, её проектах и по её правилам. Одна точка входа вместо набора помощников, каждый из которых знает только свой угол.

Nexus читает системы, которые у вас уже есть, наводит порядок в данных там, где этого требует задача, и работает поверх них — с полномочиями того, кто его запустил, с доказательством под каждым выводом и с решением человека там, где меняется что-то значимое.

Одни полномочия, один журнал, одна доказательная база — на всю компанию

Границы

Где проходят границы продукта

В корпоративном разговоре это первый вопрос: что мы покупаем и что при этом не выбрасываем

Чем Nexus является

Среда исполнения корпоративных ИИ-сценариев
Собственные управляемые плоскости данных: мастер-данные, документы, проекты
Единый слой полномочий, доказательств, контрольных точек и учёта стоимости

Чем он не является

Не замена ERP, документообороту, Microsoft 365 или проектным системам
Не чат-бот, который отвечает вне процесса и ни за что не отвечает
Не «чёрный ящик», которому сначала нужно принести идеальные данные

Nexus читает существующий ландшафт, наводит порядок там, где он нужен сценарию, и управляет работой поверх него

Отличия

Чем это отличается от того, что уже пробовали

Каждый из перечисленных подходов делает часть работы, и каждый расширяется интеграциями. Речь о том, где проходит граница в типовой поставке

Подход	Где упирается	Что делает Nexus
Помощник в офисном пакете	В базовой конфигурации знает почту и файлы сотрудника, но не мастер-данные и не правила компании	Работает на управляемых данных и действует в системах — в границах полномочий сотрудника
Поиск по документам	Без дополнительных интеграций возвращает цитату и на этом останавливается: ни задачи, ни ответственного	Ответ — шаг задачи: у неё есть исполнитель, контрольная точка, трасса и стоимость
Программа мастер-данных	Отдельный проект с длинным горизонтом: платит один, результат видит другой	Порядок наводится внутри рабочей задачи и окупается уже на первом домене
Заказная разработка	В типичной точечной реализации каждый следующий процесс — новый проект, новая система и новый договор	Сценарий описывает ваш сотрудник, библиотека возможностей растёт на вашей стороне

Механика

Как один ответ убивает доверие ко всей технологии

Автоматизация усиливает то, что уже есть. Языковая модель не предупредит, что данные противоречивы, — она выдаст связный, уверенный и неверный ответ

Данные противоречивыТри записи об одном контрагенте, разные единицы, живые старые коды
Модель отвечает уверенноСвязный текст, точные цифры, никаких оговорок
Цифра идёт в решениеЕё показывают руководству на совещании
Ошибку находятПублично, при разборе
Тему закрываютДоверие потеряно не к качеству данных, а к искусственному интеллекту как таковому

Следующую инициативу защищать уже нечем — и это дороже, чем сама ошибка

Цена вопроса

Плохие данные стоят денег ещё до всякого ИИ

ИИ ничего из этого не создаёт — он лишь делает последствия заметными и быстрыми

12,9 млн $средние годовые потери организации от низкого качества данных⁴
63 %организаций не имеют практик управления данными, пригодных для ИИ, либо не уверены, что имеют³

Ответ

Порядок в данных — первая работа, а не условие входа

Большинство ИИ-продуктов начинают с условия: «приведите данные в порядок, тогда поговорим». Nexus устроен наоборот — наведение порядка и есть первая работа, которую он берёт на себя.

Искусственный интеллект здесь стоит не на витрине, а на самой тяжёлой части: сопоставлении записей, разборе дублей, нормализации описаний, поиске правил и проверке качества. Человек не перебирает тысячи строк — он принимает решения по подготовленным кандидатам с доказательствами.

Первый ограниченный домен проектируется под запуск за несколько недель

Честно о зрелости

Где продукт находится сегодня

Три действующие установки продукта с разной стадией промышленного использования: у заказчика — крупного производителя меди в Центральной Азии, у партнёра по внедрению в Казахстане и у самой ARBA, где вендор ведёт свои процессы

Работает на реальных данных
- Мастер-данные и НСИ — эталонные записи из ERP заказчика: контрагенты и единицы измерения
- Хранилище документов — корпоративный корпус с распознаванием, поиском с цитатами, сроками хранения и юридическими удержаниями
- Проектный контроль — надзорная картина заказчика по документам подрядчиков капитального проекта
Внедряется сейчас
- Мастер-данные на полном масштабе домена — проверка продолжается
- Сервисная поддержка — пилот для поимённых групп в Microsoft Teams с управляемой обратной записью статусов
Следующий этап
- Сервисная поддержка за пределами пилотных групп
- Следующие домены НСИ на том же фундаменте, без повторного строительства

Состояние на 3 августа 2026. Запись в ERP и финансовые системы остаётся под решением человека — по замыслу, а не из-за технического ограничения. Состав включённых возможностей определяется решением на конкретной установке

Спина исполнения

Любая задача идёт одним и тем же путём

ЗапросИз чата, канала или заявки
ЗадачаОтслеживаемый объект, а не разовый ответ
ПолномочияАгент действует от имени запустившего: права проверяются перед каждым обращением к данным и каждым действием
ИнструментыРассуждающий цикл в границах разрешённого набора
Контрольная точкаЗначимая запись ждёт решения человека
ТрассаКаждый шаг записан, стоимость посчитана

Один и тот же путь для сценария закупок, разбора справочника и обращения в поддержку — управляемость не надстраивается сверху, она встроена в исполнение

Платформа

Один фундамент, четыре компонента

Ядро

Сценарии — процессы, которые ИИ выполняет, рассуждая, а не по жёсткому скрипту
Инструменты и коннекторы — управляемые «руки» платформы
Единая спина исполнения: полномочия, доказательства, контрольные точки, трассировка, учёт стоимости

Собственные плоскости данных

Мастер-данные и НСИ — эталонные записи, качество, иерархии
Хранилище документов — распознавание, классификация, поиск с цитатами, сроки хранения
Проектный контроль — надзорная картина по проектам поверх ваших систем

Ваш ландшафт

SAP · Oracle · 1C · Microsoft · Primavera · самописные системы
Читаем как источники, управляем поверх, не заменяем

Компоненты работают на одном ядре: доступ, журнал, доказательность и учёт стоимости настраиваются один раз, а не заново под каждую задачу

Уровень 1

Домен НСИ в беспорядке

Иллюстративный сценарий домена НСИ: тот же запрос инженера, та же компания, те же люди и системы. Разница со следующим кадром — только зрелость домена

ЗапросИнженеру нужен подшипник под остановленный узел
ПоискВ системе три похожие записи, ни одна не совпадает точно: разные описания, старые коды поставщика, разные единицы измерения
РешениеПроще завести новую позицию, чем доказывать, что старая — та же самая
ЗаявкаЗаказывает с запасом: срок поставки длинный, повторять цикл никто не хочет
ПоставкаЧерез несколько месяцев позиция приходит на склад
ИтогЧасть уходит в работу, остальное оседает. На соседнем активе такой же подшипник уже лежит на складе — но найти его невозможно

И так по кругу на каждом активе

Деньги заморожены на складах, закупка загружена повторными циклами, а нужного запаса всё равно нет там, где он нужен

Уровень 2

Домен НСИ собран целиком

ЗапросТот же инженер, тот же узел
ПоискОдна запись: синонимы, старые коды поставщика и обозначения других активов сведены к ней
НаличиеСразу виден остаток на складе соседнего актива и незакрытые заявки по этой позиции
РешениеВнутреннее перемещение вместо закупки — узел запускается за дни
ПополнениеРасход списан, правило минимального запаса сработало, закупка автоматически получила заявку на восполнение
КонтрольНовая позиция не заводится: система не даёт создать дубль без разбора и решения ответственного

Тот же процесс, те же люди, те же системы. Изменилось только состояние домена НСИ

Домен — это не один справочник: материал живёт вместе со своим классификатором, единицами измерения, производителями и кодами поставщиков. Единица работы — домен целиком, вычищенный в одиночку справочник материалов картину не меняет

Интерфейс

Разговорная консоль

Экран разговорной консоли Nexusэкран будет добавлен

Ход работы агента: источники, вызванные инструменты, доказательства и решения человека

Что показывает экран

1План задачи и выполненные шаги
2Использованные источники и инструменты
3Контрольная точка и решение человека
4Трасса и посчитанная стоимость

Доверие

Что делает такой ИИ пригодным для промышленной эксплуатации

Доказательность
Каждый факт — со ссылкой на документ, запись и версию. «Недостаточно данных» — полноценный ответ, а не отказ
Полная трассировка
Видно, кто спросил, какие источники и инструменты использованы, что решил человек. Ход работы воспроизводим
Подтверждение человеком
Значимое изменение проходит через контрольную точку: работа останавливается и ждёт решения уполномоченного сотрудника
От имени пользователя
Nexus проверяет полномочия запустившего перед чтением данных и любым действием: своих прав у агента нет
Суверенность
Плоскость данных остаётся в вашем периметре — вплоть до полной изоляции от внешних сетей
Ваша модель
Вывод модели идёт через ваши конечные точки; защёлка периметра отклоняет вызовы к адресам вне разрешённого списка

Экономика

ИИ, расходы на который видно и можно ограничить

Посчитан каждый вызов
Стоимость привязана к задаче, сценарию и сотруднику — видно, во что обходится конкретный процесс, а не «ИИ вообще»
Потолок как предохранитель
Дневной лимит расходов останавливает работу до того, как счёт станет неприятным сюрпризом
Модель под назначение
Разные задачи идут на разные модели: где-то нужна самая сильная, где-то достаточно быстрой и дешёвой

Первый этап

Проверить механизм на одном неудобном домене

Не программа на год, а ограниченная проверка на реальных данных — с решением, о котором договорились заранее

От заказчика
Вход
- Выгрузка выбранного домена
- Владелец данных и эксперты
- Критерии качества и ограничения
- Согласованный периметр
Совместно
Процесс
- Профилирование
- Кандидаты с доказательствами
- Решения ваших специалистов
- Фиксация правил и трассы
На выходе
Результат
- Измеренная картина качества
- Проверенный набор кандидатов
- Эталонные записи и правила
- Архитектурные выводы для масштаба

Итог этапа — совместное решение: продолжаем, дорабатываем или останавливаемся. Объём, критерии и календарь фиксируются после того, как увидим данные

Роли сторон

Кто за что отвечает

Базовая схема для обсуждения: точные границы и состав партнёров фиксируются под конкретный проект

Продукт
ARBA Agency
- Архитектура и развитие ядра
- Релизы и продуктовая поддержка
- Методология сценариев и плоскостей данных
Внедрение
Telecon и Impace Group
- Локальная поставка и управление проектом
- Интеграции и подготовка среды
- Обучение и сопровождение изменений
Владение решением
Заказчик
- Владелец домена и критерии результата
- Доступы, политики и решения по периметру
- Подтверждение значимых изменений

Ответственность за значимое изменение данных остаётся у заказчика в любой конфигурации

Следующий шаг

Начните с одного домена

Не нужно начинать с программы на год. Возьмите один самый болезненный домен — например, материалы вместе с их классификатором, единицами измерения и кодами поставщиков — и посмотрите на нём, как работает механизм: выгрузка, профилирование, кандидаты с доказательствами, решения ваших специалистов, эталонная запись.

Домен берётся целиком не из перфекционизма: эффект даёт связка, а не отдельная вычищенная запись. Дальше этот же фундамент несёт следующие домены, документы, проекты и сценарии — уже без повторного строительства.

Обсудить разбор вашего домена НСИ

Дальше — по запросу

Приложение

Материал, который обычно нужен не на встрече, а после неё: доказательная база, механика и глубина каждой плоскости

Рынок и исследования: три цифры 2026 года и два полевых эксперимента
Мастер-данные в глубину: от выгрузки до эталонной записи и дальше первой очистки
Плоскости платформы: документы, архивный режим, проектный контроль
Научно-технологическое ядро и эффект от каждого нового коннектора
Эксплуатация в вашем периметре и список источников

Где сейчас рынок

Три цифры, которые описывают 2026 год

Одно наблюдение по выборке публичных внедрений и два прогноза Gartner. Ни одно из трёх не про качество моделей

95 %пилотов генеративного ИИ в выборке публичных внедрений не дали измеримого эффекта на финансовый результат¹
40 %+проектов агентного ИИ будут закрыты до конца 2027 года — по прогнозу Gartner: стоимость, неясная ценность, недостаточный контроль рисков²
60 %ИИ-проектов, не обеспеченных данными, готовыми для ИИ, будут заброшены до конца 2026 года — по прогнозу Gartner³

Ловушка

Как компании приходят к этим цифрам

ИИ ради ИИ
Решение выбирают по признаку «здесь есть искусственный интеллект», а не по задаче, которую оно закрывает
Зоопарк систем
Каждый пилот приносит свою инфраструктуру, свою модель доступа, свой журнал и свой договор. Ландшафт растёт быстрее, чем польза
Пилот под одну задачу
Узкий контекст: инструмент ничего не знает о соседнем процессе и не помнит вчерашний разговор
Остановка на границе эксплуатации
Демонстрация проходит. Проверка на реальных данных, правах и рисках — нет

Диагноз

Разрыв проходит не по моделям

Исследование MIT NANDA разбирало 300 публичных внедрений, опросы руководителей и серию интервью — и не нашло связи между успехом и выбором модели. Разница между успешными 5 % и остальными в другом: успешные встраивают ИИ в реальный рабочий процесс, дают ему память и контекст компании и доводят дело до эксплуатации.

Остальные покупают универсальный инструмент, убедительный на демонстрации и беспомощный в рабочем потоке.

Вопрос не в том, какая модель, а в том, на чём она стоит

При этом

Отказаться от ИИ — не вариант

Потребность реальна. ИИ становится тем самым отличием, которое отделяет компанию, принимающую решение за часы, от компании, которая неделями собирает для этого решения данные.

Поэтому вопрос звучит не «внедрять ли ИИ», а «на каком фундаменте» — потому что именно фундамент решает, дойдёт ли внедрение до эксплуатации.

Два полевых опыта

Как ИИ меняет работу: два измеренных случая

Два полевых эксперимента: разные инструменты, разные задачи, разные метрики

Помощник, обученный на данных компании

Специализированный помощник поддержки, обученный на истории обращений · 5 172 оператора, The Quarterly Journal of Economics, 2025

Решённых обращений в час, в среднем+15 %
У менее опытных сотрудников+30 %

Дообучена на разговорах с клиентами с учётом исхода обращения — то есть на практике лучших операторов — и предлагает ссылки на внутреннюю документацию
Практики переносятся на менее опытных и подтягивают их до среднего; у самых опытных прибавка только в скорости, качество слегка снижается

Универсальная модель в руках эксперта

Универсальный GPT-4 в реалистичных задачах консультантов · 758 консультантов BCG, 18 заданий, Harvard Business School

Выполненных задач+12,2 %
Времени на задачу−25,1 %
Оценка качества результата+40 %

Так — внутри границы возможностей модели. За её пределами те же консультанты на 19 п.п. реже приходили к верному решению

Исследования нельзя напрямую сравнивать по величине эффекта. Вместе они показывают, что результат зависит от задачи, данных, границы возможностей модели и роли человека

Метрики у исследований разные, полосы нормированы внутри своей колонки: колонки сопоставляются по смыслу, а не по высоте

Условие

Из чего складывается усиление эксперта

Уберите любое слагаемое — и усиление превращается в ускоренное производство уверенных ошибок

Контекст компании+Доказательность каждого ответа+Подтверждение человеком

Эксперт работает быстрее и не теряет правоту

Корень

Плохие данные — плохой фундамент автоматизации

Автоматизация усиливает то, что уже есть. Если справочники расходятся, а один и тот же контрагент живёт в трёх системах под тремя именами, автоматизация усилит именно это.

И языковая модель не предупредит, что данные противоречивы. Она выдаст связный, уверенный и неверный ответ.

Почему этого до сих пор нет

Классический путь к управляемым данным слишком дорог

Корпоративная программа управления мастер-данными — это отдельный проект: своя команда, свой каталог, свои регламенты и долгий горизонт. Результат виден не тому, кто за него платит, и виден нескоро.

Поэтому её раз за разом откладывают. Порядок в данных нужен всем сразу и не нужен никому в отдельности — ни одна функция не готова оплатить его целиком и ждать результата дольше собственного горизонта планирования.

Фундамент данных нужен всем — и не строится никем

Как это работает

От выгрузки до эталонной записи

1ИсточникВыгрузка из ERP или файл заказчика фиксируется как неизменяемая версия источника — к ней можно вернуться и всё повторить
2ПрофилированиеNexus показывает, что в данных на самом деле: заполненность, форматы, аномалии, расхождения в единицах измерения
3ПравилаПредлагает правила нормализации и сопоставления с учётом юридических форм, кириллицы и латиницы, старых кодов — и проверяет их на исторических данных
4КандидатыФормирует пары и группы дублей с объяснением: какие признаки совпали, какие разошлись, чего не хватает
5Решение человекаОтветственный подтверждает или отклоняет. ИИ предлагает — распоряжается человек
6Эталонная записьСобирается золотая запись: видно, какое значение выиграло по каждому полю и почему. Объединение обратимо
7ПубликацияУправляемая выдача эталона в системы-потребители. Запись в систему-источник — только через решение человека

Мастер-данные в глубину

Домен живёт дальше первой очистки

Разовая чистка деградирует за месяцы. Поэтому в платформе есть то, что удерживает качество постоянно

Качество под наблюдением
Профилирование по правилам, поиск статистических аномалий, проверка значений против классификаторов и предложения по нормализации — как объяснённый список задач, а не как автоматическая правка
Иерархии и реорганизации
Группы, узлы и своды по дереву; перенос узла не стирает историю, а открывает новый период действия
Память во времени
Битемпоральность: отдельно «как было на самом деле» и «как мы это знали». Исправление ошибки не переписывает прошлое, а фиксирует новое знание
Публикация и расхождения
Эталон уходит потребителям управляемым пакетом; отдельный вид показывает, где мастер и источник разошлись

Интерфейс

Разбор дублей

Экран разбора кандидатов на объединение в Nexusэкран будет добавлен

Кандидаты с объяснением: какие признаки совпали, какие разошлись, чего не хватает

Что показывает экран

1Исходные записи и системы-источники
2Совпавшие и разошедшиеся признаки
3Объяснение рекомендации
4Решение ответственного за данные

Научно-технологическое ядро

Что отличает ядро от «конструкторов ИИ»

Nexus — не оболочка над чужой моделью и не сборка из готовых блоков. В основе собственные исследовательские решения ARBA, общие для всех компонентов платформы

Глобальный контекст
Система удерживает картину всего корпоративного корпуса, а не окно одного документа: ответ опирается на связи между источниками
Многопоточное исполнение
Сложная задача декомпозируется и выполняется параллельно несколькими агентами с последующей сверкой
Знания на живом графе организации
Знания привязаны к модели компании — сущности, роли, владение, иерархия, — а не к плоским папкам
Состязательная проверка выводов
Результат проходит самопроверку и встречную верификацию, прежде чем попасть к пользователю
Память во времени
Битемпоральность: система помнит и как есть, и как было известно в любой момент прошлого — ответ воспроизводим на точку во времени
Гибридная методология
Детерминированные, семантические и вероятностные методы работают вместе — инженерная строгость вместо «магии промпта»

Поверхности

Nexus живёт там, где люди уже работают

Разговорная консоль
Единая точка входа: формулируете задачу словами, видите ход работы, доказательства и решения
Подсказчик поверх экрана
Отвечает в контексте открытой страницы и показывает на то самое поле, о котором речь
Microsoft Teams
Обращения, ответы и подтверждения в привычном канале, без отдельного портала
API
Те же возможности для ваших систем — с той же проверкой прав и той же трассировкой

Сценарии и Studio

Новую возможность описывает ваш сотрудник, а не подрядчик

Сценарий — это описание процесса: какой результат нужен, какими инструментами можно пользоваться, где обязательна контрольная точка и чьи полномочия требуются. Агент не идёт по жёсткому скрипту, он рассуждает внутри этих рамок.

Сотрудник описывает процесс словами, Nexus предлагает управляемый сценарий, ответственный проверяет его и активирует. Библиотека возможностей растёт на вашей стороне, а не на нашей.

Заказчик создаёт сценарии, но не создаёт себе полномочий — это проверяется при активации

Глобальный контекст

Почему Nexus знает вашу компанию с первого вопроса

Уровень 1Карта корпусовЧто вообще есть: коллекции, объёмы, владельцы, связи
Уровень 2ВыжимкиКраткое содержание каждого документа и сводки по группам, пересчитываются при изменениях
Уровень 3Сквозные наблюденияВыводы, которые не видны ни в одном документе по отдельности: противоречия, пробелы, изменения между редакциями
Уровень 4Постоянный фонВсё перечисленное подмешивается в каждый ответ — в границах прав конкретного сотрудника

Это не загрузка всех документов в запрос: в работу идут карта, выжимки и наблюдения, а не корпус целиком

Документы

От скана до ответа с цитатой

ПриёмЗагрузка, папка, SharePoint или почта
РаспознаваниеРусский, казахский, английский — бумага перестаёт быть препятствием
КлассификацияТип документа и его реквизиты извлекаются автоматически
СвязиДокумент привязывается к контрагенту, объекту, проекту
ОтветЦитата со ссылкой на документ и страницу

Главная причина, по которой корпоративные архивы приходят в негодность, — ручное заполнение реквизитов. Здесь его делает агент, а человек подтверждает

Архивный режим

То, что спросит юрист и проверяющий

Сроки хранения
Управляемые правила: документ знает свой срок и дату наступления действия
Юридические удержания
Удержание сильнее срока хранения: пока идёт разбирательство, уничтожить документ невозможно
Поиск для разбирательств
Отбор по предмету спора и опечатанная выгрузка описи с историей версий и обращений
Журнал прочтений
Видно, кто и когда открывал документ, — не только кто его менял

Разделение полномочий обязательно: тот, кто замораживает, не уничтожает, а тот, кто уничтожает, не замораживает

Проектный контроль

Заявленный статус против подтверждённого

Плоскость проектного контроля не заменяет ваши системы исполнения — она читает их и показывает владельцу, где отчёт и доказательства разошлись

Заявлено руководителем проекта85 %

Подтверждено документами58 %

Расхождение — то, ради чего плоскость существует

Схема: соотношение показано для наглядности. В продукте обе величины считаются по конкретному периоду проекта, а каждое отклонение попадает в очередь исключений с ответственным

Эффект

Каждый новый коннектор усиливает все сценарии сразу

Здесь ломается логика зоопарка пилотов: пилоты складываются, а коннекторы перемножаются. Подключили склад — его видят закупки, ремонты и проектный контроль, а не только «складской помощник»

Ядро Nexus6 коннекторов · 5 сценариев	Закупки	Ремонты	Проектный контроль	Канцелярия	Поддержка
ERP	доступен	доступен	доступен	доступен	доступен
Склад	доступен	доступен	доступен	доступен	доступен
Документы	доступен	доступен	доступен	доступен	доступен
Почта и Teams	доступен	доступен	доступен	доступен	доступен
Проекты	доступен	доступен	доступен	доступен	доступен
Сервисные заявки	доступен	доступен	доступен	доступен	доступен

Вместо набора помощников — один корпоративный бортовой ИИ, который держит и операционную, и стратегическую картину

Суверенность и эксплуатация

Как это живёт в вашем периметре

Отдельные установки
Один образ продукта, отдельные независимые установки: своя база, свои настройки, своя учётная запись арендатора
Обновления «на вытягивание»
Контур сам забирает подписанный релиз, когда решит. Снаружи в периметр ничто не проталкивается
Полная изоляция от внешних сетей
Режим без внешних соединений поддерживается штатно: платформа продолжает работать из ранее полученных пакетов
Дисциплина выпуска
Недельный цикл выпуска; сборка не считается принятой, пока не пройдёт сквозную проверку двадцатью бизнес-сценариями

Порядок выпуска и состав сквозной проверки — по состоянию на 3 августа 2026

Доказательная база

Источники

MIT NANDA. The GenAI Divide: State of AI in Business, 2025Речь о влиянии на финансовый результат по выборке публичных внедрений, а не о технической работоспособности пилотов.
Gartner. Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027, 25.06.2025Это прогноз, а не измеренный факт. Причины перечислены самим Gartner: рост стоимости, неясная ценность, недостаточный контроль рисков.
Gartner. Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk, 26.02.2025Прогноз сформулирован условно: речь о проектах, не обеспеченных данными, готовыми для ИИ, а не о всех ИИ-проектах подряд.
Gartner. Data Quality — стоимость низкого качества данных
Brynjolfsson E., Li D., Raymond L. Generative AI at Work. The Quarterly Journal of Economics, 2025
Dell'Acqua F. et al. Navigating the Jagged Technological Frontier. Harvard Business School / BCG

Все количественные утверждения в презентации опираются на публичные исследования из этого списка

Чем Nexus является

Чем он не является

Работает на реальных данных

Внедряется сейчас

Следующий этап

Ядро

Собственные плоскости данных

Ваш ландшафт

Что показывает экран

Доказательность

Полная трассировка

Подтверждение человеком

От имени пользователя

Суверенность

Ваша модель

Посчитан каждый вызов

Потолок как предохранитель

Модель под назначение

Вход

Процесс

Результат

ARBA Agency

Telecon и Impace Group

Заказчик

ИИ ради ИИ

Зоопарк систем

Пилот под одну задачу

Остановка на границе эксплуатации

Помощник, обученный на данных компании

Универсальная модель в руках эксперта

Качество под наблюдением

Иерархии и реорганизации

Память во времени

Публикация и расхождения

Что показывает экран

Глобальный контекст

Многопоточное исполнение

Знания на живом графе организации

Состязательная проверка выводов

Память во времени

Гибридная методология

Разговорная консоль

Подсказчик поверх экрана

Microsoft Teams

API

Сроки хранения

Юридические удержания

Поиск для разбирательств

Журнал прочтений

Отдельные установки

Обновления «на вытягивание»

Полная изоляция от внешних сетей

Дисциплина выпуска