Программирование — неоспоримый случай PMF для ИИ, но большинству интеллектуальных работ еще предстоит пройти долгий путь.

Программирование работает, потому что весь контекст находится в git-репозитории, который версионирован, структурирован, находится в одном месте и обычно имеет набор тестов, показывающий, что правильно.
Интеллектуальная работа, с другой стороны, основана на информации, которая находится в множестве разных мест — Slack, электронная почта, различные системы и часто в головах людей.
Так что если вы хотите автоматизировать интеллектуальную работу, как код, вам нужен «репозиторий контекста» или, как его часто называют, «мозг компании».
Но мозг компании, который просто берет файлы, помещает их куда-то и накладывает RAG сверху, — это неправильный ответ.
Что вам нужно — это система на основе онтологии; настроить ее сложно, а поддерживать еще сложнее.
Есть причина, по которой мы видим, что многие корпоративные пилотные проекты ИИ терпят неудачу или не приносят ROI: это потому, что «репозиторий контекста» не создается должным образом.
Вот в чем загвоздка: если все сделать правильно, слой контекста может превратиться из затрат, которые компании платят за новый инструмент, в АКТИВ, который они создают и который накапливает ценность.
Он становится активом, когда на слое контекста строятся агентные рабочие процессы, а телеметрические данные от этих агентов поступают в среды RL, которые позволяют компании дообучать модели, кодирующие то, как компания выполняет работу, и эти модели принадлежат компании.
Владение моделью с вашими данными о том, как компания на самом деле работает, — это финальный босс-ход.