Напередодні

Більшість невдач AI не пов’язані з нерозумінням моделей, а з відсутністю контекстного управління—інформація не була правильно “записана, відібрана, стиснута, ізольована”.
Ігнорування контексту = реальні фінансові втрати: від провалу Bard до “260 курячих нагетсів”, компанії платять за втрати пам’яті.
Сліпе подовження контексту тільки посилює шум і уразливість; маленьке і точне управління контекстом — це рішення для продуктивності та безпеки.
Спочатку організуйте контекст, потім говоріть про великі моделі: звичайні вигоди — це зменшення витрат на введення на 80% / точність +15~90%, що є економічнішим, ніж зміна на більшу модель.

Практика підприємств у 2023-2025 роках підтверджує, що основна причина невдач AI-застосувань полягає не в недостатній інтелектуальності моделей, а у відсутності “контекстного управління”. Через це Google втратив 100 мільярдів доларів вартості, тоді як компанії, які оволоділи цією технологією, показали приріст продуктивності на 40-90%.

I. Урок на 100 мільярдів доларів: що відбувається, коли AI “забуває”

Летальний удар для Google Bard

У лютому 2023 року Google з упевненістю представив світові свого AI-чат-бота Bard. Однак на цій зворушливій презентації Bard допустив шокуючу помилку.

Коли його запитали про досягнення телескопа Джеймса Вебба, Bard самовпевнено відповів: “Він зробив перше фото екзопланети”. Це звучало досить професійно, але була одна фатальна проблема — це було неправильно. Насправді перша фотографія екзопланети була зроблена Європейською південною обсерваторією у 2004 році, що на близько 20 років раніше від запуску телескопа Вебба.

Ця, здавалося б, незначна помилка викликала лавину негативних наслідків. Інвестори відразу усвідомили, що якщо AI Google не може точно розпізнати такі базові факти, то як він може надійно працювати в більш складних комерційних сценаріях? У той день акції Alphabet (материнської компанії Google) обвалилися на 9%, а вартість зникла на понад 100 мільярдів доларів. [Джерело: CNN, NPR, Time]

Дорога “дезінформація” від Air Canada

Наприкінці 2023 року канадський пасажир Джейк Мофатт через смерть бабусі терміново придбав необхідний квиток. Він проконсультувався з AI-сервісом підтримки Air Canada, отримавши здавалося б дбайливу відповідь: “Ви можете спочатку купити квиток за повною ціною, а потім протягом 90 днів подати запит на повернення за знижкою на випадок смерті.”

Мофатт вчинив відповідно до поради AI, але коли подав запит на повернення, йому повідомили, що знижка на випадок смерті повинна бути запрошена до покупки квитка і не може бути відстрочена. З’ясувалося, що AI-сервіс надав абсолютно хибну інформацію про політику.

Цей випадок врешті-решт потрапив до суду. Канадський цивільний арбітраж ухвалив історичне рішення: компанії повинні нести юридичну відповідальність за помилкові поради своїх AI-систем. Air Canada було присуджено 812.02 канадських доларів компенсації, і компанію зобов’язали оновити свою AI-систему. [Джерело: повідомлення про катастрофи AI від CIO]

Нічний кошмар McDonald’s з “260 курячими нагетсами”

У червні 2024 року McDonald’s завершив трирічне партнерство з IBM по AI-замовленням. Це рішення сталося після серії смішних невдач.

Найвідоміший випадок стався в ресторані McDonald’s з послугами на колесах. Один з відвідувачів хотів замовити кілька курячих нагетсів, але система AI раптово “збожеволіла”, постійно додаючи нагетси до замовлення. Відвідувач крикнув: “Досить! Досить!”, але AI не чув і в підсумку замовлення містило 260 курячих нагетсів.

Це відео швидко розповсюдилося в соціальних мережах, ставши класичним прикладом невдачі AI. McDonald’s було змушено закрити AI-тестову систему у понад 100 ресторанах, трирічні інвестиції в дослідження та розробку пішли на марно. [Джерело: аналіз невдач компанії AI від CIO]

II. Відкриваємо правду: справа не в недостатній розумності AI, а в проблемах “системи пам’яті”

Геній, що страждає від важкої “хвороби Альцгеймера”

Уявіть таку ситуацію: ви наймаєте експерта з IQ 180 як помічника, який має знання в усіх сферах і видатні розрахункові можливості. Але є одна проблема — він страждає від важкої короткочасної пам’яті і кожні кілька хвилин забуває попередні розмови.

Це реальність більшості сучасних AI-систем у компаніях. Вони не позбавлені “розуму” (можливостей моделей), а страждають від відсутності ефективного “управління пам’яттю” (контекстного управління).

Що таке “контекст”? Зрозуміти через протокол засідань

У повсякденній роботі людей “контекст” присутній скрізь. Уявіть, що ви берете участь у важливому проектному засіданні:

Фон засідання: чому проводять це засідання? (аналогічно системному підказці AI)
Історичні записи: про що йшлося на попередніх засіданнях? (аналогічно історії діалогу)
Відповідні документи: звіти, дані, контракти, до яких потрібно звертатися (аналогічно базі знань)
Учасники засідання: ролі та права кожного (аналогічно визначенню інструментів та прав)
Протокол засідання: ключові рішення та дії (аналогічно підсумку пам’яті)

Якщо бракує цих “контекстів”, навіть найкращий експерт не зможе ухвалити правильне рішення. Це саме те, що стало причиною помилки Google Bard — йому бракувало точної історичної інформації та механізму перевірки фактів при відповіді на запитання.

Болісний урок для виробничої галузі

Згідно з дослідженнями Gartner, виробничий сектор стикається з особливими викликами в запровадженні AI:

Лише 20% проектів на основі генеративної AI вважаються успішними
85% проектів AI не досягають запланованих цілей
42% компаній планують відмовитися від AI-планів до 2025 року (у 2024 році цей показник становив лише 17%)

[Джерело: звіт Appinventiv, SupplyChainBrain про AI у виробництві]

Чому так високий рівень невдач у виробничій галузі? Відповідь знову ж у відсутності контекстного управління:

Розриву в історичних даних: нова AI-система не може отримати доступ до ключових виробничих даних старих систем
Відсутність інформації в реальному часі: AI не бачить поточний стан обладнання, рівень запасів, ухвалюючи рішення
Купи знань: AI-системи різних відділів діють автономно, не можуть ділитися критично важливою інформацією

III. Контекстне управління: рішення для надання AI “повної пам’яті”

Оснастіть AI “розумним секретарем”

Суть контекстного управління полягає в тому, щоб оснастити вашу AI-систему вкрай компетентним секретарем. Завдання цього секретаря включають:

Запис важливої інформації (Write/записати)
- Зберігати ключові рішення та висновки
- Як секретар веде протокол засідання
Вибір необхідних матеріалів (Select/відібрати)
- Витягувати актуальну інформацію з величезної кількості даних
- Як секретар готує для вас відповідні документи
Підсумовування ключових моментів (Compress/стиснути)
- Скорочувати довгі звіти до суті
- Як секретар надає виконавче резюме
Координація командної роботи (Isolate/ізолювати)
- Дозволити різним експертам займатися своїми справами
- Як секретар організовує спеціальні засідання

Реальний випадок: переворот у страховій компанії

Страхова компанія Five Sigma кардинально змінила процес обробки заявок, запровадивши контекстне управління: [Джерело: дослідження випадку MarkTechPost]

Проблеми до перетворення:

AI-система часто надавала консультації з відшкодування, що суперечили умовам поліса
Не могла визначити схеми шахрайства, оскільки не бачила історію заявок на відшкодування
Часто помилялася в обробці складних справ

Після впровадження контекстного управління:

Система може одночасно отримувати доступ до: умов поліса, історії відшкодувань, юридичних вимог, бази даних з шахрайства
Помилки в обробці заявок зменшилися на 80%
Продуктивність співробітників зросла на 25%
Точність оцінки страхування перевищує 95%

Ключовим є те, що вони не змінювали AI-модель, а покращили організацію та передачу інформації.

Революція в інструментах розробника від Microsoft

AI-асистент програмування Microsoft продемонстрував потужність контекстного управління: [Джерело: офіційний блог Microsoft]

Завдяки інтеграції наступних контекстних інформацій:

Історія проектів розробників
Кодекс ведення команди
Відповідні технічні документи
Залежності з кодової бази

Достигнуті результати:

Продуктивність виконання програмного завдання зросла на 26%
Кількість помилок у коді зменшилася на 65%
Час адаптації нових співробітників зменшився на 55%
Якість коду підвищилася на 70%

IV. Пастка довгого контексту: чому “більше пам’яті” не означає “краще виконання”

Попередження команди безпеки AWS

У 2024 році команда досліджень безпеки AWS виявила серйозну проблему: коли “пам’ять” AI-системи перевантажена, можуть з’явитися критичні вразливості. [Джерело: технічний аналіз від Towards Data Science]

Уявіть ситуацію: ваш AI-асистент повинен обробити 1000-сторінковий звіт. Теоретично нова AI-модель може “запам’ятати” все. Але насправді відбувається таке:

Важливі команди втрачаються з пам’яті
Зловмисники можуть “забруднити” пам’ять AI великою кількістю непотрібної інформації
AI починає видавати помилкові дані та ухвалює рішення на основі хибної інформації

Це нагадує спробу людини одночасно запам’ятати цілу енциклопедію — надмір інформації може призвести до плутанини.

Рішення для автоматичного водіння Tesla

Система повного автоматичного водіння (FSD) Tesla є одним з найскладніших реалізацій контекстного управління: [Джерело: сайт Tesla, Wikipedia]

48 нейронних мереж працюють разом
На кожному кроці видається 1000 різних тензорів
Обробка реального відео з 8 камер
Загальний пробіг перевищує 1 мільярд миль

Як Tesla управляє таким обсягом інформації? Відповідь — “інтелектуальна фільтрація”:

Не вся інформація є однаково важливою
Актуальна інформація (наприклад, раптово з’явився пішохід) обробляється першочергово
Історична інформація зберігається за важливістю
Різні нейронні мережі відповідають за різні типи інформації

V. Останні досягнення гігантів: чого навчилися з уроку на 100 мільярдів доларів

Протокол контексту моделей OpenAI (MCP)

Наприкінці 2024 року OpenAI запровадила революційний протокол MCP, щоб вирішити “проблему M×N”: [Джерело: Pluralsight, Microsoft Learn]

Проблеми традиційного підходу:

10 AI-моделей × 100 джерел даних = потребують 1000 настроюваних інтерфейсів
Кожен інтерфейс повинен бути розроблений і підтримуваний окремо

Рішення MCP:

Створення єдиної “універсальної мови”
Будь-яка AI-модель може отримати доступ до будь-якого джерела даних через стандартний інтерфейс
Зниження вартості інтеграції на більше ніж 90%

“Конституційний AI” Anthropic

Anthropic (компанія, що розробила Claude) застосувала унікальний підхід: [Джерело: офіційне дослідження Anthropic]

Вони запросили 1000 американських громадян взяти участь у розробці “кодексу поведінки” для AI, щоб забезпечити, щоб AI-системи:

Розуміли і дотримувались людських цінностей
У складних ситуаціях ухвалювали етичні рішення
Скоротили ймовірність зловживань з 86% до 4,4%

Мільйонний контекст Google Gemini

Google, навчившись на помилках Bard, Gemini 1.5 Pro реалізувала: [Джерело: офіційний блог Google]

Стабільний контекст у 1 мільйон токенів (близько 700 тисяч слів китайською)
Одночасна обробка аудіо, відео, тексту та коду
Можливість аналізувати повний фільм або сотні сторінок документів

Але Google також визнає: більший контекст не завжди означає кращу продуктивність, важливо, як організувати та використовувати цю інформацію.

Розумна маршрутизація Microsoft Azure

Microsoft у Azure AI Foundry пропонує кілька варіантів моделей: [Джерело: блог Microsoft Azure]

GPT-5: 272К контекст, підходить для складних міркувань
GPT-5 mini: оптимізований для реального досвіду
GPT-5 nano: відповідь з наднизькою затримкою
Розумний маршрутизатор автоматично вибирає найбільш підходящу модель, економлячи 60% витрат

VI. Співпраця багатьох агентів: практика Amazon і Walmart

Армія з 750 тисяч роботів Amazon

Автоматизована система складів Amazon демонструє силу масового управління контекстом: [Джерело: офіційні звіти Amazon, аналіз LinkedIn]

750 тисяч пересувних роботів впроваджено у 2023 році
Система Sequoia скорочує час обробки замовлень на 25%
Оптимізація маршрутів економить 30 мільйонів миль пробігу
Зменшено викиди CO₂ на 94 мільйони фунтів
Коефіцієнт пошкодження упаковки залишається на менше ніж 0,1%

Успіх полягає в “шаруватому управлінні контекстом”:

Кожен робот знає тільки своє завдання
Регіональні контролери координують локальні групи роботів
Центральна AI-система контролює глобальну оптимізацію

Революція AI-інвентаризації Walmart

AI-системи, запроваджені Walmart у понад 4700 магазинах, інтегрують: [Джерело: офіційні новини Walmart, Walmart Tech блог]

Багатовимірна контекстна інформація:

Історичні дані про продаж
Прогнози погоди (впливають на моделі покупки)
Макроекономічні тенденції
Місцеві демографічні дані
Тренди в соціальних медіа

Унікальна інновація:

Патент на “аномальне забування”: автоматичне виключення одноразових подій (наприклад, скуповування під час епідемії) з прогнозів
Динамічна адаптація алгоритму: коригування в режимі реального часу згідно з святковими днями, акційними пропозиціями

Результати:

24% зростання в третьому кварталі 2023 року
Оптимізація маршрутів уникнула 30 мільйонів миль зайвих поїздок
Мета до 2026 фінансового року — 65% автоматизації магазинів

VII. “Скромний AI” General Electric: знати, що він не знає

Розум 1.2 мільйона цифрових близнюків

General Electric (GE) у 2016-2017 роках створила понад 1.2 мільйона цифрових близнюків, які створили 600 мільярдів доларів вартості: [Джерело: Emerj, дослідження Microsoft]

Їхня концепція “скромного AI” особливо заслуговує на увагу:

AI-система здатна визнавати свої обмеження
Коли виникають ситуації поза межами розуміння, автоматично переходить у безпечний режим
Активно запитує втручання людського експерта

Фактичні досягнення:

Збільшення вироблення електроенергії на вітрових електростанціях на 20%
Запобігання 400 випадкам непередбачуваного обслуговування щорічно (в авіаційній галузі)
Зменшення непередбачених обслуговувань на 30% (через передбачливе обслуговування)

Цей підхід запобігає катастрофічним наслідкам, викликаним нерозумінням AI.

VIII. Чотири основні технології контекстного управління

На основі досліджень Філа Шміда, Ланса Мартіна та інших експертів, а також практики LangChain, LlamaIndex, контекстне управління включає чотири основні операції: [Джерело: philschmid.de, rlancemartin.github.io, blog.langchain.com]

1. Запис (Write): створення “довгострокової пам’яті” AI

Так само, як люди ведуть щоденники та нотатки, AI-системи також потребують запису важливої інформації:

Запис у розмові:

Тимчасові чорновики (наприклад, етапи розрахунків)
Проміжні кроки мислення
Плани для поточної задачі

Постійний запис:

Узагальнення уподобань користувачів
Ключові бізнес-правила
Історичні записи рішень

ChatGPT таCursor та інші додатки забезпечують цей процес, дозволяючи AI “вчитися” та “зростати” під час взаємодії з користувачами.

2. Відбір (Select): знаходження “найнеобхіднішої” інформації в даний момент

Уявіть, що ваш помічник має підготувати звіт, він не переносить усю бібліотеку, а обирає потрібні матеріали:

Детермінований відбір:

Фіксоване завантаження певних ключових документів (наприклад, політики компанії)

Вибір на основі моделі:

Дати можливість AI самостійно визначити, яка інформація потрібна

Вибір через пошук:

Використання схожості для знаходження відповідного контенту

3. Стиснення (Compress): скорочення “Війни та світу” до однієї сторінки

Коли інформації забагато, необхідно здійснити “інтелектуальне стиснення”:

Автоматичне узагальнення:

Стиснення 1000 слів електронного листа до трьох речень

Сортування за важливістю:

Збереження найбільш критичних 20% інформації, покривання 80% цінності

Інкрементальне оновлення:

Запис лише змінених частин, а не повного дублювання

4. Ізоляція (Isolate): співпраця експертних команд

Складні завдання потребують співпраці кількох експертів AI:

Декомпозиція завдань:

Фахівець з фінансового аналізу працює з числами
Юридичний експерт переглядає відповідність
Експерт з написання відповідальний за остаточний звіт

Ізоляція інформації:

Кожен експерт отримує лише релевантну інформацію
Уникаючи перевантаження та плутанини

Інтеграція результатів:

Основний AI об’єднує думки різних експертів
Ухвалює остаточне рішення

IX. Повернення інвестицій: чому контекстне управління є економічно вигіднішим, ніж оновлення моделей

Вражаючий коефіцієнт витрат і вигод

Згідно з індустріальними даними, повернення інвестицій у контекстне управління перевищує те, що пов’язане з оновленням моделей: [Джерело: комплекс даних кейсів]

Контекстне управління:

Складає 5% AI-бюджету
Призводить до 40-90% приросту продуктивності
Термін реалізації: 2-3 місяці

Оновлення моделей:

Складає 60-70% AI-бюджету
Призводить до 10-20% приросту продуктивності
Термін реалізації: 6-12 місяців

Реальний рахунок однієї технологічної компанії

Фактичні дані середньої технологічної компанії:

Після впровадження контекстного управління, економія 23 000 доларів на витратах на обчислення щомісяця
Через контекстне стискання розмір введення зменшився на 80%
Зменшення витрат на виклики API відповідно на 80%
Продуктивність в свою чергу зросла на 15%

Це подібно до сталого планування транспорту, яке дозволяє економити на пальному та скорочувати час у дорозі.

X. Перспективи на 2025 рік: ключовий крок від “демонстрації” до “виробництва”

Консенсус експертів у галузі

“Більшість невдач AI-агентів вже не пов’язані з невдачами моделей, а з невдачами контексту.” Це стало спільним переконанням у галузі.

Cognition (команда розробки Devin AI) чітко вказала: “Контекстне управління є пріоритетним завданням під час створення AI-агентів”. [Джерело: блог cognition.ai]

Три рекомендації діям для підприємств

1. Негайно провести “перевірку здоров’я контексту”

Запишіть конкретні сценарії невдач вашої AI-системи:

Яка інформація відсутня, коли AI дає неправильні відповіді?
Де є інформаційні розриви?
Які джерела даних доступні в поточних системах?

2. Вибір пілотного проекту з високою цінністю

Не намагайтеся оновити всі системи одночасно, виберіть один:

Висока частота використання
Великі витрати у разі провалу
Очевидна можливість для покращення

Наприклад: служба підтримки клієнтів, обробка замовлень, генерація звітів

3. Створення механізму міждисциплінарної співпраці

Контекстне управління потребує:

ІТ-відділ: технічна підтримка
Бізнес-відділ: визначення інформаційних потреб
Команда даних: забезпечення якості даних
Команда з дотримання норм: забезпечення безпеки інформації

Уникати поширених пасток

Пастка 1: Сліпо прагнення до великих моделей

Хибна думка: модель більше — краще
Правильний підхід: спочатку оптимізуйте контекст, потім розгляньте оновлення моделей

Пастка 2: Чим більше інформації, тим краще

Хибна думка: надати AI всі можливі дані
Правильний підхід: точно надати релевантну інформацію

Пастка 3: Ігнорування якості інформації

Хибна думка: будь-яка інформація допустима
Правильний підхід: забезпечити точність, актуальність та структурованість інформації

Висновок: початок нової ери

2023-2025 роки увійдуть в історію як “рік контекстного управління”. Від уроку Google на 100 мільярдів доларів до успішних практик Tesla, Amazon та Walmart, ми бачимо чіткий тренд:

Успіх AI більше не залежить від “розумнішого мозку”, а від “кращої системи пам’яті”.

Компанії, які оволоділи контекстним управлінням, отримують стабільну конкурентну перевагу:

Значне підвищення операційної ефективності
Яскраве поліпшення клієнтського досвіду
Кількаразове збільшення повернення інвестицій
Значне зменшення ризиків та помилок

А ті, хто ігнорує цю тенденцію, можуть стати такими ж, як компанії, які проґавили революцію Інтернету, залишившись позаду часу.

Як сказав один з лідерів галузі: “В епоху AI контекстне управління може стати найприбутковішою частиною вашої інвестиції в AI.”

Прийшов час переосмислити вашу AI-стратегію. Не запитуйте “Чи потрібен нам потужніший AI?”, а запитайте “Як ми можемо змусити існуючий AI краще розуміти і запам’ятовувати ключову інформацію?”

Відповідь полягає в контекстному управлінні.

Ця стаття основана на практичних прикладах провідних міжнародних компаній у період 2023-2025 років, всі дані отримані з публічних доповідей і офіційних релізів.