Семантичний інтелект стає ключовим елементом для того, щоб штучний інтелект не просто аналізував дані, а розумів, що саме вони означають і як використовуються у реальних бізнес-процесах. На конференції Microsoft Ignite компанія представила Fabric IQ — новий семантичний шар у платформі даних Microsoft Fabric, який має зробити корпоративних AI-агентів значно точнішими та надійнішими.
Fabric IQ створює спільну семантичну структуру, що зіставляє дані з реальними об’єктами, відносинами, ієрархіями й операційним контекстом компаній. Це розв’язує фундаментальну проблему сучасних агентів ШІ: вони бачать патерни в даних, але не розуміють їхнього бізнес-змісту. Microsoft називає це «семантичним інтелектом» — шаром, що відображає, як організації насправді працюють.
Це продовження стратегії Microsoft щодо побудови контекстних систем даних. Нещодавно Fabric інтегрував графові бази даних LinkedIn для збагачення контексту, а тепер отримує ще один рівень — операційні онтології.
Паралельно Microsoft розширює портфель сервісів даних: представила Azure HorizonDB (сумісну з PostgreSQL систему), а також зробила загальнодоступними SQL Server 2025 і Azure DocumentDB.
«Коли я думаю про те, що Fabric дає клієнтам, я бачу єдину платформу даних, яка позбавляє необхідності з’єднувати багато різних інструментів, щоб отримати бізнес-цінність», — сказав Арун Улаг, корпоративний віцепрезидент Azure Data.
Чому семантика критична для агентів ШІ
Класичні агенти ШІ аналізують дані, але не розуміють бізнес-контекст. Наприклад, агент може працювати з продажами, не знаючи ієрархії клієнтів або взаємозв’язків між продуктами; або аналізувати рівень запасів, не розуміючи залежностей між виробничими лініями та мережами логістики.
Цей розрив спричиняє хибні прогнози й ненадійні автоматизовані рішення.
Fabric IQ розв’язує проблему, створюючи «постійний семантичний граф» — на відміну від RAG-підходів конкурентів, який залежить від пошуку документів. Семантичний граф описує структуру організації, зв’язки між підрозділами, робочі процеси, ланцюги постачання та бізнес-логіку.
Від семантичних моделей до повноцінних онтологій
Microsoft уже понад 10 років розвиває семантичне моделювання через Power BI. Ці моделі визначають сутності, зв’язки, метрики та ієрархії — і працюють у мільйонах корпоративних звітів.
«Сьогодні у нас є 20 мільйонів семантичних моделей, що працюють у Fabric. За кожним звітом Power BI стоїть семантична модель», — зазначив Улаг.
Однак ці моделі були обмежені сферою аналітики. Fabric IQ піднімає їх на новий рівень — від аналітичних моделей до повноцінних операційних онтологій.
«Що буде, якщо оновити їх до онтології? Тепер ви можете пов’язувати дані по всьому підприємству», — сказав Улаг.
Онтології інтегруються з потоками даних у реальному часі та дозволяють визначати операційні правила. Це формує основу для агентів, які розуміють контекст так, як традиційні AI-системи не можуть.
Операційні агенти, здатні діяти автономно
Fabric IQ дозволяє створювати “операційних агентів” — агентів, що можуть контролювати дані та автономно виконувати дії в межах заданих правил.
«Операційні агенти можуть стежити за вашими даними, за правилами, які ви їм задаєте. І вони можуть автономно вживати заходів під наглядом людини», — пояснив Улаг.
Приклад: якщо онтологія описує логістику компанії, а дані реального часу вказують на затори, агент може автоматично перенаправити вантажівки.
Fabric IQ онтології напряму інтегруються з платформами розробки агентів Microsoft, що забезпечує бізнес-контекст для точнішої роботи ШІ.
Що це означає для корпоративних AI-стратегій
Проблема агентів ШІ — не нестача даних, а нестача контексту. Fabric IQ робить ставку саме на це: чим краще модель розуміє бізнес-логіку, тим надійніші її рішення.
Оновлення семантичних моделей до операційних онтологій може виявитися ефективнішим за масштабування моделей або RAG-підходи.
Читайте на ProIT: Microsoft хоче інтегрувати спеціалізовані ШІ-чипи OpenAI у власні проєкти.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
