Нурсултан Ибраев 
В эпоху, когда генеративный искусственный интеллект захватил воображение мира, на первый план выходит другая, менее разрекламированная технология — обработка данных в реальном времени. Для организаций, где решения нужно принимать мгновенно, а промедление чревато потерями, именно она становится не просто дополнением, а полноценной альтернативой ИИ. Эксперты утверждают, что в динамичных и высокорисковых сферах эти системы способны превзойти даже самые продвинутые нейросети.
Ключевое различие между обработкой данных в реальном времени и ИИ заключается в скорости и адаптивности. «Эти два понятия часто смешивают, но они принципиально разные», — отмечает Адам Боулз, основатель ACT360. Традиционный ИИ, как правило, обучается на исторических данных и использует устоявшиеся модели для прогнозирования. Системы реального времени, напротив, анализируют информацию по мере ее поступления, позволяя бизнесу моментально реагировать на изменения в таких сферах, как электронная коммерция, логистика или IT-операции. Вместо того чтобы ждать отчеты часами или днями, команды получают актуальную картину мира, что позволяет избегать решений, основанных на устаревших данных.
Этот сдвиг кардинально меняет рабочие процессы. «Команды больше не работают в циклах анализа, они действуют в циклах исполнения. То, что раньше занимало недели, теперь занимает секунды», — объясняет Ашок Редди, генеральный директор KX. В отраслях, где счет идет на миллисекунды, такое сжатие цикла «сигнал-действие» становится решающим конкурентным преимуществом. Бизнес переходит от периодических отчетов и статичных панелей к потоковым конвейерам данных, которые доставляют информацию в реальном времени как руководителям, так и автоматизированным системам.
Особенно ярко преимущества новой парадигмы проявляются во взаимодействии с клиентами. «Обработка данных в реальном времени позволяет принимать контекстно-зависимые решения, основываясь на том, что происходит прямо сейчас», — говорит Стив Зиск, старший менеджер по продуктовому маркетингу в Redpoint Global. В таких областях, как обнаружение мошенничества или персонализированный маркетинг, мгновенная реакция значительно повышает эффективность и удовлетворенность клиентов. ИИ полезен, но ему часто не хватает гибкости для современных клиентоориентированных операций.
Однако переход на рельсы реального времени сопряжен с трудностями. Помимо технических барьеров, таких как интеграция устаревших систем и борьба с разрозненностью данных, существует и культурное сопротивление. «Требуется время, чтобы изменить культуру компании и научить сотрудников доверять мгновенным данным, — предупреждает Боулз. — Люди привыкли оглядываться на отчеты, а не реагировать на события в моменте».
Будущее не в противопоставлении, а в синтезе этих двух подходов. «Прогнозируйте то, что может произойти. Реагируйте на то, что происходит», — советует Редди. Идеальная система будущего будет использовать предсказательную мощь ИИ для долгосрочного планирования и немедленную реакцию систем реального времени для тактических действий. Как пояснил Бакул Бантия, соучредитель Tessell, «прогнозной ИИ отлично подходит для понимания тенденций, а данные в реальном времени — для ситуационной осведомленности и быстрой реакции». Именно интеграция этих двух сил позволит компаниям не только предвидеть будущее, но и эффективно действовать в настоящем, возглавляя новую волну цифровой трансформации.