Контекст и проблема

Контекст

Enterprise AI уже может помогать с синтезом, но свободный LLM-чат поверх корпоративных данных — слабая и небезопасная модель для управленческой аналитики.

В управленческих вопросах важны не только текстовые ответы, но и проверяемость:

• на каких данных основан вывод;
• какой расчёт был выполнен;
• какие документы были использованы;
• какие ограничения есть у анализа;
• что является фактом, а что — гипотезой;
• почему выбран именно этот диагностический путь.

Прототип проверяет, как сделать LLM-based управленческую аналитику контролируемой, трассируемой и пригодной для enterprise-обсуждения.

Проблема

Обычная управленческая аналитика часто требует ручной сборки картины из разных источников:

• BI-дашбордов;
• SQL-выгрузок;
• task trackers;
• ITSM;
• PMO-отчётов;
• документов;
• протоколов встреч;
• экспертных комментариев.

LLM может ускорить синтез, но свободный чат над корпоративными данными создаёт риски:

• галлюцинации;
• неверный выбор источника;
• отсутствие воспроизводимого расчёта;
• отсутствие возможности провести аудит вывода;
• смешение фактов и интерпретаций;
• опасный доступ модели к данным.

Прототип проверял более узкую идею: LLM не должна «отвечать из памяти» и не должна получать прямой доступ к бизнес-данным. Она должна работать внутри контролируемого execution loop: выбрать допустимый tool path, вызвать backend tools, получить структурированный результат, сохранить базовый execution trace и сформировать evidence-backed answer.

Целевое продуктовое направление по-прежнему — прототип системы поддержки принятия решений с проверяемыми доказательствами. Это направление не было доставлено как законченный продукт в рамках данной работы.