Агент не знает того, что знает команда
Знания живут в головах и чатах — у AI нет к ним доступа, и он работает вслепую.
Спросите как человека — получите ответ, за которым видно, кто владелец, что связано и откуда он взялся.
За скоринг отвечает Риск-платформа. Он опирается на кредитную политику и влияет на решение по заявке.
Контекст связывает отдельные факты: показывает, что с чем связано, кто участвует и почему принимаются решения. Так данные превращаются в рабочее понимание, доступное команде и любому помощнику — человеку или AI.
Каждый объект в модели — своего типа и цвета. Связи между ними и есть контекст.
Расскажите, что хотите сделать. Если понадобится, уточним детали и покажем, где может помочь Онто.
Знания живут в головах и чатах — у AI нет к ним доступа, и он работает вслепую.
Решения приняты, авторы ушли, контекст потерян — остаётся археология по коду.
Без опоры на модель ответы звучат убедительно, но проверить их нечем.
Два взгляда на одну модель: человек видит диаграмму, агент видит структуру. Правит любой из них — обновляется одно.
{ "объект": "Заявка", "тип": "документ", "владелец": "Аналитик", "статус": "на проверке", "связи": ["идёт в: Проверка"] }
Методология ведения проекта разработки ПО — прикладная реализация «Доверенного контекста». Она сохраняет связь между причиной работы, изменением, выполнением, проверкой и выпуском.
Внедрение живой модели домена и обучение команды. Управляемость, кейсы, фазы работы.
Внедрение →Курс «AI: верить нельзя проверить». Два «Докажите»: сначала проверяем основания ответа, затем — рассуждение и допустимое действие.
Обучение →Ваш курс живёт в нашей среде: ученики практикуют метод на живой модели. OEM.
Условия OEM →Внедрение в компании, обучение команды или вопрос по Онто — оставьте контакт и коротко опишите задачу.