Доказательства накапливаются против скептиков ИИ. Начало и середина 2025 года были полны сокрушительных reports, утверждавших, что, несмотря на огромные инвестиции, ИИ приносил большинству компаний незначительную отдачу или не приносил её вовсе. Но ситуация изменилась. В ноябре прошлого года McKinsey сообщила, что компании, стремящиеся значительно изменить свой бизнес с помощью ИИ, видят значительную ценность от своих усилий.

Наши собственные исследования подтверждают это. Клиенты RudderStack переводят проекты из пилотной стадии в продакшн. Фактически, пятьдесят процентов респондентов недавнего опроса предлагают клиентский ИИ-опыт. Что более важно, семьдесят процентов этих клиентов RudderStack достигают измеримого эффекта от своих ИИ-инициатив.

Чтобы добиться успеха в своих ИИ-усилиях, они развивают архитектуру стека данных в соответствии с требованиями агентных систем, которые непрерывно потребляют данные, и LLM, которые генерируют контент перед клиентом. Эпоха ИИ прочно наступила.

Контекст клиента — ключ к положительному клиентскому опыту взаимодействия с ИИ — находится в центре внимания, и инфраструктура данных о клиентах RudderStack в реальном времени быстро становится свежим и надёжным движком контекста клиента для эпохи ИИ. Мы привлекаем клиентов быстрее, чем когда-либо, и использование растёт взрывными темпами.

В 2025 году RudderStack обработал 3,3 триллиона событий для более чем 4 000 организаций, включая быстро растущий портфель AI-native компаний (👋 AssemblyAI, Otter.ai, N8N, Replicate и Warp). Они выбирают RudderStack, потому что мы строили именно для этого момента с самого первого дня, и мы расширяем нашу платформу, чтобы соответствовать меняющимся требованиям современных команд по работе с данными.

За пределами современного стека данных

Главным достижением современного стека данных стало утверждение хранилища данных как общеорганизационной системы учёта. Этот единый источник истины является критически важным строительным блоком для эпохи ИИ. Но этого недостаточно.

Агентные и генеративные ИИ-сценарии подвергают стресс-тесту каждый компонент архитектур данных, на которых они работают, поскольку они действуют непрерывно, автономно и недетерминированно перед клиентом. Команды постоянно называют двух знакомых врагов данных — разрозненность и проблемы с качеством — основными препятствиями для внедрения ИИ в продакшн и повышения производительности.

Хотя современный стек данных многое сделал для борьбы с этими проблемами, он был изначально спроектирован для бизнес-аналитики в рамках пакетной парадигмы аналитики: ETL данных в облачное хранилище → очистка и моделирование данных в хранилище → обеспечение BI. Пионеры Reverse ETL осознали возможность операционализировать богатые данные хранилища в нижестоящих системах и продвинули это дальше.

Но чтобы побеждать в эпоху ИИ, компании должны развивать свои стеки, чтобы обеспечить доступ по требованию к свежему и надёжному контексту клиента. Хранилище является основой, но пакетные конвейеры, разрозненные инструменты и подход «управление после загрузки» современного стека данных не справляются с этой задачей.

Определение контекста клиента и важность данных кликстрима

Давайте сделаем небольшой шаг назад. Контекст клиента складывается из сочетания различных источников и типов данных. На высоком уровне мы можем определить их так:

Собственные поведенческие данные (кликстрим): наблюдаемые действия пользователей в продуктах, на веб-сайтах, серверах и облачных инструментах. Это высокоинформативные, непрерывно генерируемые данные, которые отражают намерения через паттерны поведения.
Собственные операционные данные: состояние записей о клиентах и транзакции из таких систем, как CRM, биллинг, поддержка и ERP. Эти данные отражают долговременное состояние бизнеса и изменяются через дискретные обновления.
Обогащающие данные второй и третьей сторон: дополнительные данные о клиентах из внешних систем или вендоров, таких как рекламные платформы, сервисы выполнения заказов и сторонние поставщики данных, которые добавляют контекст, недоступный для прямого наблюдения через собственные взаимодействия.

Смоделированные в профиль Customer 360, эти различные наборы данных составляют всё, что компания знает о клиенте. Поверх могут вычисляться признаки (включая LTV и показатели оттока из традиционных ML-моделей), а подмножества всего объёма могут быть подготовлены и переданы ИИ-системам в момент инференса, чтобы предоставить им весь (и только) релевантный контекст для их решения.

Эпоха ИИ требует эволюции и инноваций в отношении каждого типа данных контекста клиента, но данные кликстрима требуют особого внимания. Это секретное оружие, поскольку они содержат критические сигналы вовлечённости и намерений, но они менее снисходительны, чем операционные и обогащающие данные, которые поступают в меньших объёмах и медленнее меняются со временем.

Основные принципы стека данных, готового к ИИ

Компании, которые, как мы видим, побеждают с помощью ИИ, уделяют приоритетное внимание данным кликстрима и расширяют границы в трёх ключевых областях:

Хранилище как система учёта: централизация и унификация данных в хранилище для создания полных профилей клиентов, которые становятся основой контекста клиента. Ведущие команды снижают задержку на всём жизненном цикле данных о клиентах с помощью таких технологий, как Snowflake Streaming и Snowflake Dynamic Tables, или современных хранилищ, таких как Clickhouse.
Проактивное управление: автоматизация соблюдения требований управления на всём протяжении конвейера по дизайну, чтобы гарантировать, что только чистые и соответствующие требованиям данные попадают в системы для аналитики, активации и ИИ.
Инфраструктура данных как код: программное управление конвейерами данных, управлением данными и семантикой идентификации для обеспечения масштабируемых рабочих процессов и внедрения гарантий в стиле разработки ПО. Это практически обязательное условие доверия для команд, внедряющих и масштабирующих автономные ИИ-системы.

До современной эпохи ИИ проблемы полноты, качества и задержки данных были терпимы, поскольку большинство сценариев использования были детерминированными и предполагали пристальный контроль со стороны человека. ИИ-системы убирают эти ограничения и требуют нового подхода.

RudderStack: движок контекста клиента для эпохи ИИ

Мы не будем утверждать, что предвидели стремительный взлёт генеративного ИИ или ожидали, как он изменит мир данных. Однако, когда мы начинали создавать RudderStack пять лет назад, мы руководствовались двумя глубокими и дальновидными убеждениями, и оба они подтверждаются в эпоху ИИ.

Во-первых, мы сделали ставку на то, что команды по работе с данными станут всё более важными для поддержки общеорганизационных сценариев использования данных о клиентах. Во-вторых, мы сделали ставку на то, что хранилище данных переместится в центр стека данных о клиентах.

Мы создали самые надёжные конвейеры реального времени для данных кликстрима, сделали хранилище полноценным участником, встроили контроль на уровне кода и уделили приоритетное внимание надёжным инструментам управления для качества данных и соответствия требованиям. С самого первого дня наши руководящие принципы и основные продукты были согласованы с потребностями эпохи ИИ.

Именно поэтому самые быстрорастущие AI-native компании, цифровые гиганты, такие как Glassdoor, Cars.com и Prizepicks, а также дальновидные компании с онлайн- и офлайн-присутствием, такие как Footlocker и Crate and Barrel, выбирают RudderStack сегодня. Они считают наши руководящие принципы необходимыми для своего успеха:

ДНК, нативная для хранилища данных: RudderStack построен на современной архитектуре в своей основе. Вместо хранения данных о клиентах в черном ящике он поддерживает глубокую и бесшовную интеграцию с хранилищем для перемещения данных внутрь и наружу. Кроме того, он может работать с данными в хранилище, чтобы связывать идентификаторы и моделировать бизнес-логику, позволяя командам сделать свое хранилище центральным открытым хабом для аналитики, активации и ИИ.
Встроенное управление данными: RudderStack объединяет средства контроля управления данными о событиях в центральном командном центре с глубокой наблюдаемостью и детальным контролем над схемами данных, логикой валидации, управлением согласиями и PII. Это дает командам максимальный контроль над качеством данных и соответствием нормативным требованиям, а также поддерживает бесшовные рабочие процессы.
Мощь на основе кода: RudderStack создан для команд данных с программными интерфейсами и API, чтобы обеспечить управление жизненным циклом данных о клиентах на основе кода и создать основу для агентного взаимодействия.

Эти принципы и то, как они реализованы в продукте, делают RudderStack актуальным и надежным движком контекста клиента для эпохи ИИ.

Хотите увидеть RudderStack в действии?

Запишитесь на демо сегодня, чтобы узнать, как использовать RudderStack для подпитки вашей аналитики, активации и ИИ актуальным и надежным контекстом клиента.

В 2025 году мы опирались на наши ключевые сильные стороны, чтобы ответить на вызов времени, создав передовую в отрасли систему управления данными о событиях и обеспечив более глубокое программное управление с помощью Infrastructure as Code. Однако самое захватывающее — это то, что впереди.

Укрепляйте ядро. Стройте будущее.

Мы создали самую мощную в отрасли основу инфраструктуры данных о клиентах. Мы продолжаем инвестировать в наше ядро, чтобы дать командам данных еще больше контроля и при этом двигаться быстрее. Мы создаем ориентированный на будущее пользовательский опыт с дополнительными рабочими процессами на базе ИИ, CLI и UI. Мы устраняем разрыв между командами данных и бизнес-командами и создаем набор возможностей, чтобы помочь AI-нативным компаниям использовать данные из своих LLM-приложений.

Следите за обновлениями на следующей неделе: мы расскажем подробнее о новейших функциях, реальной архитектуре для сборки и предоставления актуального контекста клиента, а также углубимся в то, что нас ждет.