Итоги QlikConnect 2026

Насыщенная неделя на QlikConnect 2026. Интересные анонсы, содержательные дискуссии и встречи со старыми знакомыми. Было здорово поработать с коллегами из Motio — общались с клиентами и показывали наши решения.

Делюсь главными впечатлениями.

Готовность к AI

Тема keynote зацепила: «Клиенты Qlik ближе к agentic AI, чем им кажется». Agentic AI — это AI-агенты, способные самостоятельно выполнять цепочки задач. Надёжные данные — фундамент для работы с AI. У большинства клиентов Qlik на этом пути серьёзные успехи. Наши модели данных — золото. Но если надёжные данные — это фундамент, что нужно построить поверх?

Внедрение аналитического AI потребует инвестиций в несколько областей:

  • guardrails (механизмы ограничения и контроля действий AI);
  • observability (возможность отслеживать и диагностировать работу системы);
  • суверенитет данных (полный контроль организации над своими данными);
  • дополнительные контексты;
  • формирование доверия.

Доверие строится из компетентности, обучения, успехов и времени. Время нужно обязательно.

Supervised agentic AI — когда AI действует совместно с человеком — потребует более серьёзной структурной поддержки. Значительно больше контекста, особенно о других системах и данных.

Unsupervised agentic AI — действия AI без участия человека — потребует ещё более высокого уровня.

Успешная валидация и направление AI требуют проницательности. Она приходит только с глубоким знанием бизнес-домена.

Анонсированный Qlik Semantic Catalog станет ключевым элементом для определения и предоставления расширенных контекстов. Эти контексты необходимы для работы agentic AI.

Внедрение agentic AI на базе функционала Qlik — вероятно, самый быстрый и надёжный путь для клиентов компании.

Если хотите реальный кейс — посмотрите, как Major League Baseball внедряет автоматический вызов мячей и страйков («RoboUmp»). История содержит всё: ценность решения, выстраивание доверия, поэтапное внедрение, корректировки курса, конфликты труда и культуры. Рекомендую подкаст на эту тему: https://99percentinvisible.org/episode/663-roboump-hits-the-big-leagues/.

Chat AI — новый Excel

Там, где пользователи раньше просили «Можно это в Excel?», теперь спрашивают «Можно это в Claude?»

Социальные потрясения

Agentic AI, скорее всего, вызовет серьёзные социальные сдвиги. Рост потребления воды и электроэнергии. Изменения на рынке труда — исчезновение рабочих мест, географическое перераспределение бизнес-ресурсов, рост социальной изоляции. Новые и непредсказуемые правовые и политические вопросы.

Если agentic AI заберёт задачи младших сотрудников, как мы будем передавать институциональные знания будущим лидерам? Сможут ли они развить нужную проницательность? Напоминает антиутопию «Силос» — жители будущей цивилизации педантично соблюдают правила, унаследованные от «старой Земли», но не понимают, зачем они нужны.

Эти потрясения могут развиваться по сценарию промышленной революции. Вытеснение ремесленников машинами разорвало социальную ткань, но в итоге привело к росту благосостояния.

Генерация Qlik-приложений

LLM (большие языковые модели) плохо справляются с генерацией артефактов Qlik — например, Qlik script. Причина — мало обучающих данных. Вряд ли мы сможем опубликовать достаточно реальных примеров, чтобы это исправить. Решение, возможно, в переосмыслении того, как строятся модели данных. Например, можно ли строить их на языках, хорошо знакомых LLM, таких как Python?

Обучить приватную LLM до уровня компетентного Qlik-разработчика сегодня непрактично. Более реалистичное решение — структурированный мост вроде MCP (Model Context Protocol — протокол для связи AI с внешними инструментами). Он позволит использовать логические возможности LLM для вызова нужных инструментов, не ожидая, что AI напишет финальный код. Не удивлюсь, если следующий скачок в AI-технологиях откроет дополнительные пути.

После Qlik Connect 2024 я предположил, что Gen AI может устранить необходимость в визуальных аналитических графиках в процессе анализа. Верю, что именно туда мы и идём. Дашборды и отчёты останутся, но сама аналитическая функция изменится. Значительная часть анализа уйдёт в чат. Генерируемые там графики будут простыми иллюстрациями, подкрепляющими текущий вывод. На этой неделе я услышал и противоположные мнения.

Спасибо Qlik за отлично организованное и содержательное событие, и всем, кто нашёл время обсудить эти идеи.

— Роб