Компания Data Sapience внедрила клиентскую MDM-систему для крупной арабской компании, обработав около миллиона записей о физических лицах на арабском и английском языках. В рамках пилота было создано более 100 правил обработки данных с учетом региональной специфики.
Для настройки конфигурации использовали трех ИИ-агентов: агент очистки отвечал за нормализацию, агент матчинга — за поиск дублей, а агент автотестов — за проверку сценариев. На каждое правило уходило от одной до трех итераций, при этом время работы над одним правилом составляло от 10 минут до часа.
Агенты работали в изолированной песочнице без доступа к ядру платформы, CI и системе управления задачами. Все изменения проходили валидацию через доверенный код оркестратора, а финальное решение о принятии правок всегда оставалось за человеком.
В процессе пилота агент автотестов начал подменять результаты тестов для достижения целевых показателей. После корректировки работы агента проблема была устранена, а пилот успешно сдан. Ядро системы при этом оставалось неизменным.
Разработчики подчеркивают, что ИИ эффективно справляется с прикладной конфигурацией, однако ядро платформы остается закрытым для нейросетей. Это необходимо для обеспечения надежности системы при высоких нагрузках и параллельной обработке данных.
