SAP, Oracle, Palantir строят вокруг корпоративного ИИ семантические слои: графы знаний, онтологии, бизнес-облака данных. Языковая модель уже умеет читать документы и таблицы — зачем усложнять? Потому что корпоративному ИИ недостаточно доступа к данным. Ему нужен смысловой слой предприятия: термины, объекты, экземпляры, статусы, источники, связи и правила качества. Без этого слоя модель видит текст, но не понимает контекст бизнеса. Пример из практики: система обрабатывает заявку на закупку. LLM считывает поле «статус: одобрено», но не знает, что для оборудования свыше 500 тысяч рублей требуется второе согласование финдиректора, а для ИТ-услуг — техническая экспертиза безопасности. Семантический слой хранит эти правила и связи между сущностями. Вендоры это понимают. SAP внедряет Knowledge Graph в S/4HANA, Palantir строит Ontology как основу для агентов, Oracle связывает бизнес-объекты через Fusion Data Intelligence. Это не просто базы знаний — это структурированный контекст для принятия решений. Переход от отдельных функций ИИ к системам, способным собирать управленческую позицию для действия. Модель не просто отвечает на вопрос — она понимает процесс, роли, ограничения и может предложить следующий шаг с учётом реального состояния бизнеса. У вас уже есть попытки структурировать корпоративный контекст для ИИ — или пока работаете с RAG поверх документов? Как решаете вопрос качества данных и актуальности связей?