Семантический раздрай: почему LLM в компаниях плодят хаос и как это исправить

Представьте: один сотрудник пишет ChatGPT «партия», имея в виду складскую, другой — производственную, третий — для контроля качества. Модель вежливо отвечает, но внутри каждого чата формируется своя версия реальности предприятия. Автор статьи на Habr называет это «слабым звеном» современных ERP-проектов, где LLM уже вовсю используют, но никто не зафиксировал единый контекст.

Проблема шире, чем кажется: кто-то сидит в ChatGPT, кто-то в DeepSeek или Gemini, кто-то в корпоративных чатах или локальных моделях. Руководитель просит справку, финансист — объяснить отклонение бюджета, производственник — служебку. Формально всё полезно, но неформально — каждый LLM-клон начинает угадывать смысл терминов, и эти угадывания расходятся, как круги по воде.

Рецепт автора — создать «общий семантический контур» предприятия: предметно-ориентированный слой, который станет единой онтологией для всех корпоративных LLM-запросов. Без этого, предупреждает он, в управленческом учёте, СМК и производственном контуре рано или поздно возникнет опасная неразбериха. Идея пока недооценена, но, по мнению автора, именно она станет одним из самых практичных артефактов ближайших ERP-проектов.