# O05-OPM-CONSULT — заметки исследователя

## Задание
Углубить I2-OA-01…04 (McKinsey/Microsoft/BCG/Gartner): методика, механизм смены прав/ролей, именованные внедрения консультанта, независимая критика/контрданные. Выход: 4 approach-обновления + 1 сравнительное досье.

## Поисковые запросы (7 из ≤12)
1. `MIT NANDA "GenAI Divide" State of AI in Business 2025 report 95%` — нашла отчёт и мнение о методологии.
2. `Gartner "From IT Control to Technology Operating Model Orchestration" archive` — нашла URL, сам материал заблокирован (403).
3. `nanda.media.mit.edu "GenAI Divide" state of AI in business 2025 pdf` — нашла зеркало PDF (cloudelligent.com) и упоминание GitHub nandapapers (репозиторий не содержал искомого).
4. `MIT NANDA GenAI Divide report criticism methodology Aditya Challapally affiliation` — нашла независимую критику Futuriom/Werbach; утверждение об аффилиации Challapally с Microsoft НЕ подтверждено прямым чтением страницы NANDA Team — не использовано.
5. `McKinsey "agentic organization" named client case study bank "agent factory" 2026` — нашла сниппет о клиентской странице McKinsey (латиноамериканский банк) — страница не открылась (tls_error), деталь НЕ включена в карточки, оставлена как open_question.
6. `Stanford AI Index 2026 enterprise AI adoption ROI agentic` — общая ориентировка, часть цифр (EBIT 39%/6% high performers) не нашлась в реально прочитанных разделах — не использованы.
7. `Stanford HAI AI Index 2026 economy chapter PDF enterprise AI adoption ROI EBIT survey McKinsey data` — нашла прямую ссылку на PDF главы Economy — прочитана целевыми разделами.

## Открытия/загрузки (20 из ≤24)
Успешные (сохранены в raw/, есть в files.jsonl): NANDA GenAI Divide PDF (зеркало cloudelligent.com), Futuriom-критика, NANDA Team page, Stanford AI Index — обзорная страница и PDF главы Economy, BCG × 2 статьи (повторно скачаны и прочитаны), Microsoft WTI 2025 (повторно скачан и прочитан).

Неудачные/заблокированные (учтены в бюджете, зафиксированы в files.jsonl как tls_error/blocked):
- `mckinsey.com` — 4 попытки (State of Organizations 2026 PDF ×2 разными методами, страница «agentic-organization» для клиентов ×1 curl + ×1 WebFetch, основная статья agentic organization ×2) — домен не отвечает в этой сетевой сессии (0 байт, HTTP/2 stream error / connection reset), в отличие от прошлой сессии координатора, где этот же URL открывался. Итог: карточка A01 несёт факты/цитаты по McKinsey, унаследованные из независимо проверенной записи I2-OA-01 (packet_acceptance V6), без новых `quote_original` из непрочитанного в этой сессии материала.
- `gartner.com` — 4 попытки (it-operating-model ×2, agentic-ai-roi ×2, включая один с явным User-Agent) — устойчивый Cloudflare 403 (JS-заглушка «Just a moment...»). Материал «From IT Control to Technology Operating Model Orchestration» так и не прочитан ни в итерации 2, ни здесь. Карточка A04 аналогично несёт унаследованные факты без новых цитат.
- github.com/nandapapers — 404, поиск репозитория ничего не дал.

## Проблема с автоматической проверкой цитат (важно для координатора)
В PDF-экстракте Stanford AI Index (глава Economy) встречаются диаграммные подписи вида `<$100M` и `Increase by >10%`. Regex-очистка «HTML-тегов» в `validate_cards.py` (`re.sub(r"<[^>]+>"," ",t)`) по ошибке принимает пару таких символов за один тег и вырезает весь текст между ними (в данном файле — интервал ~40 Кб текста, включая раздел 4.3 и часть 4.4). Из-за этого две дословные цитаты («Drawing on McKinsey & Company's annual State of AI surveys…» и цитата про Yotzov et al. 2026) не проходили автопроверку, хотя реально присутствуют в сохранённом файле (проверено вручную `grep`/построчно). Решение в рамках правил (не редактировать общие скрипты): цитаты убраны из `quote_original`, содержание оставлено в `text_ru`/`locator` без дословной цитаты. Рекомендация координатору: скрипт стоит защитить от диаграммных `<`/`>` (например, ограничить длину «тега» или требовать `</...>`-подобный паттерн) — вне полномочий этого пакета.

## Недоборы
- Именованные клиентские кейсы консультантов (McKinsey/BCG/Gartner) — по-прежнему отсутствуют: все примеры анонимны, кроме частично раскрытого Dow у Microsoft (уже i2-практика I2-PR-0053). Два целевых захода на McKinsey (клиентская страница + основная статья) не дали результата из-за сетевой недоступности, а не из-за отсутствия материала — открытый вопрос для следующей итерации.
- Материал Gartner «From IT Control to Technology Operating Model Orchestration» — недоступен во второй сессии подряд.
- Аффилиация автора NANDA-отчёта (Aditya Challapally) с Microsoft, упомянутая в сниппете поиска, — не подтверждена прямым чтением страницы команды NANDA; не использована в карточках.

## Дубли
Проверено по `W/known-url-map.jsonl` (grep -F по URL) и по названиям организаций (McKinsey, Microsoft, BCG, Gartner, MIT NANDA) в известных реестрах — все 4 URL исходных подходов уже присутствуют как I2-OA-01…04 (novelty: updated, prior_id указан). Новые источники (MIT NANDA, Futuriom, Stanford AI Index) в `known-url-map.jsonl` не встречались.

## Rework round 1 (по замечаниям V6.json, без поисков, 0 новых открытий — все правки по уже сохранённым raw/)

Прежняя версия сохранена как `cards.v1.jsonl`. Правки:
- **A02 (major):** база числа 21% исправлена — это service operations ВНУТРИ технологического сектора (industry-level breakdown), а не «ведущая бизнес-функция» по всей выборке; лидер этой отраслевой разбивки — software engineering (24%). Вторая часть цитаты (отраслевая разбивка) убрана из `quote_original` — тот же баг regex-очистки validate_cards.py (стрип между случайными `<`/`>` в диаграммах) вырезает этот фрагмент из корпуса; содержание оставлено в `locator` без дословной цитаты.
- **D01 (major):** страница спонсорства AGNI (2026) отвязана от вопроса о финансировании отчёта NANDA 2025 года — `funding_sponsor: unknown` для самого отчёта; заявление про Google/Anthropic оставлено только как SOURCE_CLAIM статьи Futuriom о проекте NANDA в целом. Добавлен явный claim статуса CONFLICT: отчёт NANDA сам даёт несогласующиеся счётчики секторов (Executive Summary — «2 of 8», разделы 3.1 и Five Myths — «seven of nine»/«7 of 9»); прежние упоминания этих цифр в `counter_evidence`/`implemented_vs_declared` переписаны с указанием конфликта вместо выбора одной версии.
- **A02, A03 (VERIFIED → SOURCE_CLAIM):** перечитывание того же источника (Microsoft WTI дважды в A02; страница BCG «Authors» в A03) — не независимое подтверждение; статус понижен, `verification_scope` обнулён.
- **D01 (то же нарушение, не названо явно, исправлено по калибровке I3-3.4 «только при независимом происхождении»):** два аналогичных VERIFIED-claim'а (методология NANDA; факт «Stanford построен на опросе McKinsey») тоже понижены до SOURCE_CLAIM — оба были однократным чтением одного документа.
- **A01, A04 (`original_located: true → false`, claim[0] SOURCE_CLAIM → HYPOTHESIS):** McKinsey/Gartner не перечитаны в этой сессии (tls_error/403) — факты из них теперь явно помечены «по записи I2-OA-01/04, источник не перечитан», статус HYPOTHESIS, а не SOURCE_CLAIM, как будто подтверждено текущим чтением.

Открытий в этом раунде: 0 (все правки — по уже сохранённым файлам raw/, включая повторную проверку двух проблемных фрагментов через локальный re-прогон регулярки validate_cards.py).

## Rework round 2 (по V9.json, 5 minor, без поисков, 0 открытий)

Прежняя версия сохранена как `cards.v2.jsonl`. По калибровке I3-6.1 правка проведена по всем полям карточек (не только `claims`), проверено `grep` старых формулировок по всей строке — не осталось.

- **NANDA как «консультант» (5 мест: A01/A02/A04/D01 источник F01, D01 источник F03):** `interested_party` исправлен с `consultant` на `unknown` — NANDA/Project NANDA — исследовательская инициатива MIT Media Lab, не консультант; спонсор конкретно этого отчёта не раскрыт.
- **Растянутый вывод NANDA 6.3 («большинство организаций»):** исправлено в A01 (`costs_risks`, `evidence_strength`, `claims[1]`) и D01 (`chain.governance_change`, `q3_decision_rights_accountability_exceptions`, `q4_roles_structure_skills_incentives`) — раздел 6.3 отчёта говорит только о задокументированных примерах «best-in-class organizations», уже пересёкших GenAI Divide (успешное меньшинство выборки), NANDA не даёт статистики по «большинству»/«широкой выборке»; формулировки заменены на «в задокументированных примерах best-in-class organizations», без обобщения на весь корпус.
- **Унаследованные цифры Gartner без пометки:** в A04 добавлена явная пометка «(по записи I2-OA-04; источник Gartner не перечитан в этой сессии — 403, см. F08)» в полях `mechanism`, `metrics`, `examples`, `costs_risks`, `prerequisites` — ранее пометка была только в `claims[0]` и `origin`.