Эра агентного хаоса: данные как наше спасение

Растущее влияние AI-агентов в предприятиях

AI-агенты становятся частью оперативного ядра предприятий, выходя за рамки ролей, таких как помощники по программированию и чат-боты для обслуживания клиентов. ROI обнадеживает, но автономия без согласования ведет к хаосу. Лидеры бизнеса должны создать необходимые основы.

Приближается взрыв агентов

Агенты обрабатывают полнофункциональные процессы в разных областях, от генерации лидов до финансовой сверки. Средняя компания может использовать 4000 агентов, каждый из которых влияет на доход и клиентский опыт. Переход к агентно-ориентированному предприятию неизбежен из-за значительных экономических выгод, но многие компании не имеют необходимой инфраструктуры.

Преодоление разрыва надежности в AI

Несмотря на значительные инвестиции в AI, многие компании не получают ощутимых результатов. Недавние исследования показывают, что 60% организаций не видят возвратов, хотя лидеры отмечают значительный рост доходов и снижение затрат. Ключом к их успеху является инвестиции в критическую инфраструктуру данных до развертывания AI.

Рамки надежности агентов: четыре квадрата

Чтобы понять, где может случиться сбой AI, нужно сосредоточиться на четырех квадратах: модели, инструменты, контекст и управление. Например, представьте агента, который заказывает пиццу:

• Модели: AI-системы, интерпретирующие запросы и генерирующие ответы.
• Инструменты: Механизмы интеграции, соединяющие AI с корпоративными системами.
• Контекст: Осознание полной картины бизнеса перед принятием решений.
• Управление: Обеспечение качества данных и соблюдение норм.

Определение точек сбоя в этих квадратах имеет решающее значение для успеха.

Почему данные важнее моделей

Хотя способности моделей улучшаются, основная проблема с тормозом принятия – это качество данных. Организации часто сталкиваются с долгами данных, насобранными за десятилетия, что затрудняет работу агентов.

Добавление агентов без решения проблем с несоответствием данных может привести к фрагментации и неэффективности. Последствия этого становятся более заметными в операционных агентах, а не в статических панелях мониторинга.

Компании, создающие объединённые контексты данных и надежное управление, могут развернуть агентов уверенно, соблюдая бизнес-правила и обеспечивая согласованное сотрудничество.

Использование агентного AI без хаоса

Ключевым вопросом остается готовность организаций создать необходимые основы данных для преобразования агентов. Автономные агенты меняют рабочие процессы, но их эффективность зависит от точности и согласованности информации.

Компании, понимающие критическую роль данных в агентной среде, могут превращать эксперименты в надежные операции. Например, Reltio сосредоточится на создании сильных платформ управления данными, чтобы обеспечить каждому агенту доступ к одному и тому же бизнес-контексту.

Агенты формируют будущее предприятий, а интеллект данных будет у руля.

Для получения дополнительных сведений обратитесь к практическому руководству от Reltio о подготовке к преобразованию агентов.